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计算资源持续垄断化,AI前沿研究何去何从?-郑州网站建设

梦之网科技2019-10-02文章动态

计算资源持续垄断化,AI前沿研究何去何从?-郑州网站建设

【猎云网(微信号:ilieyun)】10月2日报道(编译:葛兰东)

从大型机到个人电脑,从互联网到智能手机,计算机技术的每一个重大进步都为更多的人在数字前沿创造了机会。

但越来越多的人担心,科技行业的新前沿——人工智能,正在逆转这一趋势。

计算机科学家表示,人工智能研究的成本越来越高,需要大型数据中心进行复杂的计算,这使得更少的人能够轻松获得开发自动驾驶汽车或数字助理等未来产品所需的计算能力。

他们表示,危险在于,开创性的人工智能研究将是一个贫富差距明显的领域。拥有这些数据中心的主要是一些大型科技公司,如谷歌、微软、亚马逊和Facebook,它们每年都要花费数十亿美元建设自己的数据中心。

研究人员发出警告之际,人们对大型科技公司的实力日益感到担忧。人们的注意力大多集中在当前这一代技术上——搜索、在线广告、社交媒体和电子商务。但是科学家们担心探索未来科技发展的障碍,因为这需要惊人的计算能力。

大型科技公司的现代数据中心规模庞大且保密。这些建筑有足球场那么大,或者更大,有成百上千台电脑的架子。门是防弹的,墙壁是防火的,外人很少被允许进入。

那些云计算的引擎室,它们为智能手机和笔记本电脑提供了丰富的娱乐和信息,并使数百万开发人员能够编写基于云的软件应用。

但在大型科技公司以外的人工智能研究人员看来,他们的领域出现了令人担忧的趋势。艾伦人工智能研究所最近的一份报告,利用了另一个人工智能实验室OpenAI的数据,发现计算量需要在诸如语言理解等人工智能任务中处于领先地位,在过去的六年里,游戏和常识推理的数量激增了约30万次。

所有这些计算燃料都需要为所谓的深度学习软件模型提供动力,这些模型的性能会随着更多的计算和数据而提高。近年来,深度学习一直是人工智能取得突破的主要驱动力。

微软亿万富翁联合创始人Paul Allen于2014年创立的艾伦研究所,其首席执行官Oren Etzioni表示:“成功的话,会带来巨大的好处。但做研究的成本正呈指数级增长。作为一个社会和一个经济体,如果只有少数几个地方可以让你走在最前沿,我们就会遭殃。”

OpenAI的发展表明了经济的变化,以及深度学习人工智能技术的前景。

OpenAI成立于2015年,并获得了马斯克的支持。它最初是一家非盈利研究实验室。它的抱负是在人工智能的前沿开发技术,并与更广泛的世界分享收益。这一设想暗示了一个有灵感的程序员的计算传统,即独自在笔记本电脑上工作,想出了一个伟大的想法。

今年春天,OpenAI在一款名为Dota 2的复杂电子游戏中,使用其技术击败了世界冠军人类玩家团队。它的软件通过几个月的不断尝试和错误学会了这款游戏,相当于玩了4.5万年的游戏。

OpenAI的科学家们已经意识到,他们从事的工作更像是粒子物理或天气模拟,这些领域需要巨大的计算资源。例如,赢得Dota 2,需要花费数百万美元租用数以万计的云计算数据中心内的计算机芯片,这些数据中心由谷歌和微软等公司运营。

作为OpenAI与微软协议的一部分,这家软件巨头最终将成为该实验室唯一的计算资源。

OpenAI的首席科学家Ilya Sutskever说:“如果你没有足够的计算机,你就无法取得突破。”

学术界也对先进的人工智能软件所消耗的能量提出了担忧。马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校的三位计算机科学家在最近的一篇研究论文中估计,训练一个大型的深度学习模型,可以产生相当于五辆美国汽车寿命的碳足迹。(大型科技公司表示,他们购买了尽可能多的可再生能源,减少了数据中心对环境的影响。)

Etzioni和他在艾伦研究所的合著者表示,或许可以通过改变衡量人工智能技术成功程度的方式,至少部分地解决这两个问题——电力使用和计算成本。

他们说,该领域一心一意地专注于准确性,使研究偏向了一条过于狭窄的道路。

效率也应加以考虑。他们建议研究人员也报告在项目中取得成果的“计算价格标签”。

自从他们的“绿色人工智能”论文在7月份发表以来,他们的观点在研究界引起了很多人的共鸣。

罗切斯特大学计算机科学教授Henry Kautz指出,准确度“实际上只是我们在理论和实践中所关心的一个方面”。他说,其他方面包括能源的使用量,AI技术工作需要多少数据和多少熟练的人力。

文章关键词
人工智能
数据中心
深度学习
OpenAI
计算机科学