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英特尔开始研究AI概率计算可以给汽车机器人用
2022-12-25 00:40
本文摘要:最近,英特尔宣告消息说道要在AI领域谋求战略研发合作,将AI技术推向下一个阶段。现在的自律系统还很差,无法应付不确认的真实世界,它们也不告诉自己在做到决策的时候,应当如何解读传感器搜集的不确认信息。 怎么办?英特尔CTO迈克·梅伯里(MikeMayberry)指出,我们可以用“概率计算出来”(probabilisticcomputing)来解决问题,他指出概率计算出来是AI的下一站。究竟什么是概念亲率计算出来?

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最近,英特尔宣告消息说道要在AI领域谋求战略研发合作,将AI技术推向下一个阶段。现在的自律系统还很差,无法应付不确认的真实世界,它们也不告诉自己在做到决策的时候,应当如何解读传感器搜集的不确认信息。

怎么办?英特尔CTO迈克·梅伯里(MikeMayberry)指出,我们可以用“概率计算出来”(probabilisticcomputing)来解决问题,他指出概率计算出来是AI的下一站。究竟什么是概念亲率计算出来?媒体专访了梅伯里,让我们讲出他是如何说明的:问题:出于什么动机要专门从事这样的研究?AI的下一站在哪里?我们正在希望找寻答案。最初的AI浪潮是以逻辑作为基础的,它根据写出好的规章搭起,和我们所说的推理小说差不多。当前的AI与感官感觉有关,用卷积神经网络扫瞄图片,想到里面否有感兴趣的东西。

不过光是将这种元素加在一起还是比不上人类。例如,如果你被某些东西吓坏,比如汽车喇叭叫一起。

你自然而然就不会指出再次发生了非同寻常的事情,这里面包括你享有的数据,也还包括你没的数据。你不会推算出概率。你有可能会辨别喇叭来自何方,是前方还是后方。也可能会考虑到自己不会会因此召开耽误。

你自动做到一些辨别,这些是机器做不了的。在我们的现实生活中,每时每刻都会遇到类似于的场景,因为我们的周围有无穷无尽的不确定性。目前的AI和深度自学系统是薄弱的。也就是说它们对于答案过于自信。

在图片中如果看见一些东西,它们有可能热情程度超过99%。但是在许多场合下,这种概率是不准确的,热情程度没AI指出的那么低。在我们的总体研究中,最重要的一点就是搞清如何将概率带入推理小说系统、感官系统。解决问题有两大挑战。

第一个挑战,你如何计算出来概率,二是如何存储概率记忆或者场景。我们在内部做到了许多研究,还参予学术研究,我们指出,正式成立一个研究社区是不俗的自由选择。最终目标是让人们共享他们熟知的东西,进行合作,当你写出软件时,当你研发计算机硬件时,让你告诉如何展出这种概率。我指出,这是AI第三次浪潮的核心组成部分。

我们还没达成协议目标,还有其它一些事情要做到,但是一切都与概率计算出来有关。问题:以前,人们用“概率计算出来”来叙述多种多样的技术,这些技术与AI牵涉到,比如随机计算出来、容错计算出来。

所谓概率计算出来究竟是什么呢?我们所说的概率计算出来有可能与之前叙述的有所不同。例如,所谓随机计算出来,就是说即使有错误,也要取得充足好的答案。我们所说的概念与模糊不清逻辑有点相近,当你处置信息时,你不会持续跟踪不确定性。

还有统计资料计算出来,它更为注重软件,通过建构树根架构,大大跟踪概率。所以说道,概念不一定非要是新的,但是用于方法不会与之前有所不同。问题:它不会演化出全新的设备吗?最开始时,我们不会通过研究算法的方式相似目标。

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英特尔是研发硬件的,不过如果我们不解读模型是如何演化的,不解读算法是如何演化的,就有可能受罚。所以最开始时我们不会研究算法、软件框架,研究之时我们不会思维达到目标之后如何优化硬件。

我们不会被欺骗吗?所以必需早早推崇安全性问题。这些事情我们正在做到。

问题:新的研究与现有的AI工作是如何给定?新的研究会是更大系统的一部分,而这套系统与我们目前的工作是融合的。我们不期望逻辑系统推断说道感官是100%精准的,也不期望传感器过于自信。所以要研发一套系统,让两个部分对话,跟踪此类信息。

感官系统可能会说道:“我刚找到亮度逆了。”这样我的问就不会比之前较少一点热情。持续跟踪此类信息不会要求系统的设计方式。从软件框架的看作,究竟不会如何部署呢?我们还无法精确告诉。

问题:有可能会用在哪些领域?研发出有更佳的自律机器,这是我们的目标之一,有可能是汽车,也有可能是家用机器人,或者类似于的东西。如果想要让系统更加强劲,我们指出概率计算出来是非常最重要的部分。如果系统受到严苛容许,有可能不过于必须这样的能力。

如果我们将系统放入就越对外开放的环境中,那里的变数更加多,就就越应当“强化”当前的系统。我们当然期望能在短短几年内将新技术变为产品,不过还没制订产品蓝图,所以无法得出任何允诺。

问题:能谈谈时间决定吗?5月25日我们就不会发布议案,今年就不会开展活动。正如我说道的,在未来几年里,它可能会影响我们的产品蓝图,但还没制订蓝图,所以无法得出明确的产品部署时间。


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