電工與電子技術(shù)電子商務(wù)電子課件數(shù)據(jù)與計(jì)算（第4版）Ch9 先進(jìn)計(jì)算ppt

1、電子課件數(shù)據(jù)與計(jì)算（第4版）Ch9 先進(jìn)計(jì)算Chapter 9先進(jìn)計(jì)算CS, ZJU八月 22Overview高性能計(jì)算人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)虛擬現(xiàn)實(shí)可計(jì)算理論計(jì)算能力 - 挑戰(zhàn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和人的能力計(jì)算機(jī)的性能解決實(shí)際問(wèn)題的算法今天，計(jì)算能力大幅度提升構(gòu)建高性能計(jì)算機(jī)的技術(shù)發(fā)展迅速-基于網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)的集群為主要技術(shù)路線大數(shù)據(jù)計(jì)算需求的推動(dòng)，更為重要的是：智能計(jì)算發(fā)展取得了很多成就，使高性能計(jì)算 HPC ，High Performance Computing是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，研究復(fù)雜體系結(jié)構(gòu)、算法和開(kāi)發(fā)相關(guān)軟件開(kāi)發(fā)高性能計(jì)算機(jī) 高性能計(jì)算這是世界排名第二的天河計(jì)算機(jī)并行計(jì)算/分布式計(jì)算并行計(jì)

2、算傳統(tǒng)意義：配有很多處理機(jī)(處理器也是多核)的超級(jí)計(jì)算機(jī)如太湖之光采用的神威處理器（Cores）10,649,600個(gè)！多處理器是高性能計(jì)算的重要手段并行計(jì)算-HPC的代名詞，用于復(fù)雜計(jì)算/科學(xué)計(jì)算分布式一個(gè)典型的例子就是網(wǎng)絡(luò)計(jì)算如在7.2.1 “是網(wǎng)絡(luò)還是機(jī)器？”所述更好的性價(jià)比集群計(jì)算集群計(jì)算（Cluster Computing）簡(jiǎn)言之：就是用網(wǎng)絡(luò)(LAN)技術(shù)設(shè)計(jì)制造計(jì)算機(jī)，實(shí)現(xiàn)HPCTop500中，集群系統(tǒng)占到了70以上替代昂貴的超級(jí)計(jì)算機(jī)本質(zhì)上，它就是基于并行計(jì)算/分布式的現(xiàn)在：網(wǎng)絡(luò)技術(shù) + 價(jià)格優(yōu)勢(shì)實(shí)現(xiàn)HPC不再是巨大的開(kāi)銷，預(yù)計(jì)今后，集群技術(shù)將是主流量子計(jì)算機(jī)1982，費(fèi)曼提出量

3、子計(jì)算機(jī)Quantum Computer理論速度是電子計(jì)算機(jī)的數(shù)億倍不可計(jì)算問(wèn)題 可計(jì)算，它改變的是：整個(gè)計(jì)算科學(xué)的基礎(chǔ)電子計(jì)算機(jī)，0/1量子計(jì)算機(jī)：更多的狀態(tài)研究進(jìn)展不同物質(zhì)的量子原理機(jī)中國(guó)，現(xiàn)在是領(lǐng)先者中國(guó)成功發(fā)射了“墨子號(hào)”量子衛(wèi)星，阿里、谷歌、微軟、IBM等國(guó)際公司都突然加速進(jìn)軍量子計(jì)算機(jī)研究人工智能Artificial Intelligence，AI，智能計(jì)算令人吃驚的進(jìn)展它會(huì)改變什么？圖靈測(cè)試-計(jì)算機(jī)能夠象人一樣思考嗎 ？中國(guó)屋思考實(shí)驗(yàn)-反駁圖靈測(cè)試機(jī)器是處理符號(hào)，即使通過(guò)了圖靈測(cè)試，也不是思考推理：知識(shí)表達(dá)AI，寬松的定義，弱AI（Week AI）讓計(jì)算機(jī)完成看似智能的事情通過(guò)編

4、程使計(jì)算機(jī)展現(xiàn)出類似于智能行為的推測(cè)能力，SoAlphaGo、Watson/ROSS在圍棋和法律這個(gè)較為狹窄的專業(yè)范圍內(nèi)表現(xiàn)出達(dá)到或者超越了人類的能力推理：知識(shí)表達(dá)Week AI沒(méi)有爭(zhēng)論爭(zhēng)論在強(qiáng)AI（Strong AI）Strong AI：機(jī)器通過(guò)程序獲取智能，即具有意識(shí)的推理能力AI 定義：工智能就是對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)的研究，它可以使計(jì)算機(jī)具有感知、推理和行為的能力回避思考這個(gè)爭(zhēng)論的焦點(diǎn)推理：知識(shí)表達(dá)人工智能一直在研究計(jì)算機(jī)的推理能力 人類智能是基于行為的進(jìn)化而不是復(fù)雜程序的執(zhí)行解決問(wèn)題需要有效信息，有效信息需要有效表達(dá) 計(jì)算機(jī)使用符號(hào)語(yǔ)言，科學(xué)家們?cè)噲D在人類的自然語(yǔ)言和機(jī)器的符號(hào)處理之間找到一種

5、關(guān)系，使得機(jī)器能夠具有人類的推理能力語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)是一種知識(shí)表達(dá)法定義它非常困難一個(gè)例子：Linked Data，語(yǔ)義數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)放平臺(tái)/，Connect Distributed Data across the Web目的是構(gòu)建一張計(jì)算機(jī)能理解的語(yǔ)義數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)模擬其處理：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，artificial neural network 最成功的運(yùn)用：AlphaGO近幾十年來(lái)，科學(xué)家們一直不停地研究：人究竟是如何思考的？這是一個(gè)發(fā)展中、極具AI潛力的研究方向機(jī)器人 Robot我國(guó)是：世界上最大的機(jī)器人生產(chǎn)和應(yīng)用的國(guó)家企業(yè)采用機(jī)器人以減少人工成本的高增長(zhǎng)Robot：

6、綜合了人和機(jī)器特長(zhǎng)的一種擬人化的電子機(jī)械裝置有對(duì)環(huán)境狀態(tài)的快速反應(yīng)和分析判斷能力可長(zhǎng)時(shí)間持續(xù)工作、精確度高、抗惡劣環(huán)境的能力機(jī)器人大腦：嵌入式處理器機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)接近覺(jué)傳感器機(jī)器人語(yǔ)言13自然語(yǔ)言處理人機(jī)對(duì)話也是AI進(jìn)展較快的一個(gè)領(lǐng)域Google Translate、網(wǎng)易有道、訊飛、百度語(yǔ)音最早/實(shí)用化IBM ViaVoice語(yǔ)音識(shí)別語(yǔ)音合成自然語(yǔ)言理解機(jī)器學(xué)習(xí)如果一個(gè)程序可以在任務(wù)T上，隨著經(jīng)驗(yàn)E的增加，效果P也隨之增加，則稱這個(gè)程序可以從經(jīng)驗(yàn)值學(xué)習(xí)-Tom.M.Mtichell教授，卡耐基梅隆大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)，1997Example: 垃圾郵件識(shí)別，有監(jiān)督是

7、學(xué)習(xí)。一旦有郵件被標(biāo)記為垃圾郵件，就作為識(shí)別新的垃圾郵件的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 -監(jiān)督式分類（算法）機(jī)器學(xué)習(xí)當(dāng)訓(xùn)練集達(dá)到一定的量級(jí)分類越細(xì)，越精準(zhǔn)-越智能有多種機(jī)器學(xué)習(xí)的算法機(jī)器學(xué)習(xí)流程機(jī)器學(xué)習(xí)的困難之處：?jiǎn)我坏奶卣鞑痪哂袑W(xué)習(xí)的意義，需要通過(guò)組合多個(gè)特征，而這種組合大多數(shù)需要人工去完成例如車牌識(shí)別特征明顯汽車的型號(hào)進(jìn)行識(shí)別就極其困難-特征很難提取深度學(xué)習(xí)AlphaGo算法優(yōu)勢(shì)(深度學(xué)習(xí),Deep learning)策略網(wǎng)絡(luò)(policy network)（走棋）收集了大量的棋譜作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集正確率超過(guò)57%的預(yù)測(cè)率，預(yù)計(jì)落子位置估值網(wǎng)絡(luò)(Value Network)訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)自自我博弈的棋譜算法蒙特卡羅

8、搜索樹(shù) （適應(yīng)游戲中的隨機(jī)性規(guī)律）深度學(xué)習(xí)-基于大數(shù)據(jù)最早，也最廣泛在圖像識(shí)別應(yīng)用中，現(xiàn)在很多領(lǐng)域，包括圖形圖像處理、語(yǔ)言識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、生物信息處理、自然科學(xué)、查詢和搜索等AI：很少有單一技術(shù)，往往是集成多項(xiàng)技術(shù)在算法上 流程中增加了特征的自動(dòng)提取基于且超越了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架試圖從算法上解釋大腦的工作機(jī)制計(jì)算神經(jīng)學(xué)-腦科學(xué)+類腦計(jì)算虛擬現(xiàn)實(shí)虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）或稱虛擬環(huán)境由計(jì)算機(jī)生成的、使人具有身臨其境感覺(jué)的計(jì)算機(jī)模擬環(huán)境，它是一種全新的人機(jī)交互系統(tǒng)。虛擬環(huán)境能對(duì)介入者人產(chǎn)生各種感官刺激，如視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)、嗅覺(jué)等，同時(shí)人能以自然方式與虛擬環(huán)境進(jìn)行交互操作可計(jì)算理論可計(jì)算問(wèn)題計(jì)算機(jī)能做什么，計(jì)算

9、機(jī)不能做什么？可計(jì)算函數(shù)哥德?tīng)枖?shù)圖靈機(jī)計(jì)算復(fù)雜性停機(jī)問(wèn)題可計(jì)算函數(shù)計(jì)算是與算法關(guān)聯(lián)的可計(jì)算理論算法理論算法實(shí)質(zhì)的研究對(duì)算法概念的精確化研究?？捎?jì)算問(wèn)題能夠被抽象計(jì)算機(jī)計(jì)算其值的問(wèn)題可計(jì)算函數(shù)是其中研究的一個(gè)方面如果函數(shù)能夠通過(guò)算法得到函數(shù)值，則稱函數(shù)是可計(jì)算的。Example計(jì)算素?cái)?shù) 溫度轉(zhuǎn)換公式C=（H-32）59如果用列表算法，則不能窮盡所有的溫度值的轉(zhuǎn)換數(shù)理邏輯學(xué)家從不同的角度給出了可計(jì)算函數(shù)的精確描述，有些問(wèn)題并不是都可以使用函數(shù)表達(dá)，而且，函數(shù)越復(fù)雜，是否就需要有功能更強(qiáng)的機(jī)器去實(shí)現(xiàn)呢？遺憾的是，這個(gè)問(wèn)題的答案是否定的哥德?tīng)枖?shù)哥德?tīng)枺↘urt Gdel）牛頓之后的最偉大的數(shù)學(xué)家和邏輯

10、學(xué)家有著名的：哥德?tīng)柌煌陚涠ɡ砀绲聽(tīng)枖?shù)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言的符號(hào)能夠分配一個(gè)對(duì)應(yīng)的無(wú)符號(hào)數(shù)，這個(gè)數(shù)就是？計(jì)算機(jī)語(yǔ)言是復(fù)雜的，已經(jīng)證明只要簡(jiǎn)單的3條語(yǔ)句就可以描述所有的程序Incr(加1運(yùn)算)、decr(減1運(yùn)算)、while(循環(huán))轉(zhuǎn)換：程序哥德?tīng)枖?shù)圖靈機(jī)20世紀(jì)30年代，圖靈提出了一個(gè)自動(dòng)機(jī)模型，解釋機(jī)器的計(jì)算能力和其局限性圖靈機(jī)是算法研究的重要工具圖靈-丘奇命題丘奇（Alonzo Church，美國(guó)數(shù)學(xué)家），1936發(fā)表了有關(guān)可計(jì)算函數(shù)的第一個(gè)精確定義丘奇-圖靈命題所有的可計(jì)算的(算法)都是圖靈機(jī)可以執(zhí)行的換句話說(shuō)，任何計(jì)算機(jī)語(yǔ)言編寫(xiě)的程序都可以被翻譯為一臺(tái)圖靈機(jī)圖靈-丘奇公理任何程序語(yǔ)言都可以有效地表達(dá)各種算法這個(gè)命題通常被認(rèn)為是真，被視為公理計(jì)算復(fù)雜性復(fù)雜性的度量定量描述算法的復(fù)雜程度，主要考慮時(shí)間復(fù)雜度完成計(jì)算（算法）所需要的時(shí)間和存儲(chǔ)器資源大O表示法：主要考慮其數(shù)量級(jí)而不是精確值P問(wèn)題和NP問(wèn)題P問(wèn)題：多項(xiàng)式問(wèn)題多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)可解的問(wèn)題NP問(wèn)題：非確定性多項(xiàng)式問(wèn)題世界級(jí)難題！思考題 什么是高性能計(jì)算，實(shí)現(xiàn)高性能計(jì)算的主要技術(shù)有哪些？ 什么是云計(jì)算？云計(jì)算的技術(shù)特點(diǎn)是什么？ 人工智能有很多方面的研究，列舉其中的幾項(xiàng)并解釋其研究?jī)?nèi)容。停機(jī)問(wèn)題停機(jī)問(wèn)題：是否有那么一個(gè)程序T能夠預(yù)測(cè)任何