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AI芯片簡(jiǎn)史:過(guò)去、現(xiàn)在與未來(lái)
發(fā)布時(shí)間:2018/8/13   點(diǎn)擊次數(shù):1559 

在人工智能的時(shí)代,AI成為追逐的熱點(diǎn)技術(shù),并逐漸應(yīng)用到各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域之中,你們了解AI嗎?醫(yī)療爭(zhēng)端、化學(xué)合成、罪犯識(shí)別、自動(dòng)駕駛等應(yīng)用領(lǐng)域,AI的威力日趨擴(kuò)大。目前哪些是AI做不到的,未來(lái)哪些事又是AI可能做到的?美國(guó)商用系統(tǒng)芯片互連IP供應(yīng)商ArterisIP的CTO Ty Garibay發(fā)表了一篇博客,解釋了AI及AI芯片的前世今生。經(jīng)歷了第一次泡沫、寒冬時(shí)期、研究重啟的AI技術(shù),目前的突破點(diǎn)在基礎(chǔ)層AI芯片的更新中。AI到底能不能超越現(xiàn)在順利達(dá)到深度學(xué)習(xí)的高標(biāo)準(zhǔn),還是有待商榷和驗(yàn)證的。



  簡(jiǎn)史

  “人工智能”的術(shù)語(yǔ)1956年便誕生,由三位科學(xué)家John McCarthy、Claude Shannon and Marvin Minsky在英國(guó)達(dá)特茅斯會(huì)議上提出。當(dāng)時(shí)那個(gè)年代末期,Arthur Samuel創(chuàng)造了“機(jī)器學(xué)習(xí)”的概念,指能夠從錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)的程序,這個(gè)程序甚至能夠在跳棋等游戲中表現(xiàn)勝過(guò)編程的人。

  計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速進(jìn)步使研究者相信,AI可很快解決。科學(xué)家們?cè)谘芯炕谌祟惔竽X功能計(jì)算是否能解決實(shí)際生活中的問(wèn)題過(guò)程中,創(chuàng)造了“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的理念。

  1970年,科學(xué)家Marvin Minsky在《生活周刊》采訪中表示,3至8年內(nèi),將有望出現(xiàn)一臺(tái)與人類平均智力相當(dāng)?shù)臋C(jī)器。

  上世紀(jì)80年代,AI走出了實(shí)驗(yàn)室并走向商業(yè)化,還掀起了AI投資狂潮。當(dāng)AI相關(guān)的科技股泡沫破滅后,AI又重新回到實(shí)驗(yàn)室。“AI寒冬”到來(lái)。業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為,當(dāng)時(shí)發(fā)展AI技術(shù)過(guò)于超前,甚至此技術(shù)永遠(yuǎn)都無(wú)法普及。

  1986年,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父Geoffrey Hinton和其他研究人員發(fā)表了一篇里程碑式的報(bào)告,報(bào)告探討了在“反向傳播”算法如何使深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反應(yīng)更出色。

  1989年,深度學(xué)習(xí)三巨頭之一的美國(guó)計(jì)算機(jī)科學(xué)家楊立昆(Yann LeCun)與當(dāng)時(shí)他在貝爾實(shí)驗(yàn)室的同事通過(guò)培養(yǎng)能夠識(shí)別手寫ZIP碼的神經(jīng)系統(tǒng)而驗(yàn)證了一個(gè)AI理論在真實(shí)生活中的可行性。

  2009年,斯坦福大學(xué)的Rajat Raina、Anand Madhavan和Andrew Ng發(fā)表了論文,論證了現(xiàn)代GPU的深度學(xué)習(xí)能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)CPU。AI大軍似乎卷土重來(lái)了。

  現(xiàn)在

  為什么現(xiàn)在投資界都在聊AI,說(shuō)到底驅(qū)動(dòng)因素是計(jì)算機(jī)技術(shù)成熟,海量數(shù)據(jù)容易獲得,一旦研究者有了這些資源,算法與解決方案也就不是天方夜譚。

  但AI芯片的最大挑戰(zhàn)是,如何在系統(tǒng)級(jí)的芯片中,將以上資源協(xié)調(diào)在一起,而且系統(tǒng)級(jí)的芯片是以硬件加速器為載體的。

  所以AI芯片的設(shè)計(jì)要求很高,尤其是在汽車行業(yè),對(duì)安全和可靠性的標(biāo)準(zhǔn)一點(diǎn)都不能降低。

  谷歌和特斯拉這樣的公司對(duì)集成電路設(shè)計(jì)也許還并不成熟,而AI Movie、Horizon Robotics等AI初創(chuàng)企業(yè)雖然對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有很深造詣,但要完成高水準(zhǔn)的系統(tǒng)級(jí)芯片研發(fā)也很困難。

  以汽車前置攝像頭中的深度學(xué)習(xí)AI芯片加速器為例,此芯片主要用途是為了分析和檢測(cè)道路上的車輛、物體。每個(gè)AI芯片都帶有記憶文件以確保最大的帶寬。

  芯片內(nèi)互聯(lián)機(jī)制必須在檢測(cè)到物體時(shí)保證較寬的帶寬,并且在沒有遇到物體,優(yōu)化能源耗損時(shí)分配較窄的帶寬。而優(yōu)化的手段就是更新更高級(jí)的算法。這樣的AI算法每天都要更新或升級(jí)一次。

  如果把現(xiàn)在的深度算法芯片比作香蕉,那么沒人愿意保留爛了的香蕉。其實(shí)AI芯片中舊算法就好比爛香蕉。所以對(duì)AI芯片來(lái)說(shuō),問(wèn)世時(shí)間比其他類別的半導(dǎo)體更加敏感。

  未來(lái)

  除了深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大幅推動(dòng)了AI技術(shù)的進(jìn)程,仍有很多研究者認(rèn)為,如果AI要達(dá)到更好的要求,還需要更多的方法去支持AI芯片。

  大多數(shù)AI芯片的設(shè)計(jì)目前只是基于楊立昆和Hinton等學(xué)者的理論而研發(fā)出的不同版本,但如果一直沿著這一條軌道前進(jìn),AI技術(shù)無(wú)法有更大的實(shí)質(zhì)突破,更不用說(shuō)用AI完全替代人類思維。

  目前AI技術(shù)還是要建立在“標(biāo)簽化”數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上的,它無(wú)法完成一個(gè)與歷史經(jīng)驗(yàn)毫無(wú)關(guān)聯(lián)的任務(wù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也并沒有將已有知識(shí)與陌生規(guī)則(例如,“向上”的對(duì)立面是“向下”、孩子由父母生育等事實(shí))。

  AI技術(shù)現(xiàn)在還不能根據(jù)沒有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)解決問(wèn)題,好比一個(gè)人即使沒被燙過(guò),也不會(huì)主動(dòng)去碰點(diǎn)燃的火爐,AI卻還做不到。即使通過(guò)“標(biāo)簽化”的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)樣本也要足夠大。

  AI芯片似乎沒能表現(xiàn)得比人類更智能,但它們的學(xué)習(xí)能力很強(qiáng),未來(lái)可以變得更聰明。算法和芯片系統(tǒng)的設(shè)計(jì)都可以進(jìn)步,這需要AI芯片具備更高級(jí)的記憶系統(tǒng)和連接機(jī)制,以及承載深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)流的硬件加速器.
 

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