微软推人工智能系统Adam叫板谷歌
[摘要]Adam相比此前的系统，在图片识别方面精准度提升了一倍。
腾讯数码讯（编译：Newsboy）我们正在进入一个新的时代——人工智能时代。依靠大量的试验研究，谷歌、Facebook，微软和等大型科技或互联网公司正寻求更为强大人工智能技术，其中包括语言识别，语言翻译，计算机视觉，以及图片识别。打败谷歌Brain在人工智能领域，谷歌相比对手走在了最前列。最近，该公司收购了多伦多大学一家神经网络方面的初创公司DNNResearch。据悉，这家公司创始人是机器“深度学习”（Deep Learning）方面的领军人物。此外，谷歌也公开讨论过新型人工智能技术，其中涉及了安卓手机上的语音搜索。谷歌在语音识别技术和计算机视觉精确度方面都创造了好几项纪录。但是现在，微软研究团队表示，它们新开发出了一种新型人工智能系统，名叫Adam。微软在其近期组织的学术峰会上也是首次提到了这项新技术。微软表示， Adam相比此前的系统，在图片识别方面精准度提升了一倍，尤其是在识别狗的品种或者蔬菜种类方面。“Adam 旨在探索人类大脑的奥秘。”微软研究院院长彼得·李(Peter Lee)。彼得·李宣称，在ImageNet 22K标准测试中，Adam 神经网络在图片识别方面的表现要比谷歌Brain快。ImageNet 22K标准主要向谷歌在线服务（包括安卓设备语音识别和谷歌地图等）提供了一种人工智能测评计算方法。这项测试需要系统具备处理2.2万张图片数据能力。在Adam之前，只有少数人工智能模型能够处理如此规模庞大的数据输入，其中就包括谷歌Brain。不过，Adam并非凭借“深度学习”算法来打败谷歌，它的取胜之道是优化设备数据处理和调整系统与设备之间交流。微软这项研究的奠基人为Trishul Chilimbi。有意思人的是，Trishul Chilimbi此前并非人工智能领域专家，而是从事大规模计算机系统研究。Adam工作原理与其他“深度学习”系统类似，Adam运行于一组标准计算机服务器阵列，实际上它使用了微软Azure云计算服务。“深度学习”旨在通过构建人脑神经网络系统，更加紧密地模仿人类大脑工作方式。Adam在运行过程中需要大量的服务器，就如同人脑在运转过程中需复杂的神经网络一样。两者的区别在于，Adma利用的是一项名为“非同步”（asynchrony）技术。随着计算系统变得日益复杂，系统内各部分彼此之间在交流时变得越来越困难。不过，“非同步”技术能够帮助解决这一问题。从根本上讲， “非同步”将系统分为多个小部分，它们在 “分享”各自运算和融合为一体前，彼此都是独立运行的。问题在于，尽管这种技术能够很好的应用在智能手机和笔记本电脑上（智能手机和笔记本电脑的内部计算分散在诸多不同芯片之上），但在包含了很多不同服务器的系统中（如神经网络），这项技术的表现算不上成功。但是，诸多研究人员以及包括谷歌在内的科技公司在过去几年时间都在这一领域投入很多精力，而微软正是凭借华盛顿大学研发的“HOGWILD!”技术才占得先机。“HOGWILD!”技术起初只是让机器内部每个处理器能够更为独立的运行。不同芯片甚至都能够写入相同的存储单元之中，彼此之间不会受到“重叠”影响。对于大部分系统来说，这种技术绝对不算什么“好东西”，它们可能会导致数据冲突，因为一台设备覆盖了其设备已完成数据编码。但在某些情况下，这种技术运作良好。正如华盛顿大学研究员所展示的，“HOGWILD!”可以大幅提升单个设备的运算速度。微软Adam在此基础之上做了改进，应用了 “HOGWILD!”技术。 “我们比HOGWILD!更疯狂，因为Adam的异步性更强。”Chilimbi表示。尽管神经网络分布极其密集，且数据冲突风险很大，但这种方法行得通，是因为如果系统能够避开数据冲突，这种“冲突”则会带来一种相同的运算。微软表示，Adam可以帮助神经网络更快速、更精确的来“训练”设备对图片的认知能力。让人感到惊讶的是，Adam运行的竟然是传统的计算机芯片，而非专门用于图形处理的GPU。目前，很多“深度学习”系统使用的是GPU，就是为了避免数据通信瓶颈。但Chilimbi表示，微软Adam选择的是不同的路径。神经网络依靠的是海量数据，它所处理的数据比标准计算机芯片CPU要多得多。这也是为什么它们需要分散到很多机器上的原因。作为另一种选择，GPU可以来处理如此庞大的数据，且速度更快。但问题是，如果人工智能系统数据未能完全与GPU或者运行于多个GPU之上的单一服务器匹配，系统将会崩溃。另外，数据中心的通讯系统运行速度还不足以跟上GPU处理信息的速度，这将会导致数据传输堵塞。正因为如此，一些专家表示， GPU并非处理大型神经网络系统的最佳选择。微软将Adam描述为一种“奇幻”的系统，但某些深度学习领域专家则表示，微软Adam系统的工作原理跟谷歌人工智能并非完全不用。专家表示，如果不知道更多有关微软如何优化神经网络的细节，人们就很难知道微软Adam团队是如何来实现他们所宣称的成果。前谷歌Brain部门研究人员马特·赛勒（Matt Zeiler）表示：“微软的研究成果跟人类已发现的研究成功背道而驰，但这也是它的亮点之处。”他表示，如果微软能够增加更多设备，那Adam的识别准确率就会越高。未来潜力巨大微软彼特·李表示， Adam项目目前还处于初级阶段。到目前为止，它只是在一款应用内部进行测试。测试结果显示，当你使用手机拍照时，Adam能够准确的识别照片上的物体。彼特·李使用Adam辨别出了狗的品种以及有毒的虫子。微软目前还未披露何时向大众市场推出这款应用的计划。不过，彼特·李表示，Adam未来肯定可以在电子商务、机器人，以及敏感度分析领域得到“重用”。微软目前也正在讨论研究，如果Adam运行在编程闸阵列（field-programmable arrays）或运行常规软件处理器上时，它的效率是否会提高。事实上，微软已经在测试这类芯片来提升Bing服务。此外，彼特·李坚信，Adam将可以成为真正的人工智能技术，这种智能技术将跟人类处理语言、视觉和文本形态内容功能接近。但是，想要达到这种水平，微软还需要做很多。自上世纪50年代，人类就已经开始朝这个目标迈进。但现在，可以肯定的是，我们离目标又近了一步。来源：查报价，看新品，尽在腾讯数码官方微信 扫描左侧二维码即可添加腾讯数码官方微信您也可以在微信上搜索“腾讯数码”或“qqdigi”，获取更多数码资讯。
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AI技术应用到实际场景中，说得更直接一点是：他们的 AI技术最终没有成功地市场化。不少科技行业的意见领袖已经一再指出过不重视技术落地的危险性。创新工场李开复、科大讯飞刘庆峰、阿里云总裁胡晓明等人干脆“危言耸听”地表示：AI泡沫就要破裂了。阿里云总裁胡晓明说得更加直接：人工智能的发展要去泡沫化，现在人工智能领域有种浮躁的氛围，有些企业靠 AI讲资本故事、炒作股价。如何去泡沫化？唯一的出路就是要让 AI技术落地到应用场景中。马化腾说，人工智能有四个要素：场景、人才、数据和计算力，场景即市场，腾讯因此提出AIIn All即要让AI应用到各种业务场景中的战略。荣耀总裁赵明的观点如出一辙：科技企业包括荣耀在人工智能领域所做的一切工作，其发展和演进都是为人类服务。在落地 AI上，荣耀也堪称激进，2016荣耀Magic的发布，在系统层面大量融入 AI技术；2017年推出的荣耀 V10不只是系统拥有 AI，还搭载了 AI芯片麒麟 970，将 AI技术深度应用到核心产品的手机厂商，目前只有荣耀。现在看来，荣耀两年前的选择是正确的。因为如果一个技术最终不能为人类服务，只是存在于实验室中，那么它的最后归宿可能也只能是实验室。人工智能技术未来是否真的可以像互联网技术一样释放出巨大价值，关键就是看能否成功落地到各种场景中，智能手机有望首当其冲。2手机成为 AI落地的黄金场景互联网技术最初出现是应用于国防军事领域的通信，直到被应用到门户网站才掀起互联网技术民用化的进程，AI技术的落地同样需要杀手级场景。此前最典型的 AI应用，当属于智能音箱。AmazonEcho被视作是人工智能软硬件结合的代表，这是一款内置了语音助理的音箱，不只是可以放歌，还可以给主人提醒、天气、资讯甚至购物。早在 2016年，被媒体称为“互联网女皇”的 KPCB合伙人玛丽·米克尔在互联网趋势报告中就指出，“语音拐点已经到来，在2015年智能手机销量下滑之后，Echo销量或将腾飞。”此后市场的表现确实验证了她的说法，仅仅是 2017年，Echo出货量就达到了 2000万台。看到AmazonEcho的红火，智能音箱市场吸引了诸多巨头前来。谷歌、三星、苹果、小米、百度和天猫都推出相应产品，其中苹果 HomePod即将于近日正式开卖。不过，智能音箱或许只是 AI应用的一个前菜，一方面它只适合家这个场景，另一方面它的用户基础依然不够大。当然，智能音箱的爆发也表明：成熟的消费电子产品加载 AI技术后，价值可以被重新定义，同时，只有通过硬件，AI技术才可以实现服务人类的目的。从荣耀等巨头的实践来看，智能手机将会成为最重要的 AI技术落地场景。一方面，智能手机就是一个软硬件结合的产品形态，是目前用户基数最大、应用场景最全、用户粘性最高的智能硬件产品，因为随身相伴的使用特征，手机不只是可以进入家庭，还可以在办公、路上、车上等等场景中应用，可以更好地满足人工智能软硬件结合的应用条件；另一方面，智能手机本身也一直在静候新的技术来进行产品的颠覆式创新。不论是核心处理、手机安全、身份识别、手机支付、拍照音乐还是软件应用，都可以大量应用 AI技术来做得更好，让智能手机真正意义上“智能”起来，荣耀两款 AI手机的实践足以证明这一点。2016年发布的荣耀 Magic是一款系统层面拥有 AI的手机，当你拿起荣耀 Magic，手机就会自动亮屏，显示信息；当你在对话框里输入某些地点或者名词，荣耀 Magic便会显示和这些名词有关的信息，可以是地点的旅游指南，可以是淘宝购物攻略等等，用户在使用过程中可以明显感受到荣耀 Magic无处不在的“关心”和“体贴”，智能手机第一次真正意义上“智能”起来。而荣耀在 2017年推出的荣耀 V10将人工智能在手机上的应用提高到另一个层次。其不只是系统拥有 AI，还搭载了 AI芯片麒麟 970，手机内的所有 AI计算都交由 NPU芯片完成，在处理 AI任务下，效能是普通手机的 50倍，性能为 25倍。比如在摄影方面，荣耀 V10可以利用 AI快速识别摄影场景，为用户调教好相机参数，缩短普通用户与摄影大师之间的距离。可以看到，AI应用到手机后，一方面可以让既有功能和性能大幅提升，另一方面可以赋予智能手机全新的价值，正如赵明在一次公开活动上对媒体所表示的那样：围绕着智能手机，新的需求也在产生，手机不再是通讯工具和上网工具，正在逐步变成个人助理。而要成为真正意义上的个人助理，就离不开 AI技术的全面和深度应用。就像赵明在《对话》节目中谈到的对人工智能未来应用的展望：“最终，在各行各业，人工智能的应用都会成为人体能力的延伸。”32018年手机巨头将角逐人工智能站在智能手机行业发展来看，人工智能也将给行业注入全新活力。回顾智能手机发展的这十年，可以看到整个行业已从方兴未艾快速进入瓶颈期。销量方面，根据 IDC最新发布的数据来看，2017年第四季度全球手机出货量为 4.035亿台，相对去年同期下降了 6.3%，出现负增长的情况。产品技术方面，十年过去智能手机依然延续了iPhone初代的“屏幕为交互媒介，触摸为交互动作”的交互逻辑和设计基调，现在最流行的智能手机相比 iPhone初代，只不过是屏幕尺寸增大、机身厚度减少，计算和拍照能力增强而已，整体而言智能手机一直没有太大的革命性变化，智能手机似乎已迎来创新窘境。不可否认，2016年、2017年智能手机行业都掀起了“全面屏”潮流，特别是 iPhone X引入异形全面屏更是让行业意识到全面屏将成为标配。不过，对于智能手机这个品类而言，屏幕去掉 HOME键，将指纹移到屏幕下面或者换成面部识别，都只是属于小打小闹的“卖点式”创新，两年后市场又需要新的东西。智能手机在理念、设计、交互和功能方面的基本形态一直没有突破，可以说智能手机已经遇到创新天花板。还有一个不容忽视的因素是，5G时代的到来，目前三大运营商都将于 2018年迈出 5G商用第一步,并力争在 2020年实现 5G的商用，也有一些手机公司公布了 5G手机的推出时间。5G到来意味着手机的更新换代，更多的应用形态将出现。更重要的是，终端与云端可以无缝衔接，时延变得更小，进而更加利于 AI的落地，换句话说：智能手机可以获得的计算能力和云端资源将数量级增长。人工智能最黄金的落地场景是智能手机，智能手机又急需新技术来创新，5G时代的到来则给 AI技术应用消除了网络瓶颈，诸多因素结合，AI将成为智能手机的必然。正是因为此，各路手机巨头都将瞄准 AI布局。当然，我们可以明显感受到在 AI+手机上，先行者荣耀相比其他品牌走得更加激进。一直有“笨鸟先飞”理念的荣耀，五年前就已在探索 AI，是最早布局 AI的厂商。更重要的是，与一些巨头只是成立实验室做技术探索和储备不同，荣耀将 AI技术应用到了实实在在的商用产品上，其中荣耀 V10还是荣耀 2017年主打的旗舰机型，去年 12月开卖以后一个月时间销量就突破 100万台，也是双 12销量冠军。今年荣耀 V10美国版于 CES期间在美国发布后，PhoneArena以《Honor launches &your first AI phone&: the Honor View 10》（《荣耀发布你的第一部 AI智能手机：荣耀 View10》）对其进行了长篇报道，可见荣耀的 AI Phone概念在全球引人注目，而这一点意味着 AI战略与荣耀的全球化战略可以协作，去年底荣耀提出了全球化战略，要在全球手机市场成为“三年前五”的品牌，2020年，海外市场销售占比要达到 50%，而要做到这一点，产品层面荣耀的一大杀手锏同样是人工智能。不论任何行业，做 AI进入时间越早，就越有先发优势。与许多软件技术可以直接通过挖人来补齐不同，人工智能依赖的深度学习算法需要时间的沉淀，机器学习越多越久就越智能，正是因为此，率先布局 AI的玩家，如百度、荣耀、谷歌等现在已经有很明显的先发优势。一些智能手机想要通过与掌握领先 AI技术的互联网巨头合作来走捷径，这条路或许可以走通，不过难度也不小，因为正如前文所言，AI是软硬件结合的，不只是要软件算法，还要有硬件能力和应用场景，这一点荣耀优势可谓得天独厚。4AI Phone的竞争，最终将上演全能比赛AI手机是必然，越来越多的手机厂商加入到 AIPhone的大战中，有的选择与百度这样的互联网AI巨头合作，有的则亲自动手。不过，AI Phone要拼的恐怕是全能项目。第一，是 AI算法等软件能力的竞争目前有一定实力、对 AI有野心的手机巨头都已成立专门的 AI实验室。荣耀在五年前便开始布局 AI技术，华为 2012实验室等华为技术大平台为荣耀冲锋 AI提供了充足的技术储备和工程化实验，同时，他们还与加州大学伯克利分校开展人工智能基础研究的战略合作，储备人工智能算法等技术，为人工智能产品化提供基础，各家都在进行算法储备。不过，算法一定要有场景的锤炼才可以自我进化，这一点荣耀有一定优势，其将算法快落地到荣耀Magic、荣耀 V10等产品，同时这两款产品、特别是后者的巨大销量，更为荣耀积累的丰富的优化经验以及有助于 AI自学习的数据储备。第二，是 AI芯片的底层计算能力之争在目前的 AI应用情景下，只有搭载 AI芯片的手机，才能称之为 AI手机。因为 AI Phone需要深度学习，行业最初的做法是将数据上传到云端进行学习再返回结果，如语音助手，这一点只是应用的 AI化，而不是手机的 AI化，而且还会被网络延时影响，拍照、性能优化、续航优化等场景根本不可行。即便 5G时代到来，终端的 AI计算力仍然不可或缺。正是因为此，在手机终端实现深度学习 AI化就成为一种新尝试。华为在行业率先推出了搭载 NPU的麒麟 970，NPU可以直接负责本地的深度学习——即 AI计算，荣耀 V10在性能、拍照等能力上表现出众正是因为搭载了这块芯片，再辅以算法和云服务，实现了端到端的 AI能力和全新的智能手机体验。华为在芯片上的优势，特别是对 AI芯片的前瞻布局，直接给荣耀构筑了做 AI手机的壁垒。事实上，iPhone X可以在手机端实现快速、安全和准确的人脸识别，同样是因为搭载了有独特机器视觉能力的 A11智能芯片。像华为、苹果这样有芯片能力的公司是少数，许多手机厂商没有芯片，或者只有普通芯片，很难形成荣耀的芯片+软件+云服务的端到端 AI能力。正是看到芯片 AI化的价值，三星、高通等巨头都计划推出拥有 NPU的芯片，不过，即便一些手机公司最终可以搭载他们的 AI芯片，荣耀也已经走出了很远，而且与其用自家芯片的整合能力也不可同日而语。第三、是用户大数据的竞争数据是 AI的先决条件——只有不断给机器更多数据学习，它才可以更好地理解和感知用户，进而变得更加聪明。在这一点上，荣耀、苹果、三星等拥有亿级用户的手机巨头优势更加明显。在得到用户允许的情况下，它们可以通过对用户行为、手机使用习惯的总结和分析，更好地理解用户的手机使用习惯，并不断自我学习、自我进化，不知不觉中对手机的程序管理、资源调配等进行优化，以此提升用户体验。可以预见，2018年 AI将进入落地元年，而智能手机就是一个重要的“边界”，可以让人工智能从技术转化为工具，各大手机巨头 2018年都会在 AI上有动作，最终上演全能竞赛。已经率先布局 AI并在上述三个竞争层面打造出护城河的荣耀，或将在下一轮智能手机的全球竞争中，拥有更大的优势和话语权。{今日话题 }你认为2018年AI会爆发吗？最小安卓机｜10大国产iPhoneX一指禅赞赞赞!本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。玩宇宙百家号最近更新：简介:原创信息与评测、移动IT等科技新闻分享作者最新文章相关文章