2019年人工智能硬件与应用大趋势

摘要： 机器学习能真正发展为人工智能吗？硬件对人工智能到底有多重要？有哪些应用会在2019年成为现实？

2019年即将到来，人工智能将往什么方向发展？机器学习将如何演变为人工智能？在神经网络领域具备20年的技术经验Eugenio Culerciello，在硬件和软件两方面都有经验积累。他预测，在硬件和应用两方面，2019年的人工智能都值得咱们期待。

目标

一句话归纳，人工智能领域的目标就是制造超越人类能力的机器：自动驾驶汽车、智能家居、人工助理和安防摄像头是首要的目标，接下来是智能厨房、清洁机器人以及安防无人机和机器人。其余应用包括永远在线的我的助理，和可以看见、听见用户生活经历的生活伴侣。人工智能的终极目标则是彻底自动的人工个体，能在平常任务中达到、甚至超越人类的工做表现。

软件

一般，软件是指在最佳化算法训练之下，可以解决某一具体任务的神经网络架构。不过，这并不能等同于人工智能。人工智能必须可以在真实环境中进行无监督学习，重新的经验中学习，结合在各类环境中学到的知识、解决当下的问题。
那么，目前的神经网络，如何能演变为人工智能呢？

• 神经网络架构
  神经网络的优点在于从数据中自动学习，但咱们忘记了一点：训练的基础是手动设计的神经网络架构，这没法从数据中习得。这是目前这个领域的重大限制因素。问题在于，从数据中学习神经网络架构目前必须从零训练多个架构，而后选择一个最佳架构，这须要太长时间。

• 目前神经网络的限制

没法预测、基于内容推理和暂时性不稳定都是目前的限制。咱们须要一种新的神经网络。

神经网络正在演变为编码器和解码器的结合。编码器将数据编码为一种代码表征，解码器则扩展表征，生成一系列更大的表征，例如图像生成、心理模拟、图像标亮等。

• 无监督学习
  人类没法永远守在机器旁，一步步指导它们的“人生经历”。咱们可忙得很！但是目前，对于监督学习咱们还得给机器反馈，改正它们的错误。而人类只须要学习几个例子，就能自动改正，并持续学会更多、更复杂的数据。
• 预测型神经网络
  目前神经网络的主要限制之一是，它们没法像人类大脑同样进行预测。预测听起来很玄乎，但其实咱们天天都在预测。若是桌子上有一小团棉花，你天然会预测棉花团会很轻，不须要花很大力气就能拿动。经过预测，咱们的大脑能理解咱们的身体和环境，还能知道咱们是否须要学习新信息。若是你拿起桌上的棉花团，发现因为里面藏着铅块其实很重，大脑的认知能力能让你学会判断，第二次拿起棉花团的时候就不会惊讶了。预测性神经网络是与复杂的外在世界互动的核心。

• 持续性学习
  “终生学习”对于神经网络来讲是一件大事。目前的神经网络要想学习新数据，必须每次都从头开始从新训练。它们必须能意识到本身的“无知”，并自动评估是否须要进行新的训练。同时，在真实世界中，咱们但愿机器能够学会新技能，同时不忘记本来的知识。持续性学习也与迁移学习有关，这须要用到全部上述提到的技能，对加强型学习也很重要。
• 加强型学习
  加强型学习可谓是深度神经网络的领域的圣杯。这须要自动学习、持续学习、预测能力和不少咱们还未知的能力。目前，解决加强型学习的问题，咱们使用标准的神经网络，例如能够处理视频或音频等大容量数据输入的深度神经网络，并将其压缩为表征，或者RNN等序列学习神经网络。它们能够从零开始、甚至一晚上之间学会下围棋，可是与人类在真实世界中的能力相比，还相差很远。
• 循环神经网络（RNN）Out了
  RNN很难进行并行化训练，因为使用超高的容量带宽，即使在特殊的定制机器上也运行很慢。基于注意力机制的神经网络—尤为是卷积神经网络—训练和配置起来更快、更高效，而且更容易规模化。它们已经逐渐补充语音识别，并在加强学习架构和AI的广阔天地间寻找更多的应用。

硬件

因为硬件的支持，深度学习在2008至2012年间实现了日新月异式的进展：每一部手机上都配有便宜的图像传感器，可以收集大量的数据库，同时GPU加速了深度学习的训练。在最近两年，机器学习硬件飞速发展。许多公司都在这个领域：NVIDIA、Intel、Nervana、Movidius、Bitmain、Huawei、ARM、Wave等等，全部公司都在开发定制的高性能芯片，用来训练和运行深度神经网络。
这场开发竞赛的关键是， 在处理最近的神经网络运做时，提供最低的能力和最高的可测量性能。
不过，只有少数人知道硬件对机器学习、神经网络和人工智能的影响，或者微型芯片的重要性以及如何开发微型芯片。例如：

• 架构：
  不少人以为计算机架构不过是加法器和乘法器，可是有一些架构可以最小化记忆带宽，一直同时使用全部单元。
• 编译器：
  不少人以为硬件不重要，神经网络编译器才是关键。可是在本身设计架构的时候，编译器只不过是经过机器代码，解读神经网络的计算图像。开源编译器的做用有限，由于最难的一步得依靠未知的架构。开源编译器能够做为前端，在硬件架构和神经网络图像之间还有不少值得探讨的领域。
• 微型芯片：
  对于重要的算法，优化性能的最佳办法就是定制微型芯片，或者ASIC或SoC。FPGA如今已经含有深度神经网络加速器，预计将在2019至2020年实现，可是微型芯片老是更好的。
• 进步：
  即使微型芯片的规模化还未被使用，还有一些技术进步能让深度神经网络加速器轻松得到10至20倍的提高。值得关注的的进展包括系统级封装和升级记忆等。

应用

如今，咱们来详细讨论在哪些应用领域，AI和神经网络将改变咱们的生活：

• 分类图像和视频：
  云服务已经包含了这项应用，接下来也会来到智能视频传送中。神经网络硬件不经过云端，在本地处理愈来愈多的数据，不只保护了隐私，也节省了互联网带宽使用。
• 语音助理：
  语音助理已经进入咱们的生活，在智能家居中起到重要做用。不过，咱们常常忽视聊天的难度，对人类来讲是一项基本活动，而对机器来讲则是一项伟大的革新。语音助理正在进步，但仍是不能彻底移动化。Alexa、Cortana和Siri会永远在线，手机将很快成为将来的智能家居。这是智能手机的又一次进步。除了手机，语音助理也须要进入汽车，随着用户移动。咱们须要更多的本地语音处理、更强的隐私保护和更少的带宽要求。随着硬件的进步，1至2年以内这些都能实现。
• 人工助理：
  语音挺好，可是将来咱们真正想要的人工助理还能见咱们所见，跟随着咱们移动的脚步分析周围的环境。神经网络硬件会帮助咱们实现这个好梦，可是分析视频传输要求很高的计算能力，已达到了目前硬件能力的理论边缘，比语音助理要困可贵多。AiPoly等创业公司已经提出了解决方案，可是缺少强大的硬件，使其能在手机上运行。另外值得关注的还有，若是把手机屏幕换成相似眼镜的可穿戴设备，咱们的助理将成为咱们的一部分。
• 家务机器人：
  另外一项重要应用是能够作饭和清洁的家务机器人。咱们也许很快就能实现硬件，可是还缺少软件。咱们须要迁移学习、持续学习和加强型学习。每个食谱都不同，食谱里的每一种食材都不同。咱们没法把这部分写死，必须开发一个善于学习和总结的机器人。这仍是一个遥远的理想。

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本文做者：【方向】

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