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是票房還是毒藥? 科技巨頭追逐人工智能(AI)競(jìng)折腰

責(zé)任編輯:editor005

作者:廖專(zhuān)崇

2017-12-18 13:44:07

摘自:新通訊

圖1 NVIDIA創(chuàng)辦人暨執(zhí)行官黃仁勛認(rèn)為,摩爾定律接近極限,處理器晶體管每年增加50%,但效能成長(zhǎng)僅10%,深度學(xué)習(xí)將是另一條路。

 

人工智能(AI)一時(shí)從束諸高閣的昨日經(jīng)典,變成鍍了金的未來(lái)藍(lán)海,科技大廠(chǎng)包括NVIDIA與Intel投注資源不在話(huà)下,但AI到底是人類(lèi)的幫手還是威脅?是產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)還是難以跨越的挑戰(zhàn)?賽局已經(jīng)逐漸發(fā)酵,如何解謎,唯靠智慧。

人工智能(Artificial Intelligence, AI)從2016年開(kāi)始一路受到科技產(chǎn)業(yè)追捧,事實(shí)上相關(guān)能量自2010年代就開(kāi)始累積,包括始于2009年的ImageNet圖像識(shí)別大賽,于2015年成功將機(jī)器的圖像識(shí)別正確率超越人類(lèi);2016年AlphaGo打敗韓國(guó)圍棋棋王李世乭,成功吸引全球重新關(guān)注AI,這一年多來(lái),只要跟這個(gè)關(guān)鍵詞沾上邊,科技產(chǎn)業(yè)便趨之若鶩,在不斷吹捧的過(guò)程中,也有相對(duì)的憂(yōu)慮與危機(jī)意識(shí)不斷醞釀。

2007年由史丹佛大學(xué)教授李飛飛主持的ImageNet計(jì)劃,由搜集網(wǎng)絡(luò)上數(shù)以十億計(jì)的照片開(kāi)始,并將照片分類(lèi)、標(biāo)示,再喂給計(jì)算機(jī),透過(guò)大量的數(shù)據(jù)成功讓機(jī)器認(rèn)識(shí)"貓",訓(xùn)練機(jī)器使用類(lèi)似人類(lèi)大腦神經(jīng)元的運(yùn)作方式,這種機(jī)器學(xué)習(xí)方式就是現(xiàn)今熱門(mén)的深度學(xué)習(xí)(Deep Learning),也延續(xù)上一波人工智能理論基礎(chǔ)積極發(fā)展卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network),憑著過(guò)去的基礎(chǔ),很多研究迅速有了很好的成果。

AI如此多嬌 科技巨頭競(jìng)追求

AI一時(shí)從束諸高閣的昨日經(jīng)典,變成鍍了金的未來(lái)藍(lán)海,早期投入的繪圖處理器龍頭NVIDIA,2016年股價(jià)就翻漲230%,創(chuàng)辦人黃仁勛(圖1)近期在公開(kāi)場(chǎng)合的演說(shuō)與媒體的訪(fǎng)問(wèn),也是以AI教父之姿大談GPU未來(lái)能協(xié)助人們實(shí)現(xiàn)更多夢(mèng)想,并表示,摩爾定律已接近極限,處理器晶體管每年持續(xù)增加50%,但CPU效能成長(zhǎng)僅10%,CPU不可能再成長(zhǎng),深度學(xué)習(xí)將是另一種解決方案。

 

圖1 NVIDIA創(chuàng)辦人暨執(zhí)行官黃仁勛認(rèn)為,摩爾定律接近極限,處理器晶體管每年增加50%,但效能成長(zhǎng)僅10%,深度學(xué)習(xí)將是另一條路。

 

NVIDIA GPU在圖形辨識(shí)的效能上明顯優(yōu)于CPU,具備AI的影像辨識(shí)已經(jīng)能創(chuàng)造許多過(guò)去前所未見(jiàn)的功能與應(yīng)用,包括工業(yè)自動(dòng)化、醫(yī)療、智能交通等等。然而,AI除了影像辨識(shí)之外,語(yǔ)音識(shí)別也已進(jìn)入商業(yè)應(yīng)用的階段,語(yǔ)言理解有其邏輯性,透過(guò)語(yǔ)音處理器與云端大量語(yǔ)料數(shù)據(jù)庫(kù),除了中文之外的語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)意理解也有非常好的表現(xiàn)。

昔日PC時(shí)代的霸主Intel同樣不希望錯(cuò)過(guò)AI的商機(jī),不僅宣布投資10億美元發(fā)展AI,也投資三家人工智能領(lǐng)域的廠(chǎng)商-CognitiveScale(機(jī)器智能軟件)、AEye(機(jī)器人視覺(jué))、Element AI(AI解決方案)。

Intel Nervana系列產(chǎn)品有四大部分,該公司人工智能產(chǎn)品事業(yè)群副總裁暨技術(shù)官Amir Khosrowshahi(圖2)指出,包括以Intel Xeon為基礎(chǔ)的AI芯片Lake Crest,Intel Mobileye則是主動(dòng)式安全自動(dòng)駕駛應(yīng)用的視覺(jué)技術(shù),而其FPGA是用以執(zhí)行深度學(xué)習(xí)推論(Inference)應(yīng)用,Intel Movidius是低功耗視覺(jué)技術(shù),讓機(jī)器學(xué)習(xí)可以在各式物聯(lián)網(wǎng)終端上執(zhí)行,看起來(lái)Intel對(duì)AI不僅有野心也全力投入。

AI是最佳幫手還是最大威脅?

AI的無(wú)所不能帶來(lái)龐大商機(jī),同時(shí)也帶來(lái)相對(duì)應(yīng)的威脅,不久前在葡萄牙里斯本舉辦的2017年網(wǎng)絡(luò)峰會(huì)(Web Summit),公認(rèn)當(dāng)今世上最聰明的人類(lèi)之一,英國(guó)物理學(xué)家霍金利用遠(yuǎn)距視訊出席開(kāi)幕晚會(huì)發(fā)表演說(shuō)表示:“人工智能的崛起,可能會(huì)是人類(lèi)史上最糟糕或是最棒的事情。”盡管AI的能力或許可以為消除貧窮或疾病帶來(lái)貢獻(xiàn),也可能因?yàn)锳I的高智商,發(fā)生足以傷害人類(lèi)的演變。

 

圖2 Intel人工智能產(chǎn)品事業(yè)群副總裁暨技術(shù)官Amir Khosrowshahi宣布,引進(jìn)Intel Nervana AI學(xué)院計(jì)劃,協(xié)助拓展臺(tái)灣的AI創(chuàng)新。

 

一般而言,從AI的技術(shù)發(fā)展歷程來(lái)看,AI分成強(qiáng)人工智能(Strong AI)與弱人工智能(Weak AI),強(qiáng)人工智能要求計(jì)算機(jī)的智能需要更全面廣泛,需要有推理、學(xué)習(xí)、規(guī)劃、語(yǔ)言溝通、知覺(jué)等能力展現(xiàn)出全面性的智慧、跟人類(lèi)并駕齊驅(qū)。所以目前可見(jiàn)的AI包括AlphaGo都不屬于強(qiáng)人工智能,只會(huì)單一的技能,就像AlphaGo只會(huì)下圍棋卻不會(huì)下象棋。另外,一般人學(xué)開(kāi)車(chē)只要數(shù)10小時(shí)的訓(xùn)練,但要汽車(chē)自駕至少需要數(shù)百萬(wàn)小時(shí)的練習(xí),現(xiàn)今的AI還缺乏每個(gè)人與生俱來(lái)的深層認(rèn)知能力,應(yīng)該從協(xié)助人類(lèi)完成工作的角度思考,不必太過(guò)憂(yōu)心。

AI是最佳機(jī)會(huì)還是最大挑戰(zhàn)?

另外,黃仁勛形容AI是一種“自動(dòng)化的自動(dòng)化”(Automation of Automation),會(huì)大量降低人力需求與成本,為人類(lèi)帶來(lái)更好的生活質(zhì)量。近年各國(guó)與各廠(chǎng)商競(jìng)相投入AI的發(fā)展,又是另一場(chǎng)科技產(chǎn)業(yè)的軍備競(jìng)賽,資金、人才、政策缺一不可。

從人類(lèi)的五感來(lái)觀(guān)察,視覺(jué)與聽(tīng)覺(jué)是現(xiàn)在A(yíng)I已經(jīng)找到方法的應(yīng)用,有初步的成果,現(xiàn)有臺(tái)面上的廠(chǎng)商也已經(jīng)布局、占據(jù)有利市場(chǎng)位置,但是觸覺(jué)、嗅覺(jué)、味覺(jué)還有最難量化的情感,也是AI可以大顯身手的領(lǐng)域,AI應(yīng)用一般由運(yùn)算平臺(tái)、算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫(kù)所組成,在新興五感的領(lǐng)域,算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的發(fā)展都還在起步,存在很多發(fā)展空間,如果能積極布局,發(fā)展出高效率的技術(shù),必能在未來(lái)AI市場(chǎng)取得一席之地。

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