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AI无终点 与自然智能融合是下个突破口

admin 2017-12-5 09:12

去年12月,英特尔公司全球副总裁、中国区总裁杨旭在接受媒体采访时明确表示:“英特尔现在已经不是一个单纯的芯片公司了,虽然芯片是很重要的一块,但不是唯一。”简短的一段话,透露出英特尔正处于转型的关键时期。

  也同样是在去年底,英特尔正式对外公布了未来发力的八大领域:人工智能、无人驾驶、5G、虚拟现实、体育、机器人、精准医疗以及中国制造2025。这些领域堪称智能互联时代最具标志性和潜力的八个领域。

  进入2017年,英特尔在这八个领域中陆续释放出了更多的声音。并且在11月底针对媒体举行了“英特尔中国研究院开放日”活动,英特尔中国研究院院长宋继强率领技术战略与合作、通信架构、认知计算等领域的专家团队,共同分享了英特尔中国研究院的整体定位、研究方向和创新机制,并展示了在人工智能、机器人、5G、虚拟现实等一系列前瞻科技领域的最新研究成果。

英特尔中国研究院专家团队,左二为英特尔中国研究院院长宋继强先生

  随着物联网、AI时代的到来,数据也将步入洪流时代。

  如今,每个互联网用户每天产生的数据量约为1.5个GB。而每台自动驾驶汽车每天产生的数据量将超过4000GB,每家智慧工厂每天所产生的数据量将超过1000000GB。

  面对如此庞大的数据吞吐量,硬件平台计算能力将面临严峻挑战。

·以至强为核心的高性能硬件平台

  在数据吞吐量更为庞大的AI领域,英特尔将硬件平台的构成分为了两大块,以应对不同应用环境下的数据计算:

  其一,是面对大数据量计算的数据中心应用环境。其中包括首次采用网状环形架构的英特尔至强可扩展处理器,英特尔至强融核处理器处理器,同时还包括适用于为人工智能加速的ARRIA 10 FPGA,以及英特尔Nervana神经网络处理器。

  其二,是边缘化的细分领域应用。包括酷睿与凌动,Iris锐炬核显,同时也包括视觉计算平台Movidius VPU以及语音计算平台英特尔GNA。

  在英特尔的AI硬件生态体系中,至强是极其重要的一环。以至强可扩展处理器铂金8180为例,其单颗处理器能够在SGEMM上实现3570GFlops浮点运算能力,有效提升上一代人工智能工作负载性能,单机性能提升倍数为推理吞吐量提升的4.2倍,训练吞吐量提升2.2倍。

·平台化解决方案帮助开发者缩减成本

  在PC领域,英特尔最为人所熟知的是处理器。然而深入了解就会发现,其实英特尔最擅长的是平台化解决方案。英特尔处理器、英特尔核显、傲腾内存、英特尔无线网卡等等,才是一台电脑的重要构成,只不过普通用户只关注处理器罢了。

  而在人工智能领域,英特尔同样是在硬件、软件基础上,为开发者们提供平台化的解决方案。

去完英特尔中国研究院 我对AI发展有了新认知
英特尔HERO平台

  以英特尔新近研发的HERO平台为例。它采用了英特尔酷睿系列CPU,并搭载英特尔Arria 10 GX系列FPGA作为异构加速器基于HERO平台,英特尔中国研究院开发了多种基于FPGA加速的机器人算法,能够为智能机器人提供定位与导航、 高精度运动规划、雷达感知以及自主壁障等多种能力。

去完英特尔中国研究院 我对AI发展有了新认知
HERO平台为机械手臂执行指令提供快速的响应能力

·科技转化为成果才是最重要的

  从技术立项、研发,到反复的测试、验证,最终都是为落地到产品而服务。近些年,英特尔在计算机视觉领域取得了极大的突破,比如在人脸分析和情感识别方面,英特尔中国研究院很早便拥有最先进的算法,并且在EmotiW比赛(自然环境下的情感识别比赛)中获得冠军,该算法的速度是第二名团队的200倍,可以应用于无人驾驶、智能机器人等场景当中。

  你的AI机器人“睿宝”就是非常有代表性的科研成果。

  智能机器人的发展,不仅仅只是能够识别用户语言或拥有较为初级的图像识别能力,而是能够真正成为人类的朋友。这就需要机器人具备快速识别人脸、清晰分辨出声音或者能够通过日常的聊天让机器人逐步“认识”这个人。

  睿宝就是一款这样“聪明体贴”的智能机器人。通过基于置信度的多模态融合技术, 配合摄像头和麦克风等多个传感器,睿宝机器人能够在线自主学习,采集和标注每个用户在不同时间、地点和场景下的数据。

  同时利用个性化知识图谱,通过多模态交互,睿宝还能构建针对每个用户的知识图谱,支持个性化交互。

  说通俗一些就是,睿宝不仅能够通过声音、图像记住用户的长相、声音特性,同时还能够在平时的聊天中收集用户喜好,为用户“画像”,这些技术都可以广泛应用于家用服务机器人、智能家居等需要与用户互动、提供个性化服务、情感陪伴等场景。正如宋继强所言:“我们的目标是让英特尔的技术能够很好的支撑未来自主设备服务未来世界的愿望。”

  为了实现这样的愿景,英特尔中国研究院始终在关注不太容易做并且需要长期投入的事情。比如视觉理解技术的研究、人机交互方式的探索、5G+无线通信技术的研发、智能存储的研究等等,这些技术都将对未来如无人机、机器人、无人车等等这些自主设备的突破奠定坚实基础。

·让机器智能更自然

  在我们的印象中,智能机器人只要能听懂、看见、基本的交流就可以了,时下绝大多数所谓的智能机器人产品在听、说、看方面确实已经做到了。然而英特尔中国研究院的科学家们,却并不满足于此。因为未来,人工智能并非终点,自然智能的融合才是星辰大海。

  宋继强院长举例说:“对于无人驾驶来讲,车本身是一个智能主体,而基础设施环境里的摄像头、交通灯同样不可或缺。现在交通灯的控制都是预先编好程序,什么时候是红灯,什么时候是绿灯都相对固定。但实时路况却非常复杂,明明车很多的时候,绿灯时间却很短,从而逐渐造成拥堵,这就是因为交通灯不够智能。解决问题的方法目前只能靠交警或者热心群众来疏导,也就是靠自然智能来解决这个问题。”

  但这并不是最好的解决方法,与其堵了再去疏通,不如通过更为智能的交通灯来合理控制车流,从而最大限度的避免拥堵发生。这时候,就得让交通灯具备与人类一样的自然智能了。

  于是,英特尔推出了能够模拟人脑神经炎计算LOIHI(夏威夷活火山)芯片。LOIHI是首款能够自主学习的芯片,每一个单芯片包含128个核,每一个核包含众多神经元,每个神经元可以跟其他的神经元产生互相连接。

  LOIHI芯片上的神经元里面的很多参数都是可以实时被更新调整的。在工作上可以修改自己,自主学习,自我学习的能力。这使得LOIHI能够模拟人类大脑神经元模式,拥有更为自然的智能。

  而之前所有的芯片都不具备自主学习、修改的能力,都是在其它工具上去训练好一个模型然后放到芯片里,在参数无法改变的情况下,只能成为是一种人工的、固化了的智能。

·结语

  其实除了人工智能相关研究之外,英特尔中国研究院还致力于通过5G和VR的结合,解决移动VR端的关键问题,从而实现远程沉浸式互动体验;此外,在三维人脸技术、多模态人脸情感分析、多模态图像视频解析、低精度网络压缩技术等方面,英特尔也取得了长足的进步,并在专业领域赛事中取得了傲人的成绩。

  随着物联网、人工智能、无人驾驶、VR/AR等新兴领域的逐步落地,人类社会即将进入数据洪流时代。在这样的背景之下,传统的生态将遭到冲击,全新的生态体系将在变革中逐步构建。应对庞大的数据洪流、以及产业变革,所依赖的不仅仅是传统硬件性能的提升,同时还需要云计算、大数据、智能存储、智能芯片等各个领域的发力,而英特尔在这些层面,已经走在了业界前沿。

来自: ZOL笔记网
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