人工智能飞入寻常百姓家

人工智能(AI)是今年台北国际计算机展的重头戏之一,除了展示AI相关应用,也举办论坛强调AI对于未来生活或企业的帮助。究竟这个存在已久的技术增添了何种新“魅力”?不只吸引大厂投入,芸芸众生也为其赋予新意…

人工智能飞入寻常百姓家

 
 
人工智能(AI)是今年台北国际计算机展的重头戏之一,除了展示AI相关应用,也举办论坛强调AI对于未来生活或企业的帮助。究竟这个存在已久的技术增添了何种新“魅力”?不只吸引大厂投入,芸芸众生也为其赋予新意…
 
今年台北国际计算机展(Computex 2017)的重头戏之一为人工智能(AI),除了展示人工智能的相关应用外,也举办了论坛强调人工智能对于人们未来生活或是企业有何帮助。这个不算新的技术为何在近期能够获得大厂的重视,可不是因为AlphaGo“痛宰”了许多赫赫有名的高段棋手,而是在物联网(IoT)的时代下,没有人工智能的“一臂之力”,收集到的庞大数据量,就很可能变成一堆没有用的“垃圾”。
 
人工智能成热门
 
根据维基百科的数据,“人工智能亦称机器智能,是指由人工制造的系统所表现出来的智能。”事实上,人工智能若是要作为一个“实体”,其实可以视为一台有强大运算能力的计算机,英特尔(Intel)全球数据中心销售部产品与技术总经理Pao-Li Chen表示,人工智能可以称得上是第三代的数据中心(Data Center),因为,人工智能是仰赖运算能力而生,没有强大的运算能力去模仿人类的思维,就很难用人工智能这个词来定义。且这个所谓的第三代数据中心,未来将会需要处理物联网时代衍生而出的巨量甚至海量数据,这也是为什么人工智能会变得那么受瞩目,相关产业也相当重视人工智能的发展。
 
因此,虽然人工智能目前规模仍小,但英特尔预测,在2020年时,人工智能的市场规模将成长12倍。Nvidia执行官黄仁勋在今年的Computex发表专题演说时也指出,在这一场人工智能革命开始之际,对于人工智能新创公司的投资在最近的4~5年内增加了近10倍,投资金额高达50亿美元。他认为,这一成长动力来自于由人工智能推动的深度学习(deep learning)技术与应用。
 
另外,IDC预估,2017年全球认知和人工智能系统的营收将达到125亿美元,比起2016年还要成长59.3%。预估到2020年,企业支出与投资在认知与人工智能系统的费用将会超过460亿美元,年平均复合成长率将达54.4%。
 

人工智能飞入寻常百姓家

2017年全球认知和人工智能系统市场营收将达到125亿美元 (来源:IDC)

 
根据IDC报告指出,基于认知运算,人工智能和深度学习的智能应用是下一波技术核心,将会改变消费者和企业如何工作、学习和玩耍。未来这些应用将能透过使用认知系统、机器学习和人工智能,提供预测,以及建议与帮助。
 
早在1997年,IBM就打造了超级计算机深蓝(Deep Blue),并打败了西洋棋世界冠军卡斯巴洛夫(Garry Kasparov),深蓝也被视为人工智能发展的开端;即使2011年IBM QA系统(Question Answering System)华生(Watson)战胜二位益智冠军Ken Jennings及Brad Rutter,证实人工智能系统能解读人类自然语言并进行精确回答,人工智能这个技术也还是停留在「高运算能力的展现」,以及高成本、投资报成率低,并非一般企业或一般民众能够“触及”的阶段,因此消费者与企业对于人工智能的兴趣,一直没有非常热烈,人工智能也持续存在于科幻电影或是高阶运算中心里。
 
何以人工智能转变成众所瞩目的焦点?Chen认为,数据洪水(data deluge)、算法运算能力的突破和再提升,以及激增的创新应用,都是使得人工智能变得更为可能,甚至唾手可得的原因。Appier创办人暨执行官游直翰则认为,因特网、行动网络的精进,让更多数据变得更容易取得,人们的“沟通心态”也从对象只能是人变成机器或装置,以及大厂的投入,在在都是促使人工智能近期受到极大关注的因素。
 
产业与科技不断的进展巧扮推手,人类逐步进入过去科幻电影才看得到的人工智能的世界。黄仁勋在今年的Computex一开始就强调,人工智能世代已经来临。他认为科技产业正历经一股结合深度学习、巨量数据与绘图处理器(GPU)的强大动力,点燃着一场无处不在的人工智能革命。
 
未来,人们生活会越来越智慧化,举凡食衣住行育乐都会融入“智慧”这关键技术,将促使人工智能的发展更加蓬勃。
 
CPU vs. GPU硬件战开打
 
人工智能仰赖超强的运算能力。例如,微软(Microsoft)的深度网络ResNet在2015年就达到超越人类影像辨识的等级;它支持6,000万个参数,需要7ExaFLOPS的运算能力;而在2016年,Baidu Deep Speech 2的3亿个参数需耗用20ExaFLOPS的运算能力;最近,Google的神经机器翻译(Neural Machine Translation,NMT)拥有高达87亿个参数,需要105ExaFLOPS的运算能力,极致的高效能运算每年都在突破。
 
因此,处理器的处理能力开始被检视,也掀起一场处理器的争战。Chen认为,为因应人工智能时代的来临与强大的运算需求,新一代中央处理器(CPU)应运而生,其中,XEON PHI系列更具备很强的深度学习能力。不过,人工智能不是仅以深度学习技术即可涵盖,还需要许多技术的辅助,并与更多相关业者进一步合作,才能打造端对端的人工智能架构与完整的生态体系。
 
除了CPU外,具备强大运算力的GPU,自然也加入了人工智能芯片大战。Nvidia解决方案架构工程部门副总裁Marc Hamilton表示,的确,跟随摩尔定律(Moore’s Law),CPU运算能力持续的再提升,但是摩尔定律却也逐渐走到尽头,不过GPU却不会受到限制,因此在人工智能的世界,GPU将扮演重要角色。
 
不仅如此,人工智能的应用并不会单单局限于消费性市场,各行各业都可运用人工智能,再加上持续会有新的技术注入人工智能,未来人工智能将变得越来越复杂,如此就需要更多的处理器来支撑所需的运算能力。Hamilton指出,市场已开始验证GPU的运算能力,随着新一代Tesla V100 GPU的推出,产业将有更强大的GPU可因应日益复杂的人工智能。
 
值得注意的是,FPGA似乎也受到CPU与GPU大战的波及。Chen解释,FPGA在人工智能的发展中有其“定位”,是不可或缺的一个组件,但无法担任处理器这样的重责大任。
 
AI就从“深度学习”开始
 
无论CPU或是GPU,处理器的确不可或缺,但要能将庞大的数据转化为可用的信息,则需要许多软件算法的辅助,特别是以深度学习为基础的算法。
 
在当今的人工智能世代,深度学习是指神经网络与随机梯度下降(Stochastic Gradient,SGD)算法,结合所有可取得的数据量,以及GPU的能力而实现的结果。深度学习是机器学习领域的一个分支,而机器学习更隶属于人工智能的范围。
 
人工智能有趣之处在于我们几乎可以教它去做任何事,至今也已经看到了各种突破。IBM大中华区总经理Jeffrey A. Rhoda表示,20年前Deep Blue诞生,并在完成“任务”之后退役,而6年前问世的Watson,已经不再专任「棋手」。现在的Watson,也跟着人工智能算法、云端等科技的进展而能做到下棋以外的事,靠的就是收集更多的信息,并转为对人类或人工智能自身更有用的讯息。
 
“机器在第一波工业革命时实现了人力自动化;而今,人工智能也在使人类的智慧自动化,为所有的产业带来革新。”黄仁勋指出,其中最强大的动力与技术就是近来由深度学习实现的突破,例如自动驾驶车、OK Google与AlphaGo等应用。
 
黄仁勋以Nvidia BB8 AI自动驾驶车为例表示,自动驾驶车采用的是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),透过数据自行学习辨识周围的车辆、车距、车道以及如何安全地行驶。自动驾驶车得以实现,“完全是以AI网络学习辨识这个世界、了解目标与原因而驾驶。你只需为其提供一个通用算法以及大量的训练,车辆就能自行探索。”黄仁勋预计在未来十年,业界将经历一场前所未见的交通运输革命。
 
此外,OK Google透过循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)技术提供的数据以及短期记忆(STM)与长期记忆(LTM),从声音中学会了语音指令,在人类提问许多类似的问题后学会了问题的意思。最近,第二代的AlphaGo以三战三胜打败了世界第一的人类棋王——柯洁,其惊人之处就在于采用了与自驾车系统一样的CNN,再加上强化学习(Rreinforce learning,RL)。基本上,AlphaGo也不断地在与自己对弈中学习,从数百万场棋战中累积经验,直到最终成为强劲的棋手。
 
透过CNN、RNN以及强化学习技术,这每一种架构都是基于相同的深度学习算法,实现了以往人们一直认为在科幻中才可能出现的梦想。
 

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