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      這件事情我憋很久了,今天一吐為快。

       

       

      這事兒憋了很久,不想給大家隱瞞了!

       

      1 毀滅人類

       

      這段時間以來我一直有一個深深擔(dān)憂,人工智能可能不只是要取代我們的工作,很有可能未來會消滅了我們!

       

      上次寫文章《猴子用意念打游戲》更加印證了我的想法,目前人工智能已經(jīng)可以通過采集腦神經(jīng)信號,解讀出猴子想要操作的行為。

      大家想一想,未來如果給人類腦子安裝一個這玩意,那你每天在 YY 小電影什么東西,全給你記錄下來了。

       

       

      也許真的有這么一天,不懂人工智能就跟不懂說話一樣,被這個世界淘汰了...

       

       

       

      2

       

      凌晨2點

       

      現(xiàn)在是凌晨2點。

      我托著疲憊的身軀,從床上爬了起來,在網(wǎng)上搜索現(xiàn)在學(xué)習(xí)人工智能是否還來得及,以及我國在人工智能這方面到底搞的怎么樣?

      經(jīng)過百度搜索一通亂搜,得知如果現(xiàn)在要學(xué)習(xí)人工智能,得先學(xué)會使用深度學(xué)習(xí)框架,于是我又開始查詢,現(xiàn)在有什么主流的深度學(xué)習(xí)框架?

      不是經(jīng)常在網(wǎng)上看到人工智能領(lǐng)域,中美都是處于第一陣營的嗎?

       

       

      查完我才發(fā)現(xiàn),怎么前面好幾個深度學(xué)習(xí)框架都是老美發(fā)明的!但隨著了解的深入,我覺得說中美處于第一陣營也是有點道理的...

      第一,現(xiàn)在主流的框架背后開發(fā)者,有一個中國人研發(fā)者叫賈揚清(目前已回國);

      第二,主流深度開發(fā)框架中,也有一個國內(nèi)企業(yè)開發(fā)的深度學(xué)習(xí)框架飛槳 PaddlePaddle ,比較能打。

      飛槳是中國首個自主研發(fā)、功能完備、 開源開放的產(chǎn)業(yè)級深度學(xué)習(xí)平臺,已經(jīng)有 320 萬開發(fā)者了。

      還好還好。在中美科技最近斗得這么兇的情況下,無論怎么強調(diào)技術(shù)自主性都不為過,我們至少還有一個扛得住。

      于是好奇心的驅(qū)使下,讓我對飛槳 PaddlePaddle 有了更多的了解。

       

       

      3

       

      飛槳 PaddlePaddle 是什么鬼?

       

      從頭說起,飛槳 PaddlePaddle ,是百度開發(fā)的一款深度學(xué)習(xí)框架,作為一個小白的我冒出來的第一個問題是,學(xué)習(xí)人工智能必須要用深度學(xué)習(xí)框架嗎?

      答案是不一定必須用,但幾乎大家都用了。

      我讀者里面 Java 用戶比較多,就用 Java 中的 Spring 給大家舉個例子吧。

       

       

      飛槳 PaddlePaddle 可以認為是 Java 生態(tài)中的 Spring 框架,幫你封裝了很多常用功能比如操作數(shù)據(jù)、Web 開發(fā)等等。

      做 Java 項目你可以不用 Spring ,但必須自己去實現(xiàn)各種細節(jié),巨麻煩還容易出錯并且性能還不行,反正就是吃力不討好。

      在深度學(xué)習(xí)這個領(lǐng)域內(nèi),深度學(xué)習(xí)框架就相當(dāng)一個巨大的類庫,幫你封裝了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積,池化,全連接,這些看起來就巨難的東西。

      因此使用深度學(xué)習(xí)框架,可以讓我們做 DL 編程時變得相對容易一些,所以一個深度學(xué)習(xí)框架到底好不好,就要看整個生態(tài)支持的怎么樣?

      有沒有配套的學(xué)習(xí)文檔、交流社區(qū)、各個垂直領(lǐng)域的支持程度等等,在這方面飛槳做的可真是牛。

      害怕你學(xué)習(xí)起來比較困難,于是搞了個零門檻 AI 開發(fā)平臺 EasyDL;害怕你不知道如何學(xué)習(xí)實踐搞了個 AI Studio;開發(fā)工具、開發(fā)套件等等也都免費送上,而且竟然連算力都會免費送,太良心了。

      從各方面數(shù)據(jù)來看,飛槳都處于深度學(xué)習(xí)平臺第一陣營。

       

       

       

      4

       

      拉出來溜溜

       

      中國有句俗話叫做:是騾子是馬,拉出來溜溜。

       

       

      飛槳到底能不能行,我們得看看它在相關(guān)產(chǎn)業(yè)的落地情況。

      還記得五一前,京滬高鐵滄州段因為接觸網(wǎng)上掛了異物,聽說是附近的地膜被大風(fēng)吹起來了,好家伙,導(dǎo)致京滬高鐵上下行段出現(xiàn)了大規(guī)模晚點,我好幾個朋友都遇到了晚點,在高鐵站苦苦等待……

      要說軌道交通巡檢這事兒,我還真了解過。

      以前跟一個在地鐵工作的哥們兒聊過,他們基本上都是人工去做檢查,主要是看鋼軌有沒有受到損害,一天需要大概十幾二十個檢修工,凌晨就去檢修,一個小時檢修5公里,還是很累的。

      最關(guān)鍵的是,像上面那種不知從哪飛來的薄膜,掛在接觸網(wǎng)上,人工哪能這么及時看到及時處理呢?

      接觸飛槳后,我發(fā)現(xiàn),其實智能巡檢這事兒,已經(jīng)有人在做了。

      成都國鐵電氣設(shè)備有限公司就利用飛槳的 PaddleDetection 等套件解決了 AI 算法的難題,研發(fā)出了一套“軌道在線智能巡檢系統(tǒng)”。

       

       

      這個系統(tǒng)幫助成都國鐵提升了檢測效率,減少了漏檢的情況。我覺得最重要的一點是,因為軌道上的電客車行駛的時候,是很危險的,以后用上人工智能,檢修的工作人員安全就能更好保障了。這是一個縮影。

      電力、林業(yè)、醫(yī)療等等,很多和生活息息相關(guān)的領(lǐng)域,都有飛槳的身影。

       

       

      5

       

      牛X的技術(shù)體系

       

      這不,最近飛槳深度學(xué)習(xí)平臺又升級了,產(chǎn)品技術(shù)上就帶來了六大全新發(fā)布,我這里簡單跟大家聊聊。

      1、開源框架V2.1發(fā)布,自動混合精度、動態(tài)圖、高層API等進行了優(yōu)化和增強。尤其是自定義算子功能全面升級后,方便讓越來越多的學(xué)科更容易的使用自定義算子。

      這個功能升級了之后,生物、物理、數(shù)學(xué)上的一些特殊的處理單元,也能方便跟 AI 結(jié)合在一起了。

      2、大規(guī)模圖檢索引擎發(fā)布,支持萬億邊的圖存儲和檢索,大規(guī)模圖模型訓(xùn)練架構(gòu),支持超大型圖項目落地。

      大家知道機器學(xué)習(xí)是需要數(shù)據(jù)來訓(xùn)練的,數(shù)據(jù)樣本越多、越豐富,項目才能越精準、智能;飛槳支持大規(guī)模圖模型訓(xùn)練,那后面可以做的事情就太多了。

      3、文心 ERNIE 四大預(yù)訓(xùn)練模型發(fā)布,知識與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合實現(xiàn)知識增強的語義理解,不僅能理解語言,還可以理解圖像,實現(xiàn)統(tǒng)一的跨模態(tài)語義理解。

      文心 ERNIE 主要是為了能讓機器看得見、看得懂、能分析、能決策。這次升級,機器在理解圖像上更強了,語音、語義等等信息也都能更好理解了。

      4、硬件生態(tài)進展發(fā)布,飛槳已和國內(nèi)外 22 家硬件廠商開展適配和聯(lián)合優(yōu)化工作,已完成和正在適配的芯片或 IP 達到 31 款,支持硬件級、芯片級訓(xùn)練優(yōu)化。

      大家知道如今 AI 為了追求性能,都是需要跑在特定的 AI 芯片上,深度學(xué)習(xí)框架與芯片廠商的合作才能把芯片的算力充分發(fā)揮出來。

      5、最新推理部署導(dǎo)航圖,降低 AI 應(yīng)用的門檻,幫助開發(fā)者走通 AI 應(yīng)用最后一公里。

      之前開發(fā)者的痛就是開發(fā)好了,訓(xùn)練好了,部署涼了。

      這種好工具能告訴你飛槳目前支持的 300 多條走得通的鏈路,一旦你的部署有啥問題,都可以在這里查到答案,福音有木有。

      6、云原生機器學(xué)習(xí)核心 PaddleFlow開放邀測

      這個就很厲害了。它是第一個專門為 AI 平臺開發(fā)者提供的、容易被集成的云原生機器學(xué)習(xí)核心。

      這么說吧,如果你是一個遙感行業(yè)的開發(fā)者,你需要更垂直的平臺;如果你要讓 AI 平臺跟自己企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務(wù)更緊密,你需要一個自主可控的定制的AI 開發(fā)平臺……PaddleFlow 就是解決這些需求的。

      未來智能世界想象力那么豐富,不曉得下一個新需求會出現(xiàn)在哪,碼一下總是沒錯的。

      技術(shù)在升級,飛槳的生態(tài)建設(shè)也不錯。

      現(xiàn)在很多大廠都在搶優(yōu)秀的開發(fā)者人才。飛槳現(xiàn)在有 320 萬開發(fā)者,比 1 年前增加了將近 70%;產(chǎn)業(yè)生態(tài)上,現(xiàn)在有 12 萬家企事業(yè)單位在用飛槳。

      飛槳在生態(tài)上的一個大計劃,寓意挺好,做的也是長遠的事情,叫“大航海計劃”。

      啟航、護航、領(lǐng)航三部分,去年投入 5 億,發(fā)布了啟航計劃,今年是護航和領(lǐng)航這兩個計劃最新發(fā)布,護航計劃,主要是給產(chǎn)業(yè)中的開發(fā)者和企業(yè),投入了 10 億去做。

      總體看下來,飛槳劃出了一個新時代。

       

       

       

      6

       

      最后

       

      當(dāng)前,全行業(yè)智能時代已開啟,人工智能產(chǎn)業(yè)進入工業(yè)大生產(chǎn)階段,深度學(xué)習(xí)框架是人工智能時代的操作系統(tǒng)。

      飛槳做為國內(nèi)最大的深度學(xué)習(xí)平臺,從客觀上來講促進了我國智能化升級。開啟和培養(yǎng)了我國 AI 開源新生態(tài),也培養(yǎng)了一批 AI 人才。

      像猴子用意念打游戲、自動駕駛、生物科技、智能機器人這樣的案例,會在在各行各業(yè)去慢慢滲透,可能在幾十年之后,我們的生活就已經(jīng)完全離不開 AI 了。

      隨著像飛槳等深度學(xué)習(xí)平臺的不斷發(fā)展,會不斷拉低各個行業(yè)使用 AI 賦能的門檻,方便我們用 AI 的能力去改造各個行業(yè)。

      這個趨勢的發(fā)展也讓我深深的憂慮,未來如果我們不懂 AI ,是否就像現(xiàn)在普通人員不懂編程一樣,被時代落下!

      科技的發(fā)展總會超出我們普通人的預(yù)測,也許當(dāng) AI 掌控世界的那一天到來時,你我皆是 AI 視角下的數(shù)據(jù)!

      這是人類的不幸還是幸運?

      然而時代不等你我質(zhì)疑,我們這一代人或許就是見證者!

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      posted @ 2021-05-22 10:22  純潔的微笑  閱讀(1239)  評論(2)    收藏  舉報
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