F5打造“感知可控，随需而变的应用”

人工智能领域进步飞快：由于有图形处理器(也称显卡，GPUs)和大量数据，人工智能的处理能力和计算能力提高，我们才能在深度学习和现代算法方面占据领先地位。

最初的电脑占据整个房间，发展到如今巴掌大小的智能手机和人工智能，它们现在能执行人脸识别、异物检测等曾经被视为不可能完成的任务。

还有其他一些引人关注的领域，如机器人技术、电子技术等，也在与时俱进，向更高领域进阶。本文将研究五大人工智能或AI组合技术和趋势，这些技术和趋势将超越想象，传遍整个世界。

1. 自动化与人工智能

未来几十年，机器人技术将大有前景，在现实世界中，它实施的领域选择将非常广泛。

机器人技术应用范围很广，包括工厂和工业中的工业机器人和机械臂、探索火星或月球等外行星的太空漫游车、军事应用、医疗用途等。然而，未来人工智能与机器人结合将成为一种创新方法，改变未来几年格局。具有人工智能集成的机器人将能够处理、计算、评估和执行所需的人类行为。

机器人技术和人工智能在未来发展空间很大。数据科学项目与机器人的集成潜力巨大，可以用很少的人力物力在工业中实现一流的产品制造。机器人和AI能力无限，在处理手头任务方面具有巨大的潜力。人工智能和机器人是工业应用自动化任务的强大组合，在各种现实用例中潜力无限。

至于大家所担忧的科幻影片中基于AI的机器人将夺走人类工作或征服世界，完全是庸人自扰。对于前者，机器人总是需要某种人类行为的干预，而对于后者，距离实现真正的人工智能还有很长的路要走。因此，至少在未来20年内，上述两种担忧完全没必要。

2. GPT-3和其他振奋人心的发展

深度学习和人工智能在自然语言处理方面已经取得了长足的进步，从简单的LSTMs，已经发展到使用BERT、transformers、序列到关注序列模型等。

生成式预训练的Transformer 3是一种自动回归语言模型，它运用深度学习来生成人能理解的文本，是由位于旧金山的人工智能研究实验室OpenAI创建的GPT-n系列中的第三代语言预测模型。

开发的GPT-3模型是自然语言处理领域的一次进展。OpenAI在将近1,750亿个训练参数上训练了该模型的权重，该模型无需任何人为干预即可撰写完整的新闻文章和杂志。

不断投入资金和加大支持力度使得这些领域发展和进步不断，从工业领域的人工智能一直到游戏领域的人工智能的研究呈指数级增长，将获得巨大的生产力和广泛的成功。

3. 云端AI
 

多线程有一个默契，就是前后环境要保持一致，你把我从CPU那换上换下我没意见，但你得保证我所处的环境是相同的，别像雍正那样一觉醒来发现大清亡了，后面也就没法跟着剧本走。那怎么保证一致性呢，这就是同步问题，方法包括互斥锁、信号量等等。

死锁问题听起感觉复杂一点，书上花了不少笔墨但内容还是不好懂。其实也不复杂，我们在小区门口喜闻乐见的堵车就是死锁。小区门口只有一条车道，早高峰大家都得排着队出去，这时如果外面有一辆车回来，开到门口又不肯避让，那就堵车了，用操作系统的术语来说，就是死锁了。

前面说，为了解决同步问题，我们会采取互斥锁等方法，简单来说，当多个进程都要使用同一项资源时，只有当前正在使用的进程用完了，也就是术语所说的资源释放了，后面的进程才可以接着用。这样做的好处当然是保证了一致性，但坏处则是导致了另一个问题，就是死锁问题。

拿前面的小区出口比划一下就清楚了。单车道当然是互斥的，要么只进要么只出，不可能一边进一边出。如果两头的来车各占一半车道，结果当然是想进来的进不来，想出去的出不去，两头堵死，这就死锁了。

那怎么解决死锁问题呢，大方向有两种，一种是避免出现死锁，从根本上解决这个问题，不过难度较大。另一种则是想办法对已经发生的死锁及时检测发现，然后进行恢复。但是怎么才能及时发现死锁呢?这又是一个操作系统方向需要研究的问题。

（编辑：阿坝站长网）

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