“能量包”和“能量密度”，可以幫助我們更細(xì)致、更深刻地觀察歷史。

“能量密度和能量包”的概念使我想起了目前的主流人工智能，最早的人工智能是基于模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的，今天的人工智能是基于大數(shù)據(jù)的機(jī)器深度學(xué)習(xí)的產(chǎn)物，所謂的深度學(xué)習(xí)就是依賴于海量數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型和分布式計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，在這個過程中海量的大數(shù)據(jù)相當(dāng)于“能量密度”，而基于多臺計(jì)算機(jī)TPU協(xié)作運(yùn)算的分布式計(jì)算就像深度學(xué)習(xí)的“能量包”，這兩個隱形玩家的潛力決定著未來多場景下人工智能的應(yīng)用前景。人工智能在存儲，運(yùn)算能力和海量數(shù)據(jù)未解決的情況下，表現(xiàn)平平，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系一度陷入僵局，正是分布式運(yùn)算（能量包）+海量數(shù)據(jù)（能量密度）的隱形力量的疊加，使得基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的深度學(xué)習(xí)在健康醫(yī)療，自動駕駛，貸款審核，圖像識別，語音識別等方面取得了質(zhì)的飛躍。再次感謝吳老師為我們提供的超級高密度能量包！