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4:1收官!阿法狗就讓你顫抖 那面對更牛的異構(gòu)智能人類顏面何在?

作者: 時(shí)間:2016-03-15 來源:物聯(lián)網(wǎng)智庫 收藏
編者按:云計(jì)算+邊緣計(jì)算的趨勢已經(jīng)形成,正在逐漸完善物聯(lián)網(wǎng)的“云腦”和“終端大腦”,就像過去幾年中“云腦”供應(yīng)者贏得市場認(rèn)可一樣,優(yōu)秀的“終端大腦”能力提供者也將成為物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域一個(gè)重要的角色脫穎而出。

  今天,與李世石進(jìn)行了最后一場博弈,最終以4:1收官!

本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/201603/288303.htm



  研發(fā)的人工智能系統(tǒng)AlphaGO與世界頂級圍棋手李世石之戰(zhàn)無疑吸引了全球的目光,也讓人工智能科學(xué)領(lǐng)域掀起了一場國際競賽。相對于高調(diào)的和Facebook等巨頭,人工智能領(lǐng)域的“隱形”高手也開始浮出水面,一家名為NovuMind(異構(gòu)智能)的公司進(jìn)入人們視野。近日,NovuMind宣布啟動(dòng)其人工智能項(xiàng)目“異構(gòu)神機(jī)”,加入人機(jī)對戰(zhàn)競賽。

  由于圍棋程序需要的蒙特卡洛對策樹搜索以及和其它各種深度神經(jīng)網(wǎng)的無縫集成,需要大規(guī)模異構(gòu)高性能超級計(jì)算機(jī)的支持,而NovuMind擁有全球頂級科學(xué)家的團(tuán)隊(duì),并建成了專為人工智能設(shè)計(jì)的超級計(jì)算機(jī),訓(xùn)練出成熟的深度神經(jīng)網(wǎng),能夠設(shè)計(jì)并充分使用更強(qiáng)大的異構(gòu)計(jì)算能力。在此支撐下,NovuMind開發(fā)的異構(gòu)神機(jī)比Alpha GO更勝一籌。知名人工智能科學(xué)家、NovuMind創(chuàng)始人吳韌博士表示:“在訓(xùn)練各種巨大的非常智能的神經(jīng)網(wǎng)方面,我們的技術(shù)和世界任何一家公司相比都毫不遜色?!?/p>



  能夠與世界頂級圍棋手競賽,足見人工智能的發(fā)展之快。不過,僅僅競賽并非最終目的,人工智能也應(yīng)廣泛應(yīng)用于人類生產(chǎn)生活中。此前,筆者曾與吳韌博士進(jìn)行一次深度交流,在異構(gòu)智能應(yīng)用上,吳韌博士不僅表現(xiàn)展示了對弈中領(lǐng)先于Alpha GO的信心,更堅(jiān)定了異構(gòu)智能在未來物聯(lián)網(wǎng)中廣闊前景,即為萬物智能提供無所不能和無處不在的“大腦”。

  緣起:云端計(jì)算在物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用

  在過去的一周里,阿里巴巴發(fā)布物聯(lián)網(wǎng)整體戰(zhàn)略成為物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的一個(gè)重磅新聞,隨之而來的是“云腦物聯(lián)網(wǎng)”概念的推出,阿里認(rèn)為智能終端產(chǎn)生數(shù)據(jù)大爆炸,數(shù)據(jù)的存儲、挖掘、實(shí)時(shí)處理,都需要依靠云計(jì)算。

  云端作為設(shè)備“大腦”已成為一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢,正在成為市場的主流方向。在阿里之前,我們看到了太多的案例:機(jī)智云、Ayla物聯(lián)、AbleCloud、云智易等為連接設(shè)備搭建的云平臺成為市場寵兒,獲取數(shù)千萬甚至數(shù)億融資的新聞不斷爆出。的確,隨著網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的普及和連接協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)化的推進(jìn),有了云端平臺的計(jì)算能力支撐,終端設(shè)備具備了智能化能力,從而直接改變?nèi)藗兩?。不過,從一開始,對于云端計(jì)算的質(zhì)疑之聲并未停止,安全性、功耗、時(shí)延等方面的問題不斷暴露。

  質(zhì)疑:云端計(jì)算并不能 支撐起物聯(lián)網(wǎng)全部應(yīng)用場景

  在賦予設(shè)備智能化的過程中,一些不得不考慮的因素讓云端到終端之間形成了屏障,使得很多終端與云端連接中的效率大大降低。

  (1)老生常談的安全性:這是人們不厭其煩地討論的一大問題,數(shù)據(jù)從終端和云端之間傳輸中、云端存儲、處理等過程中不可避免讓人有這方面的擔(dān)憂。

  (2)功耗的誤區(qū):很多支持云端計(jì)算的觀點(diǎn)認(rèn)為,數(shù)據(jù)在終端處理將形成大量能量消耗,而傳輸至云端處理將大大降低終端功耗。不過,在一篇題為《CNN optimizations for embedded systems and FFT》的論文中,實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)單位數(shù)據(jù)無線傳輸?shù)墓拇蟠蟾哂诒镜靥幚砉?,兩者之家相差竟然有百萬倍。因此,功耗并非云端的一個(gè)優(yōu)勢。

  (3)帶寬和時(shí)延:雖然未來我們將建立起無處不在的網(wǎng)絡(luò),方便所有設(shè)備無縫接入,但我們能保障網(wǎng)絡(luò)能夠隨時(shí)隨地滿足設(shè)備傳輸帶寬要求?對于實(shí)時(shí)性要求極高的終端設(shè)備,從終端到云端之間的時(shí)延會不會造成影響?例如車聯(lián)網(wǎng)方案中,車輛在瞬時(shí)碰撞情況下,數(shù)據(jù)傳輸至云端進(jìn)行處理,再反饋給車輛,這一時(shí)延可能會造成事故發(fā)生。

  除以上幾點(diǎn)外,還有不少因素對云端計(jì)算產(chǎn)生較大影響。在未來數(shù)百億甚至數(shù)千億終端聯(lián)網(wǎng)的背景下,有大量設(shè)備并不適合連接至云端,云端計(jì)算并不能支撐起物聯(lián)網(wǎng)所有場景,終端本地智能化也成為物聯(lián)網(wǎng)的另一趨勢。

  趨勢:從萬物互聯(lián)到萬物智能,除了“云腦”還需終端的“大腦”

  以往的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,網(wǎng)絡(luò)所連接到的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都是人,因此每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有一個(gè)實(shí)實(shí)在在的大腦存在,能夠自行思考、自主決策;而物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,每個(gè)節(jié)點(diǎn)所能連接的是實(shí)體的物,本身并不具備思維能力。因此,物與物之間無縫連接、數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r(shí)傳輸這樣的“萬物互聯(lián)”場景只是四肢發(fā)達(dá)的“無腦物”聯(lián)網(wǎng),并非物聯(lián)網(wǎng)的終極場景。對此,吳韌博士有自己的看法:物聯(lián)網(wǎng)中核心并非聯(lián)網(wǎng),而是每一個(gè)“物”足夠智能,具備智能化的思維、決策能力,即I2oT(Intelligent Internet of Things)。也就是說,從“萬物互聯(lián)”到“萬物智能”方是物聯(lián)網(wǎng)的真正應(yīng)用場景。


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