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人工智能的機(jī)遇和挑戰(zhàn)

工程師兵營(yíng) ? 來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng) ? 作者:佚名 ? 2018-04-08 09:35 ? 次閱讀

作者:貿(mào)澤電子Mark Patrick

復(fù)雜的人工智能AI)曾經(jīng)僅限于研發(fā)實(shí)驗(yàn)室和超級(jí)計(jì)算機(jī)領(lǐng)域,但現(xiàn)在已成為消費(fèi)類產(chǎn)品和服務(wù)的重要組成部分,這其中包括體積更小、價(jià)格更便宜、功耗更低的設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品。無(wú)可否認(rèn),在某些情況下,人工智能主要用于用表面的流行語(yǔ)來(lái)提升產(chǎn)品價(jià)值,但更多的情況下是啟用真正的新功能和新特性。

蘋(píng)果最新的iPhone CPU A11包括一個(gè)“神經(jīng)引擎”,其中有兩個(gè)處理器內(nèi)核,用于運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法,并提供諸如人臉識(shí)別解鎖和面部表情追蹤等功能。LG公司展示了具有人工智能的家用電器,包括機(jī)器人吸塵器、冰箱、空調(diào)和洗衣機(jī)等。美國(guó)初創(chuàng)公司Buoy表示,即將推出的水泵將采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化水流量,并能夠檢測(cè)泄漏等異常情況,以便在緊急情況下遠(yuǎn)程或自動(dòng)關(guān)閉供水。

目前有數(shù)量眾多的公司都在從事各種具有人工智能的助理產(chǎn)品開(kāi)發(fā),蘋(píng)果、谷歌、亞馬遜和微軟等都包括在其中,這些產(chǎn)品能夠以專有的硬件和應(yīng)用程序,通過(guò)使用人工智能來(lái)更好地理解人的要求,并可以更自然地回應(yīng)他們。未來(lái)的閥門(mén)、嬰兒監(jiān)視器、相機(jī)或耳機(jī)等許多日常設(shè)備的功能在某種程度上將依賴于現(xiàn)代人工智能技術(shù),與傳統(tǒng)的愚笨產(chǎn)品相比,這些新產(chǎn)品能夠以更細(xì)致和更有益的方式來(lái)對(duì)事件做出反應(yīng)并處理數(shù)據(jù),我們距離這一天已經(jīng)為時(shí)不遠(yuǎn)。

人工智能是如何以及為什么能夠走出實(shí)驗(yàn)室并進(jìn)入主流社會(huì)?正是幾種趨勢(shì)的組合推動(dòng)了這一深遠(yuǎn)的變化。

互聯(lián)網(wǎng)、視頻游戲和科學(xué)推動(dòng)了AI革命

在過(guò)去的十年中,我們已經(jīng)看到許多由研發(fā)而驅(qū)動(dòng)的重大實(shí)用突破,這大大提高了AI軟件的有效性。將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)使它們從一個(gè)有趣的玩具變成了一個(gè)偶爾能夠勝過(guò)人類的強(qiáng)大工具。這項(xiàng)研究突破的影響力由于最近的兩個(gè)最新進(jìn)展而得到了進(jìn)一步加強(qiáng),一個(gè)進(jìn)展是互聯(lián)網(wǎng)提供的大量現(xiàn)實(shí)世界訓(xùn)練數(shù)據(jù),另一個(gè)進(jìn)展則是最初為3D視頻游戲圖形開(kāi)發(fā)的功能強(qiáng)大、低成本、并行處理硬件恰好正是AI的理想選擇。

鑒于這種新AI研究的優(yōu)點(diǎn)和實(shí)際應(yīng)用已經(jīng)從實(shí)驗(yàn)室過(guò)渡到產(chǎn)業(yè),目前業(yè)界已經(jīng)開(kāi)發(fā)了易于使用的軟件工具,而且培訓(xùn)計(jì)劃和相關(guān)文檔也大大改善?,F(xiàn)在的開(kāi)發(fā)人員、設(shè)計(jì)師和工程師已經(jīng)對(duì)AI技術(shù)以及如何使用它們有了更好的理解。

在產(chǎn)業(yè)意識(shí)到圖形處理器單元(GPU)對(duì)AI的價(jià)值后,GPU制造商就開(kāi)始致力于開(kāi)發(fā)專門(mén)針對(duì)AI的功能和軟件工具。這種趨勢(shì)的第一波浪潮是利用GPU的并行處理能力,但下一波則包括運(yùn)行AI軟件的通用處理器、GPU和專用AI芯片。蘋(píng)果公司的新型iPhone CPU神經(jīng)引擎內(nèi)核就是其中的例子,而ARM和Qualcomm都在開(kāi)發(fā)專門(mén)針對(duì)AI的處理器和處理器內(nèi)核,這些專用芯片自然可以提供更高能效、更加緊湊的AI功能,適用于移動(dòng)、物聯(lián)網(wǎng)和嵌入式設(shè)備等領(lǐng)域。

AI:在板上還是在云端?

在可能的情況下,把人工智能置于板上是一個(gè)明顯的趨勢(shì),因?yàn)檫@可以消除連接性、延遲和隱私等顧慮(因?yàn)槿斯ぶ悄芡ǔP枰幚硐鄼C(jī)和音頻輸入等私密的或個(gè)人的數(shù)據(jù),因而最后一個(gè)方面很重要)。但即使將AI構(gòu)建到設(shè)備中不太實(shí)際時(shí),無(wú)處不在的低延遲、高帶寬互聯(lián)網(wǎng)連接將可使幾乎任何設(shè)備都能夠充分利用數(shù)據(jù)中心的集中式AI功能。例如,移動(dòng)電話的翻譯apps(如Google翻譯)可以將處理任務(wù)卸載到中央服務(wù)器,個(gè)人助理apps和設(shè)備通常會(huì)在云端執(zhí)行一些處理功能,導(dǎo)航apps則可能會(huì)使用類似的方法進(jìn)行高級(jí)路線規(guī)劃。

亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(Amazon Web Services)等云計(jì)算提供商宣稱能夠利用虛擬化GPU條件來(lái)運(yùn)行深度學(xué)習(xí)應(yīng)用。目前,客戶仍然有責(zé)任提供運(yùn)行在這些云服務(wù)上的軟件,但這種趨勢(shì)最終會(huì)采用更為通用的形式,可能被稱為“人工智能服務(wù)(AI as a service)”。在這種模式下,設(shè)備會(huì)將數(shù)據(jù)發(fā)送給有用的基于AI的固定處理服務(wù)(canned processing services),這些服務(wù)功耗太大,無(wú)法在本地運(yùn)行,并在幾分之一秒內(nèi)才會(huì)收到反饋結(jié)果。

無(wú)處不在AI的挑戰(zhàn)

在AI這個(gè)瞬息萬(wàn)變、不斷發(fā)展的領(lǐng)域,那些希望在產(chǎn)品中集成AI技術(shù)的公司可能會(huì)受到資深工程師和軟件開(kāi)發(fā)人員稀缺的困擾。如上所述,隨著時(shí)間的推移,AI知識(shí)的不斷傳播,以及教育資源的改善,這種技能的短缺已變得越來(lái)越不成問(wèn)題。但在短期內(nèi),雇傭優(yōu)秀的AI開(kāi)發(fā)人員需要付出高于平均水平的薪金,而且許多開(kāi)發(fā)人員仍缺乏實(shí)際經(jīng)驗(yàn)。

另一個(gè)重大挑戰(zhàn)是,盡管AI可以產(chǎn)生一些顯著的、幾乎是神奇的結(jié)果,但它也會(huì)對(duì)調(diào)試過(guò)程帶來(lái)一些根本性的變化,產(chǎn)生一些不可預(yù)知的行為,并且可能使制造商無(wú)法保證其產(chǎn)品始終按事先的預(yù)期來(lái)運(yùn)行。事實(shí)上,任何軟件程序都可能出錯(cuò),但AI卻增大了產(chǎn)品性能可能會(huì)超出預(yù)期參數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)。

一些開(kāi)發(fā)人員將高級(jí)人工智能看作是一個(gè)神秘的“黑盒子”,輸入的是數(shù)據(jù),輸出的是決定。但即使是設(shè)計(jì)人員也不能完全理解這些決定是如何做出的,或者“黑盒子”內(nèi)到底發(fā)生了什么。

AI黑盒子透視

自動(dòng)駕駛汽車(chē)軟件開(kāi)發(fā)商Drive.ai的共同創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Sameep Tandon最近在接受IEEE Spectrum采訪時(shí)將黑盒子困境描述為“一個(gè)嚴(yán)重問(wèn)題”,但他也提到了一些控制風(fēng)險(xiǎn)、監(jiān)控黑盒子以及調(diào)試AI系統(tǒng)的技術(shù)。Tandon的公司采用具有不同功能的獨(dú)立部件或模塊來(lái)構(gòu)建其駕駛系統(tǒng),其中一些可能不是基于AI的部件,目的是不要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)全部大規(guī)?;贏I的車(chē)輛駕駛系統(tǒng)。這種模塊化方法可幫助開(kāi)發(fā)人員隔離和調(diào)試有問(wèn)題的組件

此外,該公司經(jīng)常以嚴(yán)格限制的輸入數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)試其系統(tǒng)。例如,某些圖像識(shí)別測(cè)試可能會(huì)遮蔽場(chǎng)景的大部分區(qū)域,以便讓系統(tǒng)集中在某個(gè)細(xì)節(jié)及其反應(yīng),這是一種與傳統(tǒng)調(diào)試方法有些類似的隔離方法。最后,Drive.ai將這種技術(shù)與廣泛的仿真結(jié)合起來(lái),來(lái)測(cè)試在出現(xiàn)AI問(wèn)題的駕駛場(chǎng)景中大量的微小變化,以便尋找不正常的行為并訓(xùn)練系統(tǒng)以最佳方式運(yùn)行。

盡管AI還有明顯的改進(jìn)空間,但人工智能的本質(zhì)是這些應(yīng)用會(huì)在學(xué)習(xí)過(guò)程中被“訓(xùn)練”或“成長(zhǎng)”,而不像傳統(tǒng)程序那樣被“書(shū)寫(xiě)”或“構(gòu)建”,因而意想不到的行為可能總是一個(gè)難以應(yīng)對(duì)的問(wèn)題。對(duì)于安全至關(guān)重要的應(yīng)用,可能需要增大冗余量,由兩個(gè)或多個(gè)單獨(dú)的程序或設(shè)備“投票”決定最佳的行動(dòng)方案,或者至少監(jiān)視彼此的行為,并在檢測(cè)到特殊情況時(shí)發(fā)出警告或?qū)嵤╆P(guān)閉。

和技術(shù)發(fā)展歷程中的任何根本性轉(zhuǎn)變一樣,AI雖然會(huì)帶來(lái)一些革命性的變化,但為了充分利用其潛力,設(shè)計(jì)師和工程師也需要學(xué)習(xí)并改變產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的方式。事實(shí)上,即使是最終用戶,如果他們能夠?qū)W習(xí)適應(yīng)這種新技術(shù),而不是以對(duì)待簡(jiǎn)單老式設(shè)備的方式來(lái)應(yīng)對(duì)AI增強(qiáng)型產(chǎn)品,那么他們也會(huì)從強(qiáng)大的AI新工具中獲益更多。這種觀念上的改變需要經(jīng)過(guò)深思熟慮的設(shè)計(jì)和市場(chǎng)推廣,以及大量的終端用戶教育。

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