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福布斯:人工智能下一代算法研发是当务之急

本文作者:木子 2017-06-27 15:22
导语:人工智能算法研发正处于风口浪尖

近日,福布斯刊登了一篇百度硅谷AI实验室高级研究员Greg Diamos的署名文章,该文章指出,在人工智能领域芯片研发速度已经超过了人工智能算法,为了能更完全发挥当今人工智能芯片的威力,加快人工智能的技术进展,研发下一代算法成为了当务之急。

以下为署名文章全文:

在今年的GTC技术会议上,英伟达公司发布了名为Volta的最新款GPU。这款GPU以Tensor Core人工智能加速器为核心。它的问世推动了许多原本看起来绝无可能的人工智能应用的诞生。有了这款GPU,人工智能算法就能更好地理解和生成人类的语言,改善语音识别系统,提高音频转文本的准确率,计算机的语言表达将具备与人类无异的声音、风格和感情。

近年来,人工智能的巨大潜力促使众多企业致力于研发出更加强大的芯片,如英伟达开发的GPU产品和谷歌开发的TPU产品正是人工智能芯片中的佼佼者。

这些芯片的共同点是都加入了位置定位的优化算法。只有当人工智能芯片和人工智能算法两方面都支持位置技术时,才能发挥最大效用。尽管目前新问世的芯片为实现位置技术提供了设备条件,但大部分的人工智能算法尚不支持该技术的实现。这就意味着人工智能算法的研发速度还跟不上芯片,芯片的最大效用难以发挥。

人工智能芯片第一阶段的研发目标是能同时执行多个并行任务。但芯片通常会遇到内存限制,也就是说芯片内存过小,不足以同时进行多个任务的计算。

要实现第二阶段的目标,人工智能还需要利用位置技术。位置技术就是对同一个数据

执行多项任务。比如,如果你在杂货店里买东西,想要一次找齐购物清单上的所有东西,你可以请你的朋友每人帮你找一样。这种方法虽然能够同时执行,但效率仍然不高,因为有可能不同的东西就放在相近的地方。最好的办法就是在每个货道里安排一个朋友,让这个朋友负责货道里的所有商品,这种方法效率更高。位置技术就是这样一种能够提高效率的技术。

新一代人工智能芯片需要拥有强大位置技术的算法,但目前并不是所有算法都能够执行这样的任务。有些人工智能算法还不能揭示足够的位置信息,无法发挥新一代人工智能芯片的全部性能。

百度硅谷人工智能实验室尝试了多种改进算法的方法,以期发挥位置技术的最大效用。初期实验表明我们很有可能够克服这些障碍。百度开发了持续性循环神经网络,能在计算规模较小时,将计算速度提高至30倍,改善了普通循环神经网络的位置功能。这是新算法研发的良好开端,但人工智能芯片的未来研发还需进一步加速。解决算法问题的另一个可能方向是将卷积神经网络和复现的神经网络整合起来,但最好的解决办法目前还有待发现。

以深度学习为基础的人工智能算法计算能力有限,需要更快速的计算机来实现新突破。当前算法已经实现重大突破,推动语音识别、机器翻译和真实人类语音合成的巨大进步。硬件已经准备好迎接人工智能的下个阶段,初步实验也出现喜人迹象。因此我们相信我们正处在研发下一代算法的风口浪尖,这也正是我们的当务之急。我们希望能最大程度发挥当今人工智能芯片的计算能力,帮助我们实现新的突破。

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