【第75期】《失控玩家》引发的思考：我们究竟离真正的人工智能有多远？
非《失控玩家》莫属
随着这匹最大黑马杀出重围
主人公“Guy”也当仁不让地成为
这个暑期档的“最强玩家”
然而，像Guy这样拥有完全意识的人工智能
目前还只处在我们的想象之中
受制于硬件发展水平
仅是最常见深度学习中的建模与部署就需要消耗大量时间
如何才能正确拥抱人工智能
将我们的工作从重复中解救出来？
话不多说，下滑带你一窥究竟
一
为什么说人工智能无法回避深度学习?
以主流观点而论，机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制解释数据的一种机器学习技术。作为目前应用最广泛、传播最火热的人工智能概念之一，深度学习是当之无愧的“AI显学”。
深度学习也是可以在理论上将《失控玩家》中的NPC赋予创造力和具备深度学习能力的技术。深度学习技术的普及所带来人工智能技术爆发，正是网络平行世界“元宇宙”能够走上台前的关键。
二
是什么在阻挡机器进行深度学习？
深度学习的最大优点之一，在于它的应用领域（视觉、自然语言，语音、RL等）共享大多数技术。换言之，当你曾在计算机视觉深度学习领域工作过，很快也就能在自然语言处理中上手。因此，深度学习应用中的实际建模也就格外重要。
对于任何神经网络来说，深度学习模型的训练阶段都是最耗费资源的任务，构建深度学习模型需要大量的训练数据，才能展现出神奇的智能效果。
另一方面，无论是TensorFlow、Pytorch还是国产的PaddlePaddle飞桨，主流深度学习框架都需要消耗大量的GPU、硬盘CPU等硬件保证训练速度。
三
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