人工智能将成为CES 2017消费电子展“核心词”

虽然今年CES 2016还是以物联网在内应用作为主轴,但在今年包含微软、Google等厂商先后投入人工智能应用发展,同时原本以自动驾驶应用、大数据分析预测为主的深度学习技术,也在高通、英特尔、NVIDIA、联发科与AMD等硬件厂商投入布局,使得人工智能议题短时间内成为主流, 甚至也成为明年CES 2017展出重点项目。

人工智能将成为CES 2017消费电子展“核心词” 科技资讯 第1张
图:目前人工智能技术应用较多的项目就是自动驾驶

从今年不少超级计算机从过往能源探勘、医学分析或数据预测等应用,逐渐移转到基于深度学习的人工智能发展,此类技术显然已经成为各家厂商必须发展项目,不仅是用于自动驾驶、计算机视觉学习,就连一般日常生活使用的App、手机操作也都开始导入人工智能技术应用,例如Google便利用类神经网络学习而成的人工智能, 让Google翻译结果变得更为正确且通顺。

人工智能说穿只是大量算法堆栈而成

目前常见的人工智能技术,其实说穿了就是利用计算机持续就大量数据进行分析比对,进而配合特定定义的框架进行“学习”,只是过往是利用多组处理器或多台服务器形成巨量演算能力,花费数周、数月的持续训练演算,让系统累积充足经验,一旦日后面临相同状况即可自行判断抉择,比方说让自动驾驶系统持续学习“看见红灯停下, 看见绿灯才走”,日后自动驾驶车辆只要识别路口显示红灯就会自动停下,无须由驾驶踩下刹车。

但由于判断规则突然改变,计算机系统往往需要重新花费相同长久的时间训练学习,因此后续才会提出结合显示适配器加速运算的学习模式,例如NVIDIA后续提出以Tesla加速卡配合处理器与串接技术形成异构运算模式,借此让原本需要花费数个月的训练时间大幅缩短至几天就能完成,如此一来不但可让机器深度学习变得更有效率,同时也能针对不同需求调整学习模式, 通过串接不同学习框架对应个别的人工智能资源运用。

而日前结盟Linux基金会推行开放运算架构的AMD,稍早除宣布与阿里巴巴、Google携手合作大数据分析应用,更计划以包含维持采用Polaris、Fiji显示架构的MI6、MI8,以及结合下一代Vega显示架构GPU设计的MI25在内新款Radeon Instinct加速绘图卡推动人工智能学习效率,若进一步结合正名为“ Ryzen”的“Zen”核心架构处理器运算平台,配合对应GPU硬件加速的MIOpen函式库规格,以及串接各类中间件与学习框架,AMD强调将能打造更具弹性的人工智能学习模型,甚至可建置仅等同人脑大小的学习系统,借此应用在自动驾驶、机器人等不同规模的学习需求设备内。

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图:目前凭借GPU加速深度学习效果的方式已经相当普及

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图:新款处理器架构设计也开始整合人工智能技术,让运算性能进一步优化

驱动第四次工业革命的全新运算平台

人工智能被视为驱动第四次工业革命的全新运算平台,因此也让英特尔、高通在内厂商将处理器朝此方面应用发展,不但讲究其性能表现,更强调结合人工智能系统应用驱动更高演算效率,例如高通预计在CES 2017接晓Snapdragon 835处理器,便结合许多预测运算技术应用,而AMD同样计划在CES 2017揭晓的“ Ryzen”处理器也在设计架构中导入人工智能技术,让处理器对应不同运算情境时,可自动依照需求优化数据处理效率,而英特尔方面更计划藉由人工智能系统推动物联网发展。

不过,如同人工智能会依据需求采用不同学习框架构成差异化应用模式,以GPU加速深度学习效率的应用模式也有差别,例如目前NVIDIA主要聚焦在计算机视觉与自动驾驶应用技术,而AMD目前策略则倾向依照合作伙伴需求提供定制化,提供最佳合适的GPU加速学习效果,借此推动不一样的人工智能技术应用成果,但两者整体上都还是以GPU硬加速为基础, 通过差异化的异构运算模式缩短深度学习所需时间,让人工智能系统技术变得更快普及,更容易在日常生活中布署应用。

从先前云端协作到近期物联网应用,乃至于开始在大大小小生活应用均导入人工智能技术,虽然并非像是过去理想中可扮演全知全能的角色,但却能在特定领域中作为辅助角色,让用户在各类操作更加便利,例如通过对象识别方式快速编排相册,或是利用深度学习方式让车辆可自行繁忙车流中流畅行进, 就连成为用户贴身不离的智能手机也有越来越多功能与人工智能整合有关。

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图:NVIDIA针对自动驾驶车辆等需求建造的超级计算机DGX-1

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图:AMD采用更具弹性方式,配合合作伙伴需求打造不同人工智能学习设备

目前依然处于早期发展阶段

虽然英特尔、NVIDIA、Google或AMD都已经先后投入人工智能技术发展,但目前其实都还只是处于早期发展阶段,毕竟现行的人工智能仍仅建立在以大量数据进行深度学习模式,未来或许能藉由扩大异构配置、导入更多元类神经网络应用设计,借此让人工智能系统以更贴近人类大脑般运作, 或许有朝一日将能打造出更像人类思考的计算机设备。

预期在此之前,将有更多开发者、厂商投入人工智能系统技术研发,并且使其逐渐成为市场主流发展,进而可套用在更多应用层面。 而虽然包含英特尔、NVIDIA、AMD或高通等厂商均在人工智能加倍投注发展,本身立场依然建立在协助不同应用需求打造合适的人工智能系统,但却不会各自建立隶属自己的人工智能,而是通过硬件方式推动更具效率的深度学习成果,最终还是要看整体需求走向而定。

就过去许多市场看法认为人工智能技术一旦普及,人类可能很快就会被机器所统治,但以Google或微软等厂商却不这么想,反而更看重人工智能协助改善生活效率,加上要打造一名全知全能的人工智能系统,以现有技术恐怕还是相当困难,因此反而不认为人类应该对人工智能心存恐惧,更应仔细构思如何运用人工智能系统翻转全新运算模式, 进而带动更显著发展。

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图:在基于深度学习的人工智能催化之下,将带动更庞大的运算量

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