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总有一天，当我们回顾旧事，我们会说“野生智能是人类的一个迁移转变点”
总有一天，当我们回顾旧事，我们会说“野生智能是人类的一个迁移转变点”。从如今起10-20年后科技论理科技论文，我们回忆当前的计较根底设备、数据中间、桌面计较机和装备时，就像我们回忆上世纪50年月过期的计较办法时那样，悄悄浅笑。
将来瞻望：在60年月，开车是一种兴趣和特权。现在，严密相连的都会和交通使驾驶成为一个大成绩。像如许的算法将协助我们开辟无人驾驶汽车科技立异肉体名言，它能够在没有压力的状况下比我们做得更好。
将来瞻望：在这里，手艺使我们看到颠末编程的药物或细胞有能够肃清对人类性命最恐怖的咒骂——癌症。
野生智能将使90年月和21世纪头10年的很多计较范式完全过期，由于将来5-7年，新的模子、架构和硬件处理计划将充溢市场。
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这就是为何野生智能经济将是宏大的，由于它将招致产业范围的大范围变革，就像20年前的互联网所做的那样科技立异肉体名言。
这统统都始于野生智能，谷歌开源其机械进修库TensorFlow、AI库和张量处置单位，Facebook也遵照了开源的方法公布PyTorch。明天，我们传闻Uber、Netflix、Tesla和险些一切快速增加的公司都在利用某种情势的机械进修或深度进修架构。英伟达明显在GPU方面走在了前面，但有两件事将决议这场反动的下一波海潮。一是有关于张量的架构；二是，我们将看到32位和64位IEEE 754浮点架构的式微和迟缓灭亡。
快速的宽带互联网，便宜的高机能计较硬件将会呈现，将来科技论文，工程师和司理们的办公桌上也会有高速电脑。高机能计较是后端手艺，它使都会变得更智能科技立异肉体名言，使构造数据驱动和决议计划订定成为一种简化的流程，可以轻松地挑选海量数据。
将来瞻望：假如你的公司没有在数据驱动的野生智能上投入大批资金科技立异肉体名言，那末它在将来10年不会连续下去。
从手艺上讲，我们将看到更初级的线性代数处理计划嵌入到硬件中，在这些硬件中停止并行计较——这是深度进修体系最善于的，利用多层子矩阵BLAS(根本线性代数子法式)进一步放慢矩阵乘法。
这个例子分明地展现了苹果是怎样从接近停业的边沿一跃成为环球最受喜欢的品牌。这一样合用于那些还存在不到20年的公司，好比谷歌、亚马逊(Amazon)和Facebook。
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