展望2018 AI芯片領(lǐng)域:眾多廠商追隨深度學(xué)習(xí)
在這種環(huán)境下,F(xiàn)acebook和Google等網(wǎng)絡(luò)巨頭都發(fā)布大型數(shù)據(jù)集,以吸引更多的人從事諸如對新應(yīng)用領(lǐng)域或者視頻等數(shù)據(jù)類型進行識別的前沿問題。
先鋒者們拓展了應(yīng)用前沿
隨著算法的發(fā)展,研究人員也在推動深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用前沿。
Google正在系統(tǒng)地將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運用于從自動字幕照片混合到讀取MRI掃描以及監(jiān)測工廠車間質(zhì)量控制等方方面面的問題。谷歌人工智能研發(fā)負(fù)責(zé)人Jia Li在IEEE研討會上表示:“人工智能不是單一的技術(shù)或產(chǎn)品。我們從理解一個領(lǐng)域開始,然后收集數(shù)據(jù),找到算法,并提出解決方案。每一個新問題我們都需要一個不同的模型。”
的確,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正在被用于幾乎所有領(lǐng)域,包括設(shè)計和制造芯片。英特爾列舉了超過40種可能的用途,從面向消費者的網(wǎng)上購物助手,到華爾街自動交易程序。
現(xiàn)在在Target公司擔(dān)任數(shù)據(jù)科學(xué)家的一位IBM前研究人員對應(yīng)用領(lǐng)域給予了更加清醒的認(rèn)識。大部分零售商的數(shù)據(jù)都是關(guān)系型數(shù)據(jù),而不是最適合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。Shirish Tatikonda在一次大會后的簡短采訪中表示,Target公司的業(yè)務(wù)問題中只有大約10%適用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。盡管如此,該公司正在積極開拓這一領(lǐng)域,其系統(tǒng)中約有10%是面向訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的GPU服務(wù)器。
為了擴展這樣大規(guī)模的努力,谷歌的研究人員正在探索他們所謂的AutoML,其想法是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動生成模型,而不需要數(shù)據(jù)科學(xué)家手動調(diào)整這些模型。
盡管最近很多公司試圖減少內(nèi)存占用量,但深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在尺寸上仍然差別很大。來源:高通
機器人技術(shù)先驅(qū)Rodney Brooks擔(dān)心,預(yù)期可能會失控。他在最近的一次談話中說:“深度學(xué)習(xí)是好的,但它正在成為人們用來打擊一切的工具。”
對Patterson而言,他仍然很樂觀。他說,雖然廣泛的人工智能領(lǐng)域沒有兌現(xiàn)過去的承諾,但在機器翻譯等領(lǐng)域的成功是真實存在的。“可能所有低處的果實都摘下來了,所以沒有什么更令人興奮的事情,但是你幾乎每個星期都會看到有進展......所以我認(rèn)為我們會發(fā)現(xiàn)更多的用途。”
責(zé)任編輯:任我行
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