人工智能算法遭受瓶颈 但硬件革命将其推向主流

2019年12月18日09:11  来源:全球网
 

12月17日消息,国外媒体撰文指出,硬件革命将人工智能推向主流,它大年夜 大年夜增添了AI体系的练习时间和本钱,没有让AI变成了一场鲜有人可以或许参与的军备比赛。

近年来,随着计算机在愈来愈复杂的义务中显示出其相关于人类的优胜性,智能算法曾经成了人工智能范畴的一大年夜冲破。

但是,如今,在推动人工智能向前生长方面,另外一种力量能够会产生更大年夜的影响。专业芯片和其他硬件的进步晋升了最早辈的人工智能体系的才能,同时也将该类技巧推向主流。这能否可以或许产生实在的贸易好处,则是另外一回事。

斯坦福大年夜学的一个研究小组提议的项目人工智能指数(AI Index)清楚地注解了人工智能硬件革命的重要性。最新的AI Index试图总结人工智能的停顿,捕获到了之前18个月来人工智能最大年夜停顿的轨迹的一个变更。

从很多层面来看,这些算法并没有完成近年来的奔腾。部分缘由是,在一些义务中,该类技巧所取得的成果并没有明显增长:例如,在图象辨认方面,计算机在完成了对人类的超出今后,便没有更多的建树。

这也反应了一个现实,即有待处理的成绩愈来愈难,停顿也愈来愈慢。尽人皆知,说话是机械智能的下一个前沿范畴,霸占难度特别大年夜。固然语音辨认和说话翻译等义务曾经被处理,但懂得和推理依然是人类所统治的一个范畴。

相反,最引人注目标进步来自硬件。例如,经过专门设计的芯片被用来处理机械进修所需的大年夜量数据,业界也为针对这项任务开辟公用的体系。

美国研究机构OpenAI指出了2012年出现的一个硬件拐点。在那之前,芯片行业的经历轨则摩尔定律(Moore’s Law)在人工智能计算范畴占据主导地位。摩尔定律是指,处理才能每两年就会翻一番。

从那时起,人工智能体系就遵守了摩尔定律。随着新型硬件和更多的资本投入到这个成绩上,最早辈的人工智能体系的才能每3.4个月就晋升一番。

这类硬件加快存在一个悖论。一方面,在迷信的前沿,它让人工智能变成了一场鲜有人可以或许参与的军备比赛。

可以或许控制巨大年夜计算资本的大年夜公司和当局将是唯一有才能参与这场比赛的。OpenAI的运营理念一向是,具有最大年夜计算机的人工智能研究人员将会持续这个世界。该组织比来从微软取得了10亿美元的投资,来持续留在这场比赛傍边。

但是,硬件革命的另外一个影响是,将这项技巧推向了主流。谷歌的TPU是世界上最早辈的机械进修处理芯片之一,外界可以经过过程该公司的云计算平台按小时租用(假设你的任务负荷没有时间敏理性,并且你不介怀列队等待,只需每小时1.35美元)。

在硅谷,人们过量地主意“大年夜众化”新技巧,但在人工智能范畴,该主意是公道的。随着亚马逊搜集办事(AWS)等云办事使得低本钱的硬件和机械进修对象取得广泛应用,练习神经搜集——人工智能上钩算最密集的部分——忽然变得广泛触手可及。

斯坦福大年夜学的DawnBench项目供给了一种对人工智能体系停止基准测试的办法。根据该项目标数据,在不到两年的时间里,在被广泛应用的ImageNet数据集上练习一个体系所需的时间曾经从3小时降至88秒。这意味着可以或许将本钱从2323美元大年夜幅增添至12美元。

练习时间和本钱的巨大年夜增添能否会让高等人工智能成为一项实用技巧,则是另外一回事。机械进修的广泛影响很难肯定,但AI Index指向了一个很有前景的衡量标准。本年10月,美国约1.32%的雇用信息与人工智能有关,高于2010年的0.26%。这个数字依然很小,“人工智能任务”的定义也有争议,但大年夜偏向是明白的。

麻省理工学院传授埃里克·布林约尔松(Erik Brynjolfsson)努力于研究新技巧对经济的影响,他正告称,雇佣了数据迷信家和机械进修专家的公司不会立时看到报答:它们起首须要经过过程开辟最大年夜限制地应用这项技巧所需的新任务流程,以便克服外部的瓶颈。

从一项被大年夜肆吹捧的技巧中获得实在的报答的人工智能比赛曾经拉开帷幕。

(责编:赵春晓、赵竹青)
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