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人工智能雖火但仍任重道遠(yuǎn)

求是緣半導(dǎo)體 ? 2017-12-05 10:07 ? 次閱讀

人工智能技術(shù),現(xiàn)階段尚處在啟步階段,按計(jì)算所的人工智能專家陳云霽說(shuō),未來(lái)人工智能芯片的計(jì)算效率要提高一萬(wàn)倍,功耗降低一萬(wàn)倍。如同一切有前景的新興技術(shù)一樣,前景肯定是光明的,但是道路是曲折的,人工智能尚有許多技術(shù)難關(guān)要去克服,因此只有下定決心才有成功的希望。

人工智能很火

中國(guó)政府2017年將人工智能寫進(jìn)《政府工作報(bào)告》中,美國(guó)白宮2016年就發(fā)布了一份名為《時(shí)刻準(zhǔn)備著:為了人工智能的未來(lái)》(Preparing for the Future of Artificial Intelligence)的研究報(bào)告,兩國(guó)都清晰地認(rèn)為,AI是下一個(gè)時(shí)代的科技制高點(diǎn)。

美國(guó)谷歌的母公司Alphabet Inc執(zhí)行董事長(zhǎng)施密特(Eric Schmidt)在CNAS所舉行的會(huì)議上表示,未來(lái)5年美國(guó)在AI領(lǐng)域還能領(lǐng)先中國(guó),但隨后可能就處于相同水平。

俄羅斯新聞社(TASS,塔斯社)9月1日?qǐng)?bào)導(dǎo),俄羅斯總統(tǒng)普京(Vladimir Putin)在「ProyeKTOriya」論壇上對(duì)學(xué)生說(shuō),能夠在AI產(chǎn)業(yè)居于領(lǐng)先地位的國(guó)家將可能統(tǒng)治世界。

機(jī)器人圍棋勝過(guò)人類是個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)

2016年3月谷歌的AlphaGo的阿爾法狗 4:1勝韓國(guó)九段李世石,及2017年5月谷歌的AlphaGo Zero 3:0勝世界圍棋頭號(hào)選手中國(guó)的柯潔。

為什么把圍棋比賽視為人工智能的轉(zhuǎn)折點(diǎn),原因是它給深度學(xué)習(xí)的成果作了例證。其實(shí)人工智能的概念,早在60年前的“模式識(shí)別技術(shù)”己經(jīng)進(jìn)入人們視線,但是由于受當(dāng)時(shí)的芯片速度、存儲(chǔ)容量等限止,雖然此技術(shù)從原理上有前景,實(shí)際上無(wú)法推進(jìn)。一直到近期Nvidia等的GPU、圖形處理器技術(shù)大幅提升,給深度學(xué)習(xí)創(chuàng)造了機(jī)會(huì)。

美國(guó)谷歌公司2016年的AlphaGo屬于AI (人工智能)2.0時(shí)代,它是通過(guò)輸入約3,000萬(wàn)盤圍棋的棋譜,讓自己與自己下了2000萬(wàn)盤,通過(guò)自我學(xué)習(xí)后才有進(jìn)步。但是這些棋譜的程度不一,包含二段到六段等級(jí),最終卻可以打敗九段的真人高手,甚至后來(lái)還贏了大陸職業(yè)棋手柯潔,以及南韓職業(yè)棋手李世石。

繼AlphaGo后,又推出升級(jí)版AlphaGo Master。舊有的版本它的CPU中需要釆用176個(gè)GPU,但Master版本則僅用到谷歌自己的4個(gè)張量處理單元(Tensor Processing Unit ,TPU),能以更少的棋譜去進(jìn)行深度學(xué)習(xí),讓AI進(jìn)入3.0時(shí)代。

到2017年10月初,隨著AlphaGo Zero問(wèn)世,已經(jīng)進(jìn)入AI 4.0時(shí)代。在AlphaGo Zero出現(xiàn)前,談到AI,都認(rèn)為是大數(shù)據(jù)(Big Data)加上深度學(xué)習(xí)的共同創(chuàng)造的結(jié)果;實(shí)際上AlphaGo Zero它不需要任何棋譜,但要輸入算法,通過(guò)自我學(xué)習(xí),在圍棋比賽中能擊敗前幾個(gè)版本。

引發(fā)的思考

1) AI通過(guò)學(xué)習(xí)能夠進(jìn)步,能復(fù)制嗎?

機(jī)器竟然可以通過(guò)輸入二、三段或六段等較低階的棋譜后,自己不斷的玩、不斷進(jìn)行深度學(xué)習(xí),最后打敗擁有高段,甚至“本因坊”實(shí)力的棋手。

2) 大數(shù)據(jù)還有多重要?

之前都認(rèn)為是大數(shù)據(jù)(Big Data)加上深度學(xué)習(xí);但是AlphaGo Zero不需要任何棋譜,剛開始也是亂走,但是最終能擊敗前幾個(gè)版本,導(dǎo)致業(yè)界有兩種觀點(diǎn),究竟利用小數(shù)據(jù),還是仍要大數(shù)據(jù),目前可能仍有分岐。

3) AlphaGo Zero讓人們開始從哲學(xué)思維去重新思考現(xiàn)在的世界

人類獲取知識(shí)的渠道,例如上學(xué)、讀書、向前輩學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)等,可能并非完善,僅是一小部分,還有很大的潛力。

4) 算法的威力無(wú)比

AlphaGo是輸入約3,000萬(wàn)盤棋譜,跟自己玩了2,000萬(wàn)盤,而AlphaGo Zero用更低的耗電、更少的CPU,只玩了約500萬(wàn)盤棋,就打贏所有擁有人類數(shù)據(jù)的圍棋程序。計(jì)算一下,500萬(wàn)約是10的9次方,而圍棋的所有可能性約是10的360次方,那么,10的9次方對(duì)整個(gè)圍棋可能性10的360次方的占比,大概又是多少呢?

反映此次人類在圍棋的算法設(shè)計(jì)中已經(jīng)掌握了關(guān)鍵要素,幫助智能機(jī)器打敗人類。但是從總體上,只要算法仍是由人來(lái)設(shè)計(jì),機(jī)器的任務(wù)還是人類定義的,表明智能機(jī)器可能無(wú)法超越人類。

人工智能任重道遠(yuǎn)

人工智能很紅火,看似是圍棋比賽帶來(lái)的后果,讓人們感覺(jué)到己有近2,000年歷史的圍棋,結(jié)果卻被一部計(jì)算機(jī)打敗,頓時(shí)覺(jué)得人工智能技術(shù)十分誘人。

人工智能技術(shù)的發(fā)展有三個(gè)核心要素:

一、深度學(xué)習(xí)算法的提出;

二、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)能產(chǎn)生足夠的大數(shù)據(jù);

三、計(jì)算能力的大幅度提高。

盡管三個(gè)要素各不相同,但是它們之間互相有關(guān)連,需要協(xié)調(diào)發(fā)展?,F(xiàn)階段人工智能的模式遷移已現(xiàn)端倪,如AR、語(yǔ)音、圖像識(shí)別等技術(shù)從產(chǎn)業(yè)應(yīng)用方面的‘奇點(diǎn)時(shí)刻’正在臨近。然而真正的關(guān)鍵是人工智能技術(shù)的落地,解決客戶端的問(wèn)題相比云端更為重要,讓用戶真切的感覺(jué)到人工智能技術(shù)己經(jīng)觸及它們的“痛點(diǎn)”。

近日有文認(rèn)為2030年在人工智能技術(shù)方面中國(guó)可能超越美國(guó),消息是鼓舞人心,然而應(yīng)該少說(shuō)多做,因?yàn)樵谌斯ぶ悄苤械男酒呛诵?,現(xiàn)階段中國(guó)至多僅有幾家fabless公司剛露出頭,但是從芯片的制造等環(huán)節(jié)尚有很大的差距。

人工智能技術(shù),現(xiàn)階段尚處在啟步階段,按計(jì)算所的人工智能專家陳云霽說(shuō),未來(lái)人工智能芯片的計(jì)算效率要提高一萬(wàn)倍,功耗降低一萬(wàn)倍。如同一切有前景的新興技術(shù)一樣,前景肯定是光明的,但是道路是曲折的,人工智能尚有許多技術(shù)難關(guān)要去克服,因此只有下定決心才有成功的希望。

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