AI领域到底是什么样的？

最近比特大陆的新闻接二连三，吴忌寒老板要求裁员，然后遭到了詹克团的反对。当然币圈的大多数人对挖矿产业是非常熟悉的，毕竟我们所买的每一枚币都是通过矿机挖矿出来的，但是大多数人可能对AI领域感到陌生，这到底是什么样的产业，竟然让詹老板如此痴迷，今天我们就给大家讲解一下。

AI领域，也成为人工智能，这并不是一个新兴产业，而是最早在20世纪提出的，特别是上世纪80年代，Internet全球互联网发展起来之后，很多人对未来产生各种幻想，也诞生了一大批影视作品，其中大部分用到的智能机器人等等都是AI的一种应用。当然限于计算机硬件的发展，早期的AI仅限于计算方面，比如手写字符的识别，语音识别等等，举个最简单的例子，当年的深蓝计算机打败国际象棋大师的报道，相信很多人小时候都知道，这也是AI的一种应用方式。

1997年深蓝打败国际象棋冠军卡斯帕罗夫

深蓝重达1.2吨，每秒运算113亿次的浮点运算，当时排名259位，比目前的i7处理器差一些，也就是说影响AI的计算层面还是一个短板。

那么在软件上面呢？

其实在早期关于AI的软件理论研究还是比较多的，比如最常见的人工神经网络BP网络其实已经非常成熟了，而且还有相应的科学研究软件，比如MATLAB等计算软件，而AI的另一大应用图像和语音文字识别，翻译等等其实也是一种应用领域，对此相关算法也非常成熟，最简单的比如手写文字识别，我们称之为网格化分析方式，比如这样：

计算机将我们手写的文字进行网格化，然后进行上面处理，只要有笔画在一个网格内，那么这个网格就被标记，我们图中用的是黄色染色，这样，即使你手写的不规范，那么在一定的网格内，那么这个字就会被计算机所识别，然后与标准字库里面的网格化汉字数据进行对比，给出一些相似的汉字，以供选择。当然网格化是一个非常关键的思想，不仅仅用在汉字的识别，比如图片识别，进而使得人的指纹识别、人脸识别、动作识别、虹膜识别等等都可以用到。

当然还是局限于硬件水平，当时的识别能力难以商用，因此AI发展还是取决于硬件水平的。

随着半导体产业的快速发展，AI又开始逐渐发展起来，尤其是谷歌AlphaGo打败李世石之后，人工神经网络又开始火起来了，但是我们要清醒的认识到现在的人工人工神经网络早在13年之前就已经被纳入到部分本科专业的教材之中了，换句话说这个AI领域的发展瓶颈其实已经转移到硬件部分。

当然现在我们使用的AI大数据这些技术自然不是十几年以前那样，AI计算还是主要靠数据量，通过神经网络进行训练学习，从中得出一个或多个最优解，这才是目的，因此数据量是一个非常重要的关键因素，这也使得最近几年出现了很多数据采集公司，在一定程度上我们的数据也在不知不觉中产生被贩卖的风险。

数据的来源其实相对来说比较简单，但是难点是计算量相当大，比如当你使用自动驾驶功能的时候，汽车上的摄像头假如一秒采集20张图片，那么就要在极短的时间内将采集的图片进行算法处理，并提取出斑马线特征，从而判断汽车目前的行驶状况，并辅以其他数据源进行确认，最后判断是否继续行驶，这样一连串的动作必须快速完成，而其中的运算量非常大，因此也对设备要求特别高，如果出现延迟，那么很容易产生交通事故，因此AI的硬件市场可以说非常庞大，并远远超过矿机领域。

正如詹克团所说，比特币矿机运算规则简单，因此有一定的瓶颈，大家主要还是在比拼芯片制程和能效，再增加一个可能就是矿机的出货量，而对于AI领域来说，因为应用范围广，比如自动驾驶、人脸识别、智能翻译、语音识别、最优解等等每一个领域都有无限发展的可能，长远来讲AI领域确实也有很大的发展前景。

总结

AI领域目前商业应用还处于早期阶段，也就是说大规模应用还是相对来说比较差的，主要原因是有一定的错误率。比如当斑马线时间长之后，逐渐由白变灰，这样在一定的AI算法和数据分析方面可能因为硬件局限性，使得相应的计算深度被缩小，这样就容易导致最后将这样的灰色斑马线判断为正常路面，最后也会造成交通意外。因此总体来说AI目前发展其实并不成熟，短期盈利难也主要因为这样类似的原因。而对于矿机产业来说，虽然发展有一定的瓶颈，但是得益于数字货币的炒作，因此也是一个容易赚钱的行业。

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编译者/作者：cncoin

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