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脱离互联网,人工智能“单机版”依然强大

今年5月的乌镇,围棋史上最年轻四冠王柯洁在与人工智能“阿尔法狗”的三场对战中全负,证明了人类与人工智能的实力差距。至此,人类想象中能赢的“必杀技”,似乎只剩网友们玩笑般的一句“拔网线”了。

  在我们的想象中,人工智能应该像科幻电影中那样高度依赖网络。然而,“阿尔法狗”之父哈萨比斯在赛后明确表示,本次与柯洁对战的是“单机版”。人工智能专家表示,人工智能已逐渐脱离互联网“哺乳期”,“离线也强大”的人工智能正在悄然崛起。

  人工智能逐渐“断奶”

  被称为“单机版”的人工智能,有一个颇具科幻感的名词——嵌入式人工智能。和传统意义的人工智能相比,嵌入式人工智能的最大特点是能通过独立完成实时环境感知、人机交互、决策控制等任务。

  现阶段人工智能的计算力主要由两部分构成:依赖网络的云计算和终端本体的运算能力。二者关系密不可分,但分工上存在差异。以“阿尔法狗”为例,除了谷歌公司的云计算能力外,去年5月在谷歌开发者大会上发布的自研芯片TPU,也是“阿尔法狗”的计算力来源。

  作为专门为深度学习神经网络定制的芯片,TPU汇注了谷歌对人工智能的研发心血。在TPU运算能力的锻炼和数据收集过程中,“谷歌云”更像是一位助理教练,主要任务是减少计算量以及数据备份。到了实际运算使用中,TPU作为单独的运算模块可以独立运行。“依靠网络是人工智能成长期的表现。”一位业内人士表示,“这个阶段有多久不好说,但未来肯定是半链接网络的。”

  叱咤棋类运动后,“阿尔法狗”目前还没有开始深入运用,但以“单机版”迎战柯洁,展示了它作为嵌入式人工智能运用的一个方向。

  “单机版”任重而道远

  “当今国内人工智能的计算力大多数都在BAT(百度、阿里巴巴、腾讯)的数据中心,在云上面。但我们发现,有一个巨大的机会远离数据中心,在互联网的边缘。”地平线机器人技术研发有限公司CEO余凯在“北大AI公开课”上谈及嵌入式人工智能时,对自己正在瞄准的这一细分领域表示信心十足。在4月28日的“GMICAI+国际峰会”上,零零无限CEO王孟秋、中科创达技术总监王璠和云迹科技CEO支涛也都不约而同地谈到了嵌入式人工智能这一概念。

  王孟秋介绍,零零无限旗下的自拍无人机HoverCamera,利用脸部识别和特定图形技术,在仅重242克的机身上搭载了图形自动识别和跟随功能。这款无人机被提前输入指令,执行任务过程中完全脱网。这也是目前市面上大部分无人机的算力构成方式——本地即时处理任务指令,云端备份数据。

  以“视觉避障”功能为例,720p的图像数据每分钟多达数GB,如果需要把拍摄画面传到云端,经过云端处理后才能获得后续指令,也许这一过程尚未结束,无人机已经撞上障碍物了。因此,这一过程必须利用无人机自身的计算力完成。同样道理,对于自动驾驶汽车来说,信息延迟更是性命攸关的大问题。

  中科创达CEO耿增强坚信,尽管云学习、云地图、云导航、云知识等功能是现阶段智能机器人的“标配”,但嵌入式是不可缺席的人工智能架构方案。嵌入式人工智能必须保证智能装置在失去云端支持时,仍能执行基础任务并保证生存。比如在断网状态下,智能机器人依然可以完成自动避障,找到充电桩充电,以及发送求救信号等任务。

  上述这些应用场景,已经为我们勾画出一张嵌入式人工智能的大致脸谱——强调机动性、轻量化和实时性,因而也更人性化。

  两大阻碍:芯片和算法

  当然,以联网和不联网作为判断嵌入式人工智能的标准,可能过于粗暴。在有良好网络条件的情况下,云端既能减少终端的计算压力,也能完成信息储存和数据共享,当然是发挥人工智能全力的手段。

  自人工智能概念诞生以来,云端技术一直是服务于人工智能的“奶妈”,堪称尽职尽责。那么让人工智能“断奶”,难在哪里?

  “最直接的是芯片能力。”耿增强指出,要集成足以脱离云端的运算力,终端就需要足够大的存储空间和足够强力的处理器,这对于硬件技术要求非常严苛。

  撰写《数据中心的TPU性能分析》一文的软件专家NormanJouppi表示,谷歌公司起初曾考虑在“阿尔法狗”上使用传统的微处理器芯片,但是实验结果显示这种芯片性能不足,他们果断选择自研TPU芯片。

  TPU是一种针对谷歌的特定算法设计的专用芯片,在执行这种算法时,TPU的处理速度比通用微处理器快15倍到30倍。但TPU无法执行其他算法,也就无法运用到安卓手机、无人机等其他智能终端上。其他的智能终端想要拥有TPU级别的单机算力,就需要研制泛用性更强的处理器。

  另外,算法不成熟也是人工智能摆脱云端的一大阻碍。谈到算法瓶颈时,耿增强指出两块最大的“拦路石”:一是,现阶段收集的数据不够,需要更多数据让人工智能变得更聪明;二是,算得太慢,需要持续进行优化工作。

  研发烧钱抱团取暖

  从技术角度看,嵌入式人工智能需要更好的芯片、更好的算法、更好的服务方案,自然需要更高成本。近年来大批人工智能公司“烧钱烧到死”,让这个问题显得尤其严峻。

  抱团取暖,或许是该领域企业最适合的生存方式。去年12月1日,多家人工智能开发商宣布成立OPENAILAB(开放式人工智能实验室),成为首个针对嵌入式人工智能技术研发设立的机构。亚马逊、谷歌、IBM等巨头们也成立AI联盟,开始技术性“抱团”。国内的百度、腾讯以及一系列人工智能初创公司,在寻觅自研软件、硬件和算法突破的同时,合作的趋势也日趋明显。

  市场在快速扩张,人们对人工智能的要求越来越严苛——安全性、实时性、移动性、场景适应能力,在近几年利用人工智能实现基因匹配、算法推荐等“庞大”功能后,人们正在要求人工智能离自己更近,实现更多琐碎细小而实用的功能。

  硬件和软件,云端和终端,永远在互相追赶,而人们对人工智能的要求,永远比当下的技术领先一步。

  摘自《财经》2017年第14期<!—->

 

来源:新民晚报

http://xmwb.xinmin.cn/html/2017-08/08/content_23_1.htm