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MLがNvidiaのチップが利用可能になった後にのみ実行可能になったのはなぜですか？
中国の有力な2人の科学者、Wang GangとYu Kaiなどからなるパネルによる講演を聞きました。 近い将来（3〜5年）の人工知能の開発の最大のボトルネックについて尋ねられたとき、ハードウェア業界での経験を持つYu Kaiは、ハードウェアが本質的な問題であり、私たちのほとんどに支払うべきであると述べましたそのことに私たちの注意。彼は私たちに2つの例を示しました： コンピューターの初期の開発では、マシンをチップで比較しています。 近年非常に人気のある人工知能は、NvidiaのGPUによって強化されなければ、ほとんど不可能です。 基本的なアルゴリズムはすでに1980年代と1990年代に存在していましたが、人工知能は3冬のAIを通過し、GPUブーストメガサーバーでモデルをトレーニングできるようになるまでは経験的ではありませんでした。 その後、王博士は、世界中のすべてのGPUと計算を組み合わせても自動車を構築できないため、ソフトウェアシステムも開発する必要があるとの意見にコメントしました。 すると、いつものように頭が離れて、1980年代と1990年代にスーパーコンピュータを操作できる人が、当時存在していたニューラルネットワークアルゴリズムを利用して、大量の科学データでトレーニングするとしたらどうだろうと考え始めました。当時は明らかに、私たちが現在構築しているAIシステムの構築を試みる人もいます。しかし、なぜAIが話題になり、数十年後まで経験的になったのでしょうか。ハードウェア、ソフトウェア、データの問題だけですか？