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发布时间:2017-9-11 9:40:00 访问次数:65 发布企业:

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这一轮人工智能浪潮的王牌是“计算”?

在中国工程院这位专家看来,中国拥有世界最大的移动互联网市场,拥有非常庞大的“数据”量,这为我国发展人工智能创造了得天独厚的基础;同时,深度学习框架的开发和开源,使得人工智能“算法”的开发越来越便捷,相比之下,“计算”平台就成为本轮推动人工智能进步的重要因素。

王恩东同意这位专家的这一说法,他打了一个比方,来说明“计算”的重要性。

他说,图灵同时被称作“计算机科学之父”和“人工智能之父”,而他先发明的是计算机基本原型,人工智能则是后来提出的。从这个角度来看,“计算机是大儿子,人工智能则是二儿子”。

王恩东说,纵观几十年来的发展来看,大儿子和二儿子的特点并不一样,前者比较稳重,比较有耐性,不调皮不捣蛋,如摩尔定律所说,按照某个规律持续发展。后者则比较活跃,有创新思维,敢冒险,但也经历了三落三起。

如今,学界一个共识是,人们又迎来了人工智能研究的又一“起”,即又一个发展高峰。在王恩东看来,这次“二儿子”的发展高峰,正是“大儿子”迅猛发展所带来的。

当天会场的楼下,摆放着数十台样式各异的计算机、服务器。王恩东说,这其中一台小小服务器的计算速度,就是20年前最快计算机的60倍。正是由于计算能力的快速发展,结合互联网、物联网带来的海量数据和深度学习等先进算法,才共同催生了第三次人工智能浪潮。

而这一次浪潮,在王恩东看来,离不开计算、算法和数据的发展,而计算,是这一切的基础。

“现在我们说计算芯片,除了原来的CPU,还出现了GPU,以及的TPU,甚至还有DPU,为何有这样一堆‘PU’,说到底,就是计算性能还不够!”王恩东说,必须要大力整合发展一批专用芯片,提供一个先进的计算平台,整合这些框架,避免再陷入到上两次人工智能的窘境里去。

即便是做应用的人,对此也有类似的感受。首位华人“全球技术院士”、微软首席语音科学家黄学东在大会上表示,今天包括智能语音在内的智能产品,因为需要实时,所以还需要更加强大的GPU,更加强大的计算能力作支撑,如此人类才有希望真正用上“超人水平”的语音识别。

做人工智能的,不懂计算,做计算的,不懂人工智能?

在人工智能研究者眼中,包括超级计算机在内的计算设备,只是人工智能发展的一个要素,而从杨广文这些超级计算机运营者的角度来看,人工智能更像是超级计算机这个大平台的一个应用。当然,角度的不同,并不妨碍两者互为支撑,碰撞火花。

事实上,包括“神威·太湖之光”在内的超级计算机,已经能够满足一定程度的人工智能研究,但在杨广文看来,目前一个很大的问题就在于“衔接”:“很多做人工智能、懂算法的人,不会用超算;而专心做超算的人,又对人工智能不太了解。这是一个大问题”。

去年11月,中科院软件研究所研究员杨超等人获得2016年度高性能计算应用最高奖——戈登·贝尔奖。这是近30年来,中国超算应用团队第一次获得被誉为“超级计算机应用领域诺贝尔奖”的奖项。

按照杨广文的说法,当时,包括杨超等在内的计算机科学家所要做的,就是将算法写成可以在计算机上执行的程序。“这个过程十分困难,而要把这个程序,移植到‘神威·太湖之光’上更是艰辛!”

不过据他透露,包括神威·太湖之光在内的超算,正在开展大量的移植优化工作,目的就是“降低人工智能使用超算的门槛”,未来诸如语音、图形图像、精准医疗、智能交通等在内的人工智能应用,争取都能找到相应的计算平台。

当然,人工智能大潮来袭,计算性能的提升只是一个问题,此外,还有其他关键问题亟待科学家解决。比如,香港浸会大学副教授褚晓文在大会上所提到的:为什么今天有这么多深度学习软件,但它们的性能却有如此大的差异?

他说,在过去11年里,内存带宽仅仅提升了15~16倍,而计算能力则提升了30~50倍,这说明内存的性能和计算的性能之间的差距,在逐渐拉大,这也是GPU计算今天面临的一个巨大挑战——在相对强悍的计算能力和相对薄弱的内存访问之间,横跨的那一道鸿沟。


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