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人工智能革命:人类将不朽还是灭亡?

2019-11-20张越

中关村 2019年11期
关键词:算力英特尔云端

张越

这个世界的未来,是人类的,还是人工智能的? 这一直是备受争议的话题。

早在2015年,孙正义就预言,到2040年人类身边会有10兆个物联网智能设备,100亿个机器人。那个曾经令人不可思议的数字,到今天我们已经见怪不怪了。

根据国际机器人联盟(IFR)的统计,在2015年,全球售出25万台工业机器人,540万台个人/家用机器人,以及价值46亿美金的专业服务机器人。到2018年,全球人工智能核心产业市场规模超过555.7亿美元,相较于2017年同比增长50.2%。

我们看到,传统工业、医疗、教育、零售,甚至交通都在被人工智能改变。

“人工智能也有可能是人类文明史的终结,除非我们学会如何避免危险。”霍金的声音犹在耳际回荡。

人工智能的未来,到底让人欢喜还是让人忧?云端智能技术的出现,让人工智能的未来愈发迷雾重重。

AI的进化:运算力的飙升

虽然当前世界的人工智能风生水起,但几乎所有人工智能都需要在一定的环境里才能“生存”。

研究表明,人工智能机器人如果想达到和人一样“聪明”的大脑,其“大脑”体积将是人脑的100万倍。而当今市场中的人工智能机器人,“脑容量”远远不够,因此它的学习能力也是极其有限的。

而云端智能技术,解决了人工智能“大脑”容量局限的瓶颈。

云端智能,就是将智能技术部署在云端,为其他端侧及场景进行算力赋能。

云端智能技术的出现,对于终端设备而言是具有革命意义的。它从根本上解决了终端设备算力不足的情况,只要有网络的地方,终端设备就可以获得算力。

2018年是人工智能发展的关键一年。这一年的5月,寒武纪研发出了中国首款云端人工智能芯片,其理论峰值速度达每秒128万亿次定点运算,达到世界先进水平。

这一面向人工智能领域的大规模的数据中心和服务器提供的核心芯片,可支持各类深度学习和经典机器学习算法,充分满足视觉、语音、自然语言处理、经典数据挖掘等领域复杂场景下的云端智能处理需求。

人工智能芯片模仿了人脑神经网络结构,一条指令即可完成一组神经元的处理。这一计算模式在做识别图像等智能处理时,比传统芯片高几百倍。

据了解,2018年联想集团推出搭载MLU100智能处理卡的云端智能服务器SR650,已打破了37项服务器基准测试的世界记录。

由此可见云端智能芯片对人工智能产业发展的革命性影响。

AI打败人类的第一步:拥有超级“大脑”

哪怕是两年前,也几乎没有哪个人工智能拥有真正的可以做到自主判断、自主行动的超级大脑。

但最近,世界范围内越来越多人工智能公司致力于人工智能自主学习研发,并且有了突破性进展。

前不久,在2019中关村论坛“中关村国际前沿科技成果展”中,记者看到了英国英特尔中国研究院展出的自适应交互技术机器人。

它现场为大家演示了智能感知和自主学习能力。它可以实现在任何时间、任何地点、任何姿态条件下的人体识别和属性判断。

只要有海量数据,现有的机器人就能很聪明。但是当机器人进入家庭和不同场景,就不可能得到太多的数据,需要逐步适应环境。但英特尔中国研究院却找到了破解环境局限的解决方案,“我们以知识图谱为核心,驱动人工智能模块自适应学习,就是让机器人通过看到的东西逐步学习,认识人和物体,熟悉家庭环境。”英特尔中国研究院高级研究员王志刚说,这样的功能将推动机器人从自动化向智能化发展,“从你让它做某件事,到它逐步了解你的喜好,主动提供服务。”

除此之外,还有一家公司在全球范围内首次提出了“云端智能机器人”概念,这家公司就是达闼科技。

“云端智能”不仅代表了云计算平台自身的智能化升级,更预示其将融合AI、大数据等智能技术,彻底颠覆传统模式,成为未来重要的发展方向和趋势。云端智能,从字面意思就能看出,就是将智能技术部署在云端,为其他端侧及场景进行算力赋能。

如果说英国英特尔中国研究院的研究,突破了机器人拥有了自主学习能力的局限,那么达闼科技则让机器人拥有了无限数据的超級大脑。

让人工智能拥有超级大脑的关键,就是让机器人之间实现互联。也就是,通过网络将机器人“大脑”上传至云端,再通过一个控制器把移动高速专网作为神经,连接机器人,从而使机器人自主行动。

达闼科技将百万机器人对接到云端,让机器人拥有了无限量的大脑。

与此同时,5G时代,为云端智能机器人带来了前所未有的机遇:超级可靠、超高速率和超低时延的5G网络为云端机器人构建了最为健壮和安全的神经控制系统。

大脑是人工智能研究的关键。而近几年全球前沿人工智能公司在该领域的研究,使人工智能快速实现了进化。

我们无法预知10年后的世界是怎样的,甚至连5年之后的世界都无法预判。

我们可以做到的是,在不断推动人工智能发展、进化的同时,我们人类本身,要不断适应被人工智能影响、改变的世界。否则,打败人类的将是时代本身。

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