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来源:网络文章    日期:2020年01月19日 09:05    小贴士:点击文中图片可阅读下一页
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皇冠体育信誉资讯:军情锐评:无人机“蜂群战”或重塑未来战争 #标题分割#

参考消息12月18日报道,英国《卫报》网站12月4日发表文章称,近年来,使用无人机蜂群对军事或要害目标实施袭击已成为一种全新的非对称对抗战术。 例如2018年驻叙利亚的俄军空军及海军基地频遭无人机袭击,都预示着无人机蜂群战可能成为未来战争的一种全新作战模式,甚至能在部分任务中取代有人战机。

那么目前以美军为代表的无人机蜂群技术发展的现状如何?未来又会有哪些发展趋势,本文就此为您简析。

无疑,人工智能走向深度学习,计算力已成为评价人工智能研究成本的重要指标。 可以说,计算力即是生产力。 数据搬运频繁“内存墙”问题凸显  人工智能为何如此耗费算力?具体而言,在经典的冯·诺伊曼计算机架构中,存储单元和计算单元泾渭分明。

  那么,为何人工智能需要如此强大的计算能力?计算能力是否会限制人工智能的发展?我们能否不断满足人工智能持续扩大的计算需求?人工智能“动脑”背后算力消耗惊人  “2016年3月,谷歌人工智能阿尔法围棋(AlphaGo)战胜韩国棋手李世石时,人们慨叹人工智能的强大,而其背后巨大的‘付出’却鲜为人知——数千台服务器、上千块CPU、高性能显卡以及对弈一场棋所消耗的惊人电量。 ”远望智库人工智能事业部部长、图灵机器人首席战略官谭茗洲在接受科技日报记者采访时表示。

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近年来,一些新型非易失存储器,如阻变内存,显示了一定的计算存储融合的潜力。   据介绍,计算存储一体化正在助力、推动算法升级,成为下一代AI系统的入口。

  谭茗洲说,目前人工智能的无用计算较多。



 (俄国防部网站)。

 今后AI有待在“可解释性”上进行突破,搞清是什么原因导致后面的结果,这样可以精准运用数据和算力,大大减少运算量。

据俄军方统计,截至今年9月,俄军防空部队已在赫梅米姆基地附近击落了近60架各型无人机。 据俄罗斯国防部披露,通过对俘获的无人机以及被击落的无人机残骸分析后发现,袭击俄军基地的这些无人机均配备了气压传感器和改进型升降舵,在飞行过程中使用GPS导航技术,而携带的炸药和引信也都是军用级别。

 这个报告提出策略,对于广义上计算存储一体化计算架构的发展,近期策略的关键在于通过芯片设计、集成、封装技术拉近存储单元与计算单元的距离,增加带宽,降低数据搬运的代价,缓解由于数据搬运产生的瓶颈;中期规划是通过架构方面的创新,设存储器于计算单元中或者置计算单元于存储模块内,可以实现计算和存储你中有我,我中有你;远期展望是通过器件层面的创新,实现器件既是存储单元也是计算单元,不分彼此,融为一体,成为真正的计算存储一体化。

这个报告提出策略,对于广义上计算存储一体化计算架构的发展,近期策略的关键在于通过芯片设计、集成、封装技术拉近存储单元与计算单元的距离,增加带宽,降低数据搬运的代价,缓解由于数据搬运产生的瓶颈;中期规划是通过架构方面的创新,设存储器于计算单元中或者置计算单元于存储模块内,可以实现计算和存储你中有我,我中有你;远期展望是通过器件层面的创新,实现器件既是存储单元也是计算单元,不分彼此,融为一体,成为真正的计算存储一体化。

”谭茗洲指出,当前随着人工智能算法模型的复杂度和精度愈来愈高,互联网和物联网产生的数据呈几何倍数增长,在数据量和算法模型的双层叠加下,人工智能对计算的需求越来越大。



那么目前以美军为代表的无人机蜂群技术发展的现状如何?未来又会有哪些发展趋势,本文就此为您简析。

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资料图片:俄国防部展示此前在叙利亚俘获的外国制无人机。

目前量子计算机的发展已经超越传统计算机的摩尔定律,以传统计算机的计算能力为基本参考,量子计算机的算力正迅速发展。   谭茗洲表示,未来人工智能的突破,除了不断提升技术本身之外,还需要全球各国协同创新,融合发展,探索新的合作模式,如采取共享思维,调动世界各方面的计算资源集中发力,以降低计算的巨大成本。

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  那么,为何人工智能需要如此强大的计算能力?计算能力是否会限制人工智能的发展?我们能否不断满足人工智能持续扩大的计算需求?人工智能“动脑”背后算力消耗惊人  “2016年3月,谷歌人工智能阿尔法围棋(AlphaGo)战胜韩国棋手李世石时,人们慨叹人工智能的强大,而其背后巨大的‘付出’却鲜为人知——数千台服务器、上千块CPU、高性能显卡以及对弈一场棋所消耗的惊人电量。 ”远望智库人工智能事业部部长、图灵机器人首席战略官谭茗洲在接受科技日报记者采访时表示。

西方防务分析家、研究人工智能武器化的专家保罗·沙雷说:这是历史上首例大规模使用无人机蜂群袭击事件,同时我相信也是(迄今为止)非国家行为体在一次作战行动中使用无人机数量最多的例子。

军情锐评:无人机“蜂群战”或重塑未来战争 #标题分割#

参考消息12月18日报道,英国《卫报》网站12月4日发表文章称,近年来,使用无人机蜂群对军事或要害目标实施袭击已成为一种全新的非对称对抗战术。 例如2018年驻叙利亚的俄军空军及海军基地频遭无人机袭击,都预示着无人机蜂群战可能成为未来战争的一种全新作战模式,甚至能在部分任务中取代有人战机。

资料图片:俄国防部展示此前在叙利亚俘获的外国制无人机。

军情锐评:无人机“蜂群战”或重塑未来战争 #标题分割#

参考消息12月18日报道,英国《卫报》网站12月4日发表文章称,近年来,使用无人机蜂群对军事或要害目标实施袭击已成为一种全新的非对称对抗战术。 例如2018年驻叙利亚的俄军空军及海军基地频遭无人机袭击,都预示着无人机蜂群战可能成为未来战争的一种全新作战模式,甚至能在部分任务中取代有人战机。

 资料图片:俄国防部展示此前在叙利亚俘获的外国制无人机。

俄军专家对截获的无人机进行技术分析发现,武装分子甚至可从100公里外远程放飞这些无人机,虽然它们都是基于民用市场上常见的消费级无人机改装而来,但其技术水平已远超普通的当地反对派武装水平,俄军怀疑这些袭击者背后另有大国支持。

据俄军方统计,截至今年9月,俄军防空部队已在赫梅米姆基地附近击落了近60架各型无人机。 据俄罗斯国防部披露,通过对俘获的无人机以及被击落的无人机残骸分析后发现,袭击俄军基地的这些无人机均配备了气压传感器和改进型升降舵,在飞行过程中使用GPS导航技术,而携带的炸药和引信也都是军用级别。

  那么,为何人工智能需要如此强大的计算能力?计算能力是否会限制人工智能的发展?我们能否不断满足人工智能持续扩大的计算需求?人工智能“动脑”背后算力消耗惊人  “2016年3月,谷歌人工智能阿尔法围棋(AlphaGo)战胜韩国棋手李世石时,人们慨叹人工智能的强大,而其背后巨大的‘付出’却鲜为人知——数千台服务器、上千块CPU、高性能显卡以及对弈一场棋所消耗的惊人电量。 ”远望智库人工智能事业部部长、图灵机器人首席战略官谭茗洲在接受科技日报记者采访时表示。

俄军专家对截获的无人机进行技术分析发现,武装分子甚至可从100公里外远程放飞这些无人机,虽然它们都是基于民用市场上常见的消费级无人机改装而来,但其技术水平已远超普通的当地反对派武装水平,俄军怀疑这些袭击者背后另有大国支持。

<p> 当运算能力达到一定程度,由于访问存储器的速度无法跟上运算部件消耗数据的速度,因此再增加运算部件也无法得到充分利用,就形成了所谓的冯·诺伊曼“瓶颈”或“内存墙”问题。 这就如同一台马力强劲的发动机,却因为输油管的狭小而无法产生应有的动力。   显然,频繁的数据搬运导致的算力瓶颈,已经成为对更为先进算法探索的限制因素。 而算力瓶颈对更先进、复杂度更高的AI模型的研究将产生更大影响。



 ”谭茗洲指出。

那么目前以美军为代表的无人机蜂群技术发展的现状如何?未来又会有哪些发展趋势,本文就此为您简析。

 今后AI有待在“可解释性”上进行突破,搞清是什么原因导致后面的结果,这样可以精准运用数据和算力,大大减少运算量。</p>

据俄军方统计,截至今年9月,俄军防空部队已在赫梅米姆基地附近击落了近60架各型无人机。 据俄罗斯国防部披露,通过对俘获的无人机以及被击落的无人机残骸分析后发现,袭击俄军基地的这些无人机均配备了气压传感器和改进型升降舵,在飞行过程中使用GPS导航技术,而携带的炸药和引信也都是军用级别。

要像人类一样聪明 AI先得突破算力极限 #标题分割#

  算法、数据和算力被视为推动人工智能发展的三大要素,其中算力更是被形容为支撑人工智能走向应用的“发动机”。 人工智能研究组织OpenAI最近指出,“高级人工智能所需的计算能力每三个半月就会翻一番”。   近日,脸谱(Facebook)人工智能副总裁杰罗姆·佩森蒂在接受《连线》杂志采访时认为,AI科研成本的持续上涨,或导致我们在该领域的研究碰壁,现在已经到了一个需要从成本效益等方面考虑的地步,我们需要清楚如何从现有的计算力中获得最大的收益。

在半导体技术逐步接近极限的情况下,计算机发展迎来体系结构创新的黄金期,计算力的提升将更多通过体系结构创新来满足。 ”  据了解,最先进的自然语言处理模型XLNet约有4亿模型参数。



  据介绍,人工智能最大的挑战之一是识别度不高、准确度不高,提高准确度就要提高模型的规模和精细度,提高线下训练的频次,这需要更强的计算力。 准确度也是算出来的,比如大型互联网公司或者知名人工智能创业公司,有能力部署规模比较大的人工智能计算平台,算法的模型已经达到千亿参数、万亿的训练数据集规模。</p>

  “现在人工智能运用的深度学习框架,多数依赖大数据进行科研训练,形成有效模型,这些都需要较高的计算力。

 西方防务分析家、研究人工智能武器化的专家保罗&middot;沙雷说:这是历史上首例大规模使用无人机蜂群袭击事件,同时我相信也是(迄今为止)非国家行为体在一次作战行动中使用无人机数量最多的例子。

因此人工智能要进一步突破,必须采用新的计算架构,解决存储单元和计算单元分离带来的算力瓶颈。</p>要像人类一样聪明 AI先得突破算力极限 #标题分割#

  算法、数据和算力被视为推动人工智能发展的三大要素,其中算力更是被形容为支撑人工智能走向应用的“发动机”。 人工智能研究组织OpenAI最近指出,“高级人工智能所需的计算能力每三个半月就会翻一番”。   近日,脸谱(Facebook)人工智能副总裁杰罗姆·佩森蒂在接受《连线》杂志采访时认为,AI科研成本的持续上涨,或导致我们在该领域的研究碰壁,现在已经到了一个需要从成本效益等方面考虑的地步,我们需要清楚如何从现有的计算力中获得最大的收益。

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