明德扬就业班现正火热招生中,课程主要传授至简设计法,100天的课程足以满足岗位需要,包就业推荐,详情点击咨询...

人工智能的初级阶段是属于FPGA的

发布时间:2017-12-14

Facebook创始人及CEO 扎克伯格、百度公司董事长兼CEO 李彦宏、人工智能专家及医疗聊天机器人公司Woebot新任董事长吴恩达、英特尔中国研究院院长宋继强,如今分别就职于四家公司、范围涵盖社交网络、传统互联网、医疗机器人和芯片设计制造领域的四个人之间,有什么突出的共同点?

首先,他们都是男性,都在IT科技领域,这是四人最明显的共同点;其次,他们所在的公司如今都在着力投入人工智能领域(Artificial Intelligence,以下简称AI),并希望借助人工智能的东风让公司在新经济浪潮中持续取得成功,而他们四个人或是公司的掌舵者或是在中国市场身负要职,也成为了这场AI浪潮中站在风口浪尖中的人。

但他们四个人,还有一个在观点上的共同点:他们都认为,“人工智能处于初级阶段”,比如说,在Axel Springer Award颁奖礼上接受采访时,扎克伯格说“担心人工智能取代人类是毫无依据的,简直就是‘发神经’,人工智能还很简单,完全没有担心的必要性”;

李彦宏在今年4月的2017中国IT领袖峰会上说到:“现在的人工智能,尤其是机器学习、深度学习的算法还确实处在非常初级的阶段,还有很多提升的空间。”而吴恩达与宋继强的态度则基本上可以用一句话来概括:“人工智能还处在弱人工智能的阶段,是非常初步的,仍然需要大量的工作,而现在的人工智能、深度学习、机器学习方面的算法,很可能会在未来有新的算法出现。”

人工智能仍处于初级阶段:未知的AI意味着什么?

事实上,持“人工智能(及算法)仍然处于初级阶段”以及“深度学习存在极大进化空间”、“人工智能会出现更多新的框架、算法和应用”等观点的业内人士数不胜数,比如说,浪潮集团副总裁兼浪潮CEO彭震就在今年7月的一次活动上谈到:“今天的人工智能仅仅是一个开始,对世界的改变也刚刚开始,更重要的是,新的社会计算的变革也刚刚开始......还处于临门一脚的阶段。”

但另一方面,越来越多的行业和领域开始使用人工智能技术,优化、改善现有的业务服务方式、效率和客户体验。与此同时还创造出了一些全新的技术服务模式——不只是人脸识别、语音识别、自动驾驶——人们开始在法律、游戏、零售、教育,甚至是农业、餐饮等广泛的领域开展人工智能创新实践,以期望将这一跨时代的全新生产力发挥到极致。

这就造成了一个显而易见的“矛盾”:一边是人工智能技术(当然也包括算法)仍然处于初级阶段,存在着不同的发展方向、潜在的不确定因素,人们很难说现在就将人工智能技术稳定、固化下来;另一边是包括商业企业、人民群众在内的,广泛对人工智能技术应用以实现改善、优化甚至变革的积极呼声,大量人工智能专家和创业企业都已经投入到这个市场上来。

人工智能(以下简称AI)初级阶段所存在的各种可能性(或者说是未知性),对于创业者和AI科学家们来说都是好消息:他们有机会创造出更多的AI应用或在AI框架和算法上继续创新,并让用户们得到更多元化的AI能力和AI实践——只是,这对AI计算能力的提供者们来说却是一个艰巨的挑战,以当前主流的AI计算架构来说,CPU属于通用计算,效率低,性能也难以满足应用需求;GPU性能好、功耗比好,在深度学习应用比较广泛,但是GPU更适合神经网络的训练,GPU在推理方面的效率以及在部分细分极为专业的、需求非常独特的AI领域仍然有待加强。

深度学习ASIC芯片属于专用计算,性能好、效率高,但开发难度大,研发周期长,灵活性差,生命周期受AI模型(或算法)的影响较大,生产成本高,并不适合企业级应用。

以TPU为代表的深度学习处理器xPUs,同样面临应用适用性的问题。一方面芯片及其工具链需要定制,研发周期长,风险高;另一方面TPU类处理器对数据复用性要求高,对于某些神经网络如有大量1x1矩阵的残差网络(ResNet)存在计算效率低等问题。另外,深度学习算法仍在发展,一些新的神经网络如剪枝神经网络、低比特神经网络等存在参数稀疏性、非标性等特征,进一步加大了xPU们处理的难度和效率。

换句话说,我们亟待寻找这样的一种解决方案:可以在有限的功耗、较高的效率、具有针对性优化的前提下,灵活多变的适应AI初级阶段所带来的在算法、框架的未知性与灵活性呢,谁能堪此大任?

免费申请试听课程

  •   
  •   
  •   
  •  
  • 提  交
  • FPGA教育领域第一品牌
  • 咨询热线:020-39002701
  • 技术老师:1411324938
  • 技术Q群:97925396