我的生活随笔2020年是不寻常的一年，全球的健康、贸易、经济、文化、政治和科技领域，无不发生着深刻的变化。笔者所在的科技领域，也恰逢现代人工智能（简称AI）发展10周年。前10年，人工智能技术得到了长足的发展，但也留下许多问题有待解决。那么，未来AI技术将会如何发展呢？本文将结合学术界、工业界的研究成果，以及笔者个人研究见解，从算力、数据、算法、工程化4个维度，与读者一起探索和展望AI发展的未来。
我们首先分析数据的发展趋势。数据对人工智能，犹如食材对美味菜肴，过去10年，数据的获取无论是数量，还是质量，又或者是数据的种类，均增长显著，支撑着AI技术的发展。未来，数据层面的发展会有哪些趋势呢，我们来看一组分析数据。
首先，世界互联网用户的基数已达到十亿量级，随着物联网、5G技术的进一步发展，会带来更多数据源和传输层面的能力提升，因此可以预见的是，数据的总量将继续快速发展，且增速加快。参考IDC的数据报告（图1），数据总量预计将从2018年的33ZB（1ZB=106GB），增长到2025年的175ZB。
其次，数据的存储位置，业界预测仍将以集中存储为主，且数据利用公有云存储的比例将逐年提高，如图2、图3所示。
以上对于未来数据的趋势，可以总结为：数量持续增长；云端集中存储为主；公有云渗透率持续增长。站在AI技术的角度，可以预期数据量的持续供给是有保证的。
另一个方面，AI技术需要的不仅仅是原始数据，很多还需要标注数据。标注数据可分为自动标注、半自动标注、人工标注3个类别。
我们可从标注数据工具市场的趋势窥探一二，如图4所示。可以看到，人工标注数据在未来的5-10年内，大概率依然是标注数据的主要来源，占比超过75%。
通过以上数据维度的分析与预测，我们可以得到的判断是，数据量本身不会限制AI技术，但是人工标注的成本与规模很可能成为限制AI技术发展的因素，这将倒逼AI技术从算法和技术本身有所突破，有效解决对数据特别是人工标注数据的依赖。
我们再来看看算力。算力对于AI技术，如同厨房灶台对于美味佳肴一样，本质是一种基础设施的支撑。
算力指的是实现AI系统所需要的硬件计算能力。半导体计算类芯片的发展是AI算力的根本源动力，好消息是，虽然半导体行业发展有起有落，并一直伴随着是否可持续性的怀疑，但是半导体行业著名的“摩尔定律”已经经受住了120年考验(图5)，相信未来5-10年依然能够平稳发展。
不过，值得注意的是，摩尔定律在计算芯片领域依然维持，很大原因是因为图形处理器（GPU）的迅速发展，弥补了通用处理器（CPU）发展的趋缓，如图6所示，从图中可以看出GPU的晶体管数量增长已超过CPU，CPU晶体管开始落后于摩尔定律。
当然，半导体晶体管数量反映整体趋势可以，但还不够准确地反映算力发展情况。对于AI系统来说，浮点运算和内存是更直接的算力指标，下面具体对比一下GPU和CPU这2方面的性能，如图7所示。可以看出，GPU无论是在计算能力还是在内存访问速度上，近10年发展远超CPU，很好的填补了CPU的性能发展瓶颈问题。
另一方面，依照前瞻产业研究院梳理的数据，就2019年的AI芯片收入规模来看，GPU芯片拥有27%左右的份额，CPU芯片仅占17%的份额。可以看到，GPU已成为由深度学习技术为代表的人工智能领域的硬件计算标准配置，形成的原因也十分简单，现有的AI算法，尤其在模型训练阶段，对算力的需求持续增加，而GPU算力恰好比CPU要强很多，同时是一种与AI算法模型本身耦合度很低的一种通用计算设备。
除了GPU与CPU，其他计算设备如ASIC、FGPA等新兴AI芯片也在发展，值得行业关注。鉴于未来数据大概率仍在云端存储的情况下，这些芯片能否在提高性能效率的同时，保证通用性，且可以被云厂商规模性部署，获得软件生态的支持，有待进一步观察。
现在我们来分析算法。AI算法对于人工智能，就是厨师与美味佳肴的关系。过去10年AI的发展，数据和算力都起到了很好的辅助作用，但是不可否认的是，基于深度学习的算法结合其应用取得的性能突破，是AI技术在2020年取得里程碑式发展阶段的重要原因。
那么，AI算法在未来的发展趋势是什么呢？这个问题是学术界、工业界集中讨论的核心问题之一，一个普遍的共识是，延续过去10年AI技术的发展，得益于深度学习，但是此路径发展带来的算力问题，较难持续。下面我们看一张图，以及一组数据：
1. 根据OpenAI最新的测算，训练一个大型AI模型的算力，从2012年开始计算已经翻了30万倍，即年平均增长11.5倍，而算力的硬件增长速率，即摩尔定律，只达到年平均增速1.4倍；另一方面，算法效率的进步，年平均节省约1.7倍的算力。这意味着，随着我们继续追求算法性能的不断提升，每年平均有约8.5倍的算力赤字，令人担忧。一个实际的例子为今年最新发布的自然语义预训练模型GPT-3，仅训练成本已达到约1300万美元，这种方式是否可持续，值得我们思考。
2. MIT最新研究表明，对于一个过参数化（即参数数量比训练数据样本多）的AI模型，满足一个理论上限公式：
上述公式表明，其算力需求在理想情况下，大于等于性能需求的4次方，从2012年至今的模型表现在ImageNet数据集上分析，现实情况是在9次方的水平上下浮动，意味着现有的算法研究和实现方法，在效率上有很大的优化空间。
3. 按以上数据测算，人工智能算法在图像分类任务（ImageNet）达到1%的错误率预计要花费1亿万亿（10的20次方）美元，成本不可承受。
结合前文所述的数据和算力2个维度的分析，相信读者可以发现，未来标注数据成本、算力成本的代价之高，意味着数据红利与算力红利正在逐渐消退，人工智能技术发展的核心驱动力未来将主要依靠算法层面的突破与创新。就目前最新的学术与工业界研究成果来看，笔者认为AI算法在未来的发展，可能具有以下特点：
纵观70多年的人工智能发展史，符号主义、连接主义、行为主义是人工智能发展初期形成的3个学术流派。如今，以深度学习为典型代表的连接主义事实成为过去10年的发展主流，行为主义则在强化学习领域获得重大突破，围棋大脑AlphaGo的成就已家喻户晓。
值得注意的是，原本独立发展的3个学派，正在开始以深度学习为主线的技术融合，比如在2013年，强化学习领域发明了DQN网络，其中采用了神经网络，开启了一个新的研究领域称作深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）。
那么，符号主义类算法是否也会和深度学习进行融合呢？一个热门候选是图网络（Graph Network）技术，这项技术正在与深度学习技术相融合，形成深度图网络研究领域。图网络的数据结构易于表达人类的先验知识，且是一种更加通用、推理能力更强(又称归纳偏置)的信息表达方法，这或许是可同时解决深度学习模型数据饥渴、推理能力不足以及输出结果可解释性不足的一把钥匙。
深度学习模型的模型结构由前反馈和反向传播构成，与生物神经网络相比，模型的结构过于简单。深度学习模型结构是否可以从生物科学、生物神经科学的进步和发现中吸取灵感，从而发现更加优秀的模型是一个值得关注的领域。另一个方面，如何给深度学习模型加入不确定性的参数建模，使其更好的处理随机不确定性，也是一个可能产生突破的领域。
AI模型训练依赖数据，这一点目前来看不是问题，但是AI模型训练依赖人工标注数据，是一个头痛的问题。利用算法有效解决或者大幅降低模型训练对于人工标注数据的依赖，是一个热点研究领域。实际上，在人工智能技术发展过程中一直若隐若现的美国国防部高级研究计划局（DARPA），已经将此领域定为其AI3.0发展计划目标之一，可见其重要程度。
现有的AI算法，无论是机器学习算法，还是深度学习算法，其研发模式本质上是通过训练闭环（closed loop）、推理开环（open loop）的方式进行的。是否可以通过设计模型自评估，在推理环节将开环系统进化成闭环系统也是一个值得研究的领域。在通信领域，控制领域等其他行业领域的大量算法实践表明，采用闭环算法的系统在性能和输出可预测性上，通常均比开环系统优秀，且闭环系统可大幅降低性能断崖式衰减的可能性。闭环系统的这些特性，提供了对AI系统提高鲁棒性和可对抗性的一种思路和方法。
上文已经对人工智能数据、算力、算法层面进行了梳理和分析，最后我们看看工程化。工程化对于人工智能，如同厨具对于美味佳肴一样，是将数据、算力、算法结合到一起的媒介。
工程化的本质作用是提升效率，即最大化利用资源，最小化减少信息之间的转换损失。打一个简单的比喻，要做出美味佳肴，食材、厨房灶台、厨师都有，但是唯独没有合适的厨具，那么厨师既无法发挥厨艺（算法），又无法处理食材（数据），也无法使用厨房灶台的水电气（算力）。因此，可以预见，工程化未来的发展，是将上文提到的算力与算法性能关系，从现在的9次方，逼近到理论上限4次方的重要手段之一。
过去10年，AI工程化发展，已形成一个明晰的工具链体系，近期也伴随着一些值得关注的变化，笔者将一些较为明显的趋势，汇总如下：
总结来说，AI工程化正在形成从用户端到云端的，以Python为编程语言的一整套工具链，其3个重要的特点为：远程编程与调试，深度学习与机器学习的GPU加速支持，以及模型训练与推理工具链的解耦。与此同时，产业链上游厂商对开源社区的大量投入，将为中下游企业和个人带来工具链的技术红利，降低其研发门槛和成本，笔者认为微软、脸书、英伟达3家上游厂商主推的开源工具链尤其值得关注。
对于人工智能技术过去10年发展取得的成就，有人归因于数据，也有人归因于算力。未来人工智能技术发展，笔者大胆预测，算法将是核心驱动力。同时，算法研发的实际效率，除了算法结构本身，还取决于设计者对先进工具链的掌握程度。
未来10年，科技界是否能用更少的数据，更经济的算力，获得真正意义上的通用智能呢？我们拭目以待。
谁说只携带150发子弹？你只是看到表面5个弹匣，背包里还有散装子弹呢。就算150发，哪怕是新兵，也很难打完。实在是打完了，那就刺刀上呗，刺刀不行的话，还有我军光荣蛋的传统。
以我军为例，在作战时弹药携行是有规定的，冲锋枪手单兵个人是五个弹匣，150发子弹，还有60发是散装。估计你认为的150发，只是看弹匣去了。还有4枚手榴弹。步兵班要携带一箱子弹，一箱手榴弹，另外还有爆破筒，火箭弹。这些多出来的弹药乘车时不分开，徒步时分给体力较强的人背负。感觉还是有火力不足恐惧症，以班级单位对抗，别说枪了，就是炸也能炸翻对面一个班。
可以说，这些子弹数量，不是很正确，但也大差不差了。一个士兵单兵装备在二三十公斤，这也是各国摸索出来的数据。在多了，反而行动不便。
只要不是搂住扳机不撒手，一场常规战斗下来，打不了多少子弹。玩过实弹射击的都知道，步枪侧面有个快慢机，可以把步枪调成单发点射，或者三发点射和连发模式。
美国的m16a4，就有三发点射。点射也就是你搂住扳机不放，但只会射击出一发或者三发子弹。而不会一梭子子弹都会打完。有经验的都会调成点射模式。
步枪有后坐力，每射击一发子弹，后坐力都会让你枪口跳动，如果是连发模式，子弹射击出来后，失去了精度，散布点太大，能不能射中目标也就看运气了。一般除了火力压制，不会这样蛮干。大家可以找找实战的视频，比如美军在伊拉克阿富汗的行动，还有俄乌冲突的，士兵们开枪是不是“哒哒哒，哒哒哒”的声音多些，而不是“哒哒哒哒哒哒哒……”的声音？
再来看现在的战争模式下，还有没有那么多机会给你开枪？这段时间的俄乌冲突，出场最多的，战果最大的，不都是飞机坦克吗？导弹乱窜，摧毁对方防控力量。然后飞机扔导弹炸弹。有了制空权，然后坦克装甲车上场，步兵也就成了巷战，打扫战场的角色。也就是说短兵相接的机会不多，战争从过去的人海战争，变成了现在看不到人的战争。
在一场战斗中，枪也就在巷战中才有了用武之地。但定海神针还是得靠炮弹导弹。遇到坚固，难以拿下的据点，火箭筒搞不定，就用炮炸。再搞不定，就呼叫空中支援。
即便你有幸，遇到了能和对面互相狂射的机会，但也不会让你把所有的子弹都倾泻出去。我叔叔，我姐夫的爸爸，他们都参加过对越反击战。他们都说，他们打个几枪就要换一个射击点，你要是在一个射击点一次撸完一个弹匣，班长会揍你。特别是机枪手，一半以上的时间都是在阵地里更换射击点。因为如果一直在一个地方射击，就容易找来对方狙击手，迫击炮的关照。想顺利的把5个弹匣子弹打完，是很难的，除非遇到非常困难的战斗，比如被包围了。
所以，士兵们的子弹客观上很难打完，只要不是孤军深入， 遇到中等程度的战斗，除了随身携带的，一个班还有一箱子弹呢。营练级都有弹药保障车，舔包还是很方便的。
真的打完了，比如像电影《英雄儿女》的王成，被包围了，但还是想办法搜集敌人的子弹，利用一切可以杀敌的东西。最后拿起爆破筒，高呼向我开炮，冲向了敌人。能一个人坚守阵地，能打完所有的子弹，这样的英雄已经无视个人生死了，为了理想，战争的胜利才是他们想要的。
“工欲善其事，必先利其器。”撇开深层意思，简单理解就是说:工匠想要使他的工作做好，一定要先让工具锋利。
生活中，我们做事有时候总觉得和别人付出一样的时间和努力，但是效果和别人总有区别，仔细了解才知道，同样一件事情，别人的工具利器不同，自然事半功倍。
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有没有想过自己动手做糕点和月饼，其实漂亮的外表也有技巧，一款简单的模具，让你的节日瞬间增色不少。端午节的绿豆糕，中秋节的月饼，日常的烘焙糕点，丰富了你的生活。
爱美的女人，一定有一个百宝箱，不一定如杜十娘的百宝箱，装满金银财宝。她的宝盒里面，一定是她收藏的饰品，各式各样的耳钉、项链、手镯、戒指、胸花、头饰等，里面是一个女人扮靓的全部家当，安置好了，你的美丽就有一个去处。
方寸之间可见生活品质，爱生活爱自己的女人，瓶瓶罐罐的化妆品自然堆满浴柜。但是一般浴柜台面收纳有限，或者隐藏柜体的需要打开柜门，很不方便。一款百变的壁挂收纳箱真是相见恨晚。
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第一个问题：人工智能产品智能化会不会越来高？答案很明确，随着人工智能技术的快速发展，各种算法的不断优化，人工智能产品越来越智能化欧拉中学数学,中学数学的课程论文这是必然的，毕竟技术在不断的进步。这点好理解。
要回答这个问题，就要从影响产品定价的因素去分析。而人工智能产品，影响其定价的主要有：前期产品研发成本；生产成本以及材料配件成本等三大块构成。
首先我们来看看研发成本在在未来会怎么变化。大家都知道，人工智能行业，向来是一个资本密集形行业，是一个极其烧钱的行业。只有大公司才能玩得起。现在人工智能领域排名前几名的都是那几家大公司，诸如美国的谷歌，中国的百度等。正是因为人工智能行业研发的高投入门坎，让很多想在人工智能领域分一杯羹的中小型企业望而却步。所以这样是不利于整个行业的健康快速发展的。正是基于这个原因，为了打破这种行业约束，前不久，由国家牵头，成立了四大人工智能开放共享平台。这四大平台分别是：以阿里巴巴城市大脑，阿里云为基础的城市大脑共享平台；以百度的无人驾驶技术为基础成立的无人驾驶技术开放共享平台；以腾讯的智能影像识别技术为基础成立的智能医疗共享平台；以科大讯飞的语音识别技术为基础，成立的语音识别技术开放共享平台。有了这四大平台为技术后盾，中小企业，不用再为高额的研发成本发愁，只要入驻这四大平台，就可以免费共享平台内的技术服务。这样就大大节省了研发成本。这样就可以让众多的中小企业参与到人工智能领域当中，避免垄断，一家独大的局面。在降低成本的同时，众多企业参与市场竟争，可以给消费者提供更好的更优惠的价格产品。
其次，从生产成本看，工业4.0时代，未来随着技术的进步，大量的人工智能化自动化无人工厂的建成并投入使用，将大大降低传统生产作业的成本。大大节省人力和物力成本。前不久，富士康在我国的第一家无人智能化工厂已经建成并投入使用。由此可见在未来，人工智能无人工厂将是大势所趋。
最后，我们再来分析材料配件成本。随着科技的进步，材料的制备技术将不断提高，新的价格低廉性能优越的新材料将逐渐取代旧材料。人工智能材料以及相关配件的成本将进一步降低。拿中学数学解题规律,中学数学必考几何模型一台无人驾驶汽车为例，高灵敏度传感器，以及车上高精度雷达，现阶段都是非常昂贵的。光车顶上的一台导航避障雷达就高达上百万。可以说光这一个配件就占到了整车价格的60%以上。普通人根本买不起啊。但在将来，随着这种导航雷达的成本不断降低，无人驾驶汽车的价格也将大幅度下调，变得亲民。也许要不了多久，无人驾驶汽车将像现在的普通汽车一样，走入千家万户。毕竟作为商品要满足大多数人的需求，才能真正的实现利益最大化。才能长足的发展下去，不是吗？
好了，综合以上三点分析，随着研发成本，生产成本，材料配件成本的全面降低，在未来，人工智能产品越来越智能化，而价格却越来越便宜将是大势所趋！
我2013年买了两个电热水器，一个工作的好好的，一个工作了几天就罢工了，打海尔售后，一直不来看，好容易催来了说是面板坏了不通电，说修理店里没备件要去厂家调，然后就没然后了，我看大概快到保修期了，又打电话给40099999的，告诉他们们冬天没热水器怎么办？结果没两天来人修好了。原来他们还是考核的，把不合格的售后免除了售后资格。现在我们这里的售后很好的。
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