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        人工智能如何重新定義計算機

        2021-01-19 03:13:06
        海外星云 2021年21期
        關鍵詞:芯片神經(jīng)網(wǎng)絡計算機

        2021年的秋天,是南瓜、核桃派和琳瑯滿目的新手機的季節(jié)。每年這個時候, 蘋果、三星、谷歌和其它廠商都會如約發(fā)布新機型。早些年,這一系列發(fā)布會總能帶來驚喜,但隨著它們變成消費科技日程中的固定環(huán)節(jié),這種效應已經(jīng)逐漸消退了。不過,在各種營銷手段背后,還是有些事情值得我們關注。

        谷歌最新發(fā)布的Pixel 6是首款在主處理器外還單獨配置了人工智能專用芯片的手機。而過去兩年發(fā)布的iPhone用的芯片內(nèi)建了蘋果所謂的“神經(jīng)網(wǎng)絡引擎”,專為人工智能準備。這兩款芯片都更適用于在我們手中的設備上為訓練和運行機器學習模型而進行的計算,增強相機性能的人工智能就屬于這類模型。在我們幾乎沒有察覺的情況下,人工智能已經(jīng)成了我們?nèi)粘I畹囊徊糠帧?/p>

        這意味著什么?怎么說呢,在此之前的四五十年間,計算機基本沒怎么變。它們變小了也變快了,但它們一直是執(zhí)行人類指令的裝著處理器的小盒子。人工智能至少在3個方面改變了這種情況:制造方式、編程方式以及使用方式。有朝一日,計算機存在的意義也將發(fā)生變革。

        英特爾并行計算實驗室的主任普拉迪普·杜比稱,“計算的核心正在從處理數(shù)字轉變?yōu)橹贫Q策”。或者按照麻省理工計算機與人工智能實驗室主任丹妮拉·羅斯的說法,人工智能正在把計算機從它們的小盒子中解放出來。

        欲速則不達

        第一種變化關乎計算機及其控制芯片的制造方式。傳統(tǒng)上,計算機技術的進步得益于完成每次計算所需時間的越來越短。幾十年來,按照芯片制造的摩爾定律,其迭代一直是周期性的,世界也因此而受益。

        但現(xiàn)在,驅動人工智能應用程序的深度學習模型所需的是另一種方式:其需要同時進行大量的、沒那么精確的計算。這就需要一種新的芯片:這種芯片能夠盡可能快地轉移數(shù)據(jù),確保它在需要的時間和位置上是可用的。當深度學習在大約10年前迎來了自己的春天時,已經(jīng)有非常擅長此類工作的計算機芯片存在了:那就是顯卡,也即GPU,它能以每秒數(shù)十次的速率顯示整屏的像素。

        當下,像英特爾、ARM和英偉達這些曾經(jīng)的顯卡大廠們都在試水人工智能專用硬件。谷歌和臉書也強勢進軍到這個產(chǎn)業(yè)中,一場在硬件中追求人工智能領域優(yōu)勢地位的競賽已經(jīng)拉開了帷幕。

        例如,谷歌的Pixel 6搭載了新的移動設備版TPU。傳統(tǒng)芯片的努力方向是超快的精確運算,但TPU與之不同,它是為神經(jīng)網(wǎng)絡所需的大體量低精度運算而設計的。從2015年開始,谷歌就在內(nèi)部使用這種芯片了:它們負責處理圖像和自然語言搜索任務。DeepMind也用TPU來訓練其人工智能。

        在過去兩年中,谷歌已經(jīng)向其它公司提供了TPU,這些芯片以及其它公司開發(fā)的類似產(chǎn)品正在成為全球各個數(shù)據(jù)中心的標配。

        人工智能甚至在幫助涉及其自身的計算基礎架構。2020年,谷歌用強化學習算法設計了新款TPU的布局。這個人工智能最終給出了一個奇怪的設計方案,人類根本不可能設計出這種東西,但這個方案是好用的。這類人工智能以后可能會開發(fā)出更好、更高效的芯片。

        是騾子是馬,拉出來遛遛

        第二種變化關乎計算機接收指令的方式。微軟英國研究主管畢肖普表示, 過去40年中,我們一直在為計算機編程;而在未來40年里,我們則會對它們進行訓練。

        過去,為了讓計算機做到識別語音或者在照片中辨認物體這類事情,程序員們首先要為計算機制定規(guī)則。

        但有了機器學習之后,程序員再也不用制定規(guī)則了。相反,他們會創(chuàng)造能自行學習這些規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡。這是一種根本不同的思維方式。

        這方面的例子已經(jīng)隨處可見了:語音和圖像識別現(xiàn)在是智能手機的標配。別的例子則成了頭條新聞,比如AlphaZero自學圍棋,結果比人類下得還好。類似的例子還有AlphaFold破解了人類花費數(shù)十年也沒能解決的生物學難題——它搞清楚了蛋白質折疊的模式。

        對于畢肖普來說,下一個重大的突破將會是分子模擬:訓練計算機來操縱物質的特性,這有可能會在能源使用、食物生產(chǎn)、制造業(yè)和醫(yī)藥行業(yè)等領域實現(xiàn)改變世界的飛躍式發(fā)展。

        計算機最知道

        幾十年來,要想讓計算機完成一項任務,都需要鍵入指令,或者至少要按個按鈕。

        但現(xiàn)在,機器不需要鍵盤或屏幕就能與人類進行互動了。任何東西都可以變成計算機。其實包括牙刷、開關和門鈴在內(nèi)的大多數(shù)家居用品都推出了智能款。但隨著這類產(chǎn)品越發(fā)豐富,我們開始想讓控制它們的方式變得更簡單。它們應該能夠自行了解我們的需求。

        在杜比眼中,這一從處理數(shù)字到進行決策的轉變定義了計算機的新時代。

        羅斯希望我們對人工智能提供的認知與身體力行的支持。她設想了能在我們需要的時候向我們提供信息、并在我們需要幫助的時候及時伸出援手的計算機。羅斯說:“我小時候最喜歡的電影片段就是迪士尼的《魔法師的學徒》。你知道吧,米老鼠他召喚掃帚幫他打掃來著,他用的是魔法,但現(xiàn)在我們不用魔法就能做到這個。”

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