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        深度學(xué)習(xí)“開掛”十年谷歌人工智能負(fù)責(zé)人剖析未來發(fā)展方向

        2022-07-06 10:03:58
        海外星云 2022年12期
        關(guān)鍵詞:開源機器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        自計算機出現(xiàn)后,人類就期盼能夠進一步創(chuàng)造出“會思考的機器”。1956年,美國計算機科學(xué)家、認(rèn)知科學(xué)家約翰·麥卡錫首次提出“人工智能”的概念,試圖通過讓機器使用語言形成概念和邏輯,來解決各種問題并不斷改進自身。

        此后的50年里,科學(xué)家開發(fā)了“基于邏輯、規(guī)則和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)” 的各類人工智能系統(tǒng)。然而,這些將人類知識編碼成機器可讀內(nèi)容的工作,即使耗費了大量人力、物力等資源,仍未能讓機器在自主學(xué)習(xí)方面取得重大進展。

        直到2011年左右,人工智能及機器學(xué)習(xí)開始在眾多領(lǐng)域取得各項成就,不僅解決了一系列世界難題,還為新型的計算體驗和互動開辟了途徑。

        近日,谷歌人工智能負(fù)責(zé)人杰夫·迪恩就深度學(xué)習(xí)這十年來的進展作了深入剖析,包括推動機器學(xué)習(xí)的計算硬件和開源軟件框架、機器學(xué)習(xí)的眾多應(yīng)用以及未來的發(fā)展方向,并將相關(guān)文章發(fā)表在美國文理學(xué)會會刊Dae alus的人工智能與社會特刊上。

        據(jù)了解,迪恩在本科階段就對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有濃厚的興趣,并以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行訓(xùn)練為課題進行了深入研究。當(dāng)時他得出, 相對于1990年的計算機,需要多100萬倍的計算能力,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才能開始在挑戰(zhàn)性的問題上有所突破。

        21世紀(jì)初,研究人員開始在深度學(xué)習(xí)算法中使用圖形處理單元(graphics processingunit,簡稱GPU)來作為硬件設(shè)備,GPU比CPU的浮點計算率相對更高。自此之后,深度學(xué)習(xí)在圖像識別、語音識別和語言理解等方面進展飛速,這促使研究人員開始設(shè)計比GPU更匹配深度學(xué)習(xí)算法需求的專用硬件設(shè)備。

        關(guān)于構(gòu)建專用硬件,深度學(xué)習(xí)算法具備兩個關(guān)鍵的特點,一是其對低精度的容忍度很高,二是其計算基本是由矩陣及向量的各種線性代數(shù)操作序列組成。因此,專門用于低精度線性代數(shù)計算的芯片和系統(tǒng),有助于使深度學(xué)習(xí)算法的性能得到極大提升。

        早期的這類芯片有谷歌的第一個張量處理單元(TPUv1),其針對深度學(xué)習(xí)推理的8位整數(shù)計算,在速度和每瓦性能方面比當(dāng)代CPU和GPU有一到兩個數(shù)量級的改進,使谷歌在語音識別的準(zhǔn)確性、語言翻譯和圖像分類系統(tǒng)方面有了巨大的改進。

        伴隨其專用硬件的發(fā)展,推動深度學(xué)習(xí)研究的開源軟件框架出現(xiàn)了,這讓深度學(xué)習(xí)模型和計算的表達變得更加容易,同時幫助深度學(xué)習(xí)在更加廣泛的領(lǐng)域得以應(yīng)用。

        2015年,谷歌通過整合Theano和DistBelief 等早期強調(diào)規(guī)模和性能的框架,開發(fā)并開源可表達機器學(xué)習(xí)計算的TensorFlow,讓全世界的個人和組織在機器學(xué)習(xí)方面有了更多的發(fā)展機會。

        由于硬件性能的不斷提升和開源軟件工具的普及,機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究產(chǎn)出及其應(yīng)用激增。現(xiàn)在,機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究者,正在積極與神經(jīng)科學(xué)、氣候科學(xué)、分子生物學(xué)以及醫(yī)療保健等方面的科學(xué)家合作,幫助解決一系列重要的問題,不僅帶來社會效益,而且推動了人類發(fā)展。

        例如,機器學(xué)習(xí)可以幫助研究人員更多地了解基因構(gòu)成,最終更有效地解決基于基因的疾病;機器學(xué)習(xí)可以幫助研究人員更好地了解天氣和環(huán)境,特別是預(yù)測日常天氣和洪水等氣候災(zāi)害;機器學(xué)習(xí)也提供了幫助檢測和診斷疾病的新方法,當(dāng)應(yīng)用于醫(yī)療圖像時,計算機視覺可以幫助醫(yī)生更加快速、準(zhǔn)確地分析判斷一些嚴(yán)重的疾病,甚至比醫(yī)生自己的能力更強。

        值得一提的是,今天的機器學(xué)習(xí)技術(shù)也讓科學(xué)家對疾病的傳播方式有了更準(zhǔn)確的了解,讓全球有更好的機會進行疾病預(yù)防。

        最后,迪恩指出了機器學(xué)習(xí)的未來。他表示,“機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域正在興起一些有趣的研究方向,如果將它們結(jié)合起來, 可能會更加有趣?!?/p>

        第一是稀疏激活模型,如稀疏門控專家模型, 其顯示了如何建立非常大的容量模型,其中只有一部分模型為任何給定的例子“激活”。該模型的研究人員表明,這種方法的訓(xùn)練效率是原來的9倍,推理效率是原來的2.5倍,而且更加準(zhǔn)確。

        第二是自動機器學(xué)習(xí),如神經(jīng)架構(gòu)搜索或進化架構(gòu)搜索等技術(shù),能夠自動學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)模型及其組件的各個方面,以優(yōu)化特定任務(wù)的準(zhǔn)確性, 通常涉及運行許多自動實驗,其中每個實驗可能涉及大量的計算。

        第三是多任務(wù)機器學(xué)習(xí),在幾項到幾十項相關(guān)任務(wù)的適度范圍內(nèi)進行多任務(wù)訓(xùn)練,或者從為相關(guān)任務(wù)訓(xùn)練的大量數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí),然后在為新任務(wù)訓(xùn)練的少量數(shù)據(jù)中進行微調(diào),已被證明在各種問題上非常有效。

        如果將這3種技術(shù)方向結(jié)合起來,構(gòu)建在大規(guī)模機器學(xué)習(xí)加速器硬件上運行的系統(tǒng),這樣訓(xùn)練出的單一模型可能是由許多不同結(jié)構(gòu)的組件組成,可以處理數(shù)百萬任務(wù),并且能夠自動學(xué)習(xí)成功地完成新任務(wù)。

        建立一個能在機器學(xué)習(xí)的所有應(yīng)用領(lǐng)域獨立處理新任務(wù)的系統(tǒng),需要許多方面的專業(yè)知識和進步,橫跨機器學(xué)習(xí)算法、負(fù)責(zé)任的人工智能、分布式系統(tǒng)和計算機架構(gòu)等領(lǐng)域。這是一個真正的巨大挑戰(zhàn),但這將極大地推動人工智能的發(fā)展。

        需要注意的是,雖然人工智能有能力在生活的許多方面幫助我們,但所有研究人員和從業(yè)人員都應(yīng)確保這些方法的開發(fā)是負(fù)責(zé)任的,比如仔細審查偏見、公平、隱私及其他可能影響他人和社會的行為。E4A5341D-5141-4FAE-8EFE-B2C60D95CF7F

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