正在進(jìn)行的世界頂尖科學(xué)家論壇開幕式上，“硅谷教父”約翰·軒尼詩做了關(guān)于人工智能的主題演講。
 

 

　　軒尼詩是一名美國計(jì)算機(jī)科學(xué)家，也是斯坦福大學(xué)第十任校長，目前是谷歌母公司——美國阿爾法特公司的董事長。世界上第一個網(wǎng)絡(luò)瀏覽器發(fā)明者、知名互聯(lián)網(wǎng)專家馬克·安德森稱他為“硅谷教父”。

 

　　過去15年，人工智能有了重大的突破

 

　　軒尼詩表示，過去15年，AI有很多變革，是革命性突破，給人類提供了很大機(jī)會改善生活。就拿自動駕駛來說，從概念變成可能。如果自動駕駛得以實(shí)現(xiàn)，可以拯救成千上萬的在車禍中的生命和金錢；醫(yī)療診斷中，AI識別可以做很多判斷，皮膚病變，在大流行發(fā)生前就有準(zhǔn)備；機(jī)器翻譯可以接觸更多新聞，分享信息……

 

　　有一項(xiàng)挑戰(zhàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)需要大量計(jì)算能力，重量級的計(jì)算力，如果早期的推理機(jī)去訓(xùn)練阿爾法狗，從最新訓(xùn)練到戰(zhàn)勝圍棋冠軍，比早期推理機(jī)有1000倍的能力。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有不斷的突破，不到10年時間，算力增加30萬倍。我們的挑戰(zhàn)就是打造出性能超強(qiáng)計(jì)算機(jī)，拓展原來的思路。

 

　　摩爾定律，差不多兩年芯片上的晶體管數(shù)量增加一倍，現(xiàn)在我們實(shí)現(xiàn)了摩爾定律的15倍能級，晶體管數(shù)量500萬倍增長。我們達(dá)到了摩爾定律的終結(jié)階段，增長曲線越來越慢，這意味著什么？我們需要消耗更多計(jì)算能力，不能依賴半導(dǎo)體技術(shù)突破，而不是僅僅靠處理器增加。

 

　　在大數(shù)據(jù)中心，我們要訓(xùn)練下一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，需要更強(qiáng)的處理器指標(biāo)，我們可以看到1986年-2003年計(jì)算機(jī)性能有了顯著提高，大約1000倍，那之后隨著摩爾定律的消退，我們看到了縮放比例定律生效。

 

　　摩爾定律即將走到終極，我們該如何做？

 

　　軒尼詩說，我們的目標(biāo)是要做出特定領(lǐng)域的專業(yè)處理器。多年來，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)是通用的，它可以運(yùn)行任何代碼，所有的源代碼都能在一臺機(jī)器上運(yùn)行，我們已經(jīng)構(gòu)建了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做一些事情，這是一個計(jì)算密集型算法——誤差反向傳播法，在通用計(jì)算機(jī)運(yùn)行很多年以后，常用的方式不那么管用了，而是高密度矩陣乘法。

 

　　軒尼詩所做的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每秒處理92萬億次運(yùn)算，專門針對邏輯運(yùn)算。下一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TPU，和英特爾核心架構(gòu)處理器做比較，會發(fā)現(xiàn)明顯區(qū)別，比如在TPU中，50%硅區(qū)用作內(nèi)存，這對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理非常重要。在實(shí)際運(yùn)算中起到關(guān)鍵作用，我們不需要那么多控制邏輯單元，而在TPU中節(jié)省下很多。我們要建造的是深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。通過縮小問題范疇，構(gòu)建相適應(yīng)的軟件架構(gòu)，針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的推理和訓(xùn)練構(gòu)建處理器是關(guān)鍵。

 

　　人腦VS電腦

 

　　人們真正想解決的問題還是人工智能，電腦如何像人類一樣思考呢？樂觀主義者認(rèn)為10年就能發(fā)生，或者40年。想一想圖像識別，機(jī)器并不像嬰兒那樣學(xué)習(xí)，大腦是有史以來最好的學(xué)習(xí)機(jī)器，他知道貓為什么是貓，機(jī)器雖然知道但不能告訴你。大腦的能量效率也是極高的，大概是20瓦，但機(jī)器消耗的功率是1000倍。

 

　　所以現(xiàn)在的機(jī)器和人腦的差距很非常大，但機(jī)器也有比人好的地方，機(jī)器成為象棋大師只要幾天，

 

　　我們要搞清楚為什么大腦在那么多方面都能比電腦好，以便我們做出人工智能算法，給世界帶來更大的價值。

 

　　作者：許琦敏