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防止被算力“锁(死)” AI进(化)(急)需革命(性)算法

来源: 南方日报网络版     时间: 2020-08-05 07:17:57

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  (防)止(被)算力“锁死” AI进化急需革(命)(性)算法

  “(深)(度)学习所需(的)大规模样本数据对于算力(产)(生)巨大需求,(但)近日美(国)(麻)省理工(学)(院)(等)研(究)(机)构的报告(显)示,(深)度学习(正)(在)逼近算力极限,而提升(算)(力)(所)需的(硬)件、成(本)(和)对于环境(的)影响正变(得)越来越难以(承)受……”

  美国(麻)省理工学院、安德伍(德)国际(学)院和巴西(利)亚大(学)的(研)究人员在最近的一项研究中发现,深(度)学习(的)进步(强)(烈)(地)依赖于计算的(增)长。其结(论)显示,训(练)模型的进步取(决)于(算)力(的)大幅提高,(具)体来说,计(算)能(力)提高10倍相当(于)3(年)的算(法)改(进)成果。大(量)数据(和)算力(是)促进(人)工(智)能(发)(展)的重要(因)(素),但是(研)究人员认为,深度学(习)正在(逼)近算力极(限)。(换)言(之),算力提高的背后,其实(现)(目)标(所)隐含的(计)(算)需求——(硬)件、环境(和)金(钱)等(成)本将变得无(法)(承)(受)。

  (研)究人员表示,深度学(习)(急)需革(命)性的算法才能(让)AI更有效地学习,并越来(越)像(人)类。那么,(为)(何)深度学习算法十分依赖算力的(增)长,现在算力的(极)限在(哪)里,(如)(何)突(破)?(除)了算力,深度学习还能(否)(依)(靠)其他(方)式(改)(进)(算)法性能?革(命)性算法(的)标准是什(么)?

  大规模样本(数)据催生(计)(算)需求

  “深(度)(学)习本质(上)是(基)于统计的科学,所(以)大规(模)(的)(样)本数(据)对于(深)(度)学习的效果至(关)重要。更大规模和更复杂(的)神经(网)络模(型)(已)经被证(明)非常有(效),并(在)产品(中)有广泛的使用,同时这也让深度(学)(习)对(计)算能力(有)着更大要(求)和消耗。”(远)(望)(智)库AI事业(部)部长、图灵机器人首(席)战略(官)谭茗洲(表)(示)。

  (人)(工)智能(设)计(之)(初),并(没)有考虑节能原则,(只)(要)有足(够)的算力和电力,算(法)就(可)以一(直)跑(下)去。

  2019(年)6月,(美)国马萨诸塞州(大)(学)阿(默)斯(特)分校的(一)(份)(报)告(显)示,训练和搜索(某)种模型所(需)的电(量)涉(及)约626000磅(二)氧化碳排(放)量,这相(当)于(美)国普通汽车使用寿(命)内排(放)量的近5(倍)。(此)外,优越(的)灵活性(使)深度学习可以(很)好(地)建立(不)(同)(的)(模)型,(超)(越)专(家)的模型,(但)也带(来)昂贵的算(力)成本。深(度)学习(需)(要)的硬件负担和计算(次)(数),背后(消)耗的是巨(额)资金。

  一份业(内)报(告)显示,华盛顿(大)学(的)Grover假(新)闻检(测)(模)型两周内培(训)费用约为25000美(元)。另据报(道),著名(人)(工)智(能)非营利组织OpenAI花(费)高达1200万(美)元训练其GPT-3语言(模)(型),而GPT-2语言模(型),每小时训练花费则达到256美元。

  (改)(进)算法降低对计算平台要(求)

  实际上,算力一直在(提)(高)。OpenAI一(项)(研)究(表)明,自2012(年)以(来),每16(个)月将AI模型训练到ImageNet((一)个用于视觉对(象)识别软(件)研究的(大)型可视化数据(库))图(像)分类中,(相)(同)性能模型所需的计(算)量就减(少)了一半;(谷)(歌)的Transformer架构(超)越(了)其之前(开)(发)的seq2架(构),(计)算量减少了61倍;DeepMind的AlphaZero(与)该(系)统的(前)身AlphaGoZero的改进版本(相)匹配,其计算(量)也减(少)(了)8倍。

  有网(友)(提)出,(现)在的(硬)件算力提升有些误区,不(一)定非得在(单)(位)面积(上)堆(更)多(的)晶体管,我(们)需要(更)好的框架(来)支持(底)(层)(计)(算)(条)(件)及相(应)的硬件(改)进。(理)想(情)(况)下,用(消)费级的GPU就(能)运行很多深度模(型)。

  “人(们)对深(度)学习的性能或结果(的)(要)求(越)(来)(越)高,随之(对)于算(力)的需(求)(也)越来越大。(要)让(算)力增长或(突)(破),从算法层面,首先可(以)优化并(行)计算,有效(利)用多(机)多核的(计)算能(力),灵(活)满(足)各(种)需求。同时,(相)(对)(于)(传)统的基于(单)(机)编写(的)程序,如(果)改(写)为(多)机(多)核(的)并行(程)序,能够(充)(分)(利)用其CPU和GPU((或)AI芯(片))的(资)源,(将)使运行效(率)(大)(幅)度提(升)。”西安电(子)科(技)大(学)电子工程(学)院(教)授吴家骥表示。

  (除)了(算)(力),深(度)学习本身还可(通)过哪(些)(方)式改进算法?吴家(骥)介(绍),深度学习都是在异构硬(件)上运行,大数(据)进(入)时,需要分流处(理),从算法上来(看),可(以)调度优化,让异(构)(架)(构)(CPU、GPU、AI芯片)因地(制)宜地调(度)深度学习(和)(大)数据处理业(务)。

  吴家骥(指)出,(未)来可能很长一段时(间)内,对深度算(法)(的)改(进),不仅(要)从架构、硬(件)(上)(考)虑,还要考虑模型的(压)缩能(力)。(例)如,就具体问题而言,考虑如何(把)大象(关)进冰箱,但问题是冰箱关不了大象,但若把(大)(象)(压)缩成(小)猫(小)狗的(大)小,就可装入冰(箱)。(这)就需要(模)型压缩,在(保)证(精)度的前提(下),压缩神经网络模型,(降)低对计(算)平台的要求,大(大)(提)高(计)算效(率),(满)足更多的实际场景需求。

  (研)究(人)员(认)为,(在)算法水平(上)(进)行深度学(习)改(进)(已)(有)先例。例如谷歌(的)(张)量处理(单)元,(现)场(可)编程(门)(阵)列和专用(集)成(电)路,并(试)图通过网(络)压缩和加速技术来降(低)(计)(算)复(杂)(性)。他们还引用(了)神(经)(体)系结构搜索和元学习,(查)(找)在一类问(题)上保(持)良好性(能)的体(系)(结)构,以此作(为)计算上有(效)改进算法的途(径)。

  (算)力增长(未)必会让AI拥有类人智(力)

  无疑,算法(突)破的目的是让机器更像人类大脑一样具有神经(元)(的)功(能)。(但)就功耗而(言),(大)脑(要)(像)超(级)(计)算(机)(那)样运算,(自)身温度(就)会(飙)(升)上百摄(氏)度,所以(若)简(单)认为(更)(多)的计(算)能(力)就(可)让人工智能(拥)(有)人(类)智能(的)想法显然是(存)在争(议)的。

  “人类(的)智(能)中基因与(常)识是机器(所)不具备的,其(中)(基)(因)(是)不需要(计)算的,(常)识是可(以)通过简(单)计(算)实现的。”谭茗洲指(出)。

  “常识(决)(定)了基本能力、发现(力)和创(造)力,而具有常识(能)(力),是(更)先(进)意义上的人工智能。革命性的算法,就是(要)(让)AI具(备)拥有(学)(习)常识的(能)力,这也是(未)来(一)个很(有)潜力(的)研究(方)向。”吴家骥(说)。

  (有)人说,深(度)(学)习大多数(是)“炼(金)术”,(大)多数(算)法是对经验(更)朴实的归(纳),(对)说的问题进行更精辟的演绎。谭茗洲说:“(现)在数据非(常)(多),算力也在(增)(强),人们依(赖)深度学习提升AI智力,但‘(傻)学硬练’形成(更)强的(学)(习)方法,很难达(到)或(超)越人类(的)(算)(力)及智(力)。”

  那(么),革命(性)(算)法(的)标准是什么,(为)(什)么优于(深)度学习的(算)法迟(迟)没出现?

  (谭)茗(洲)认(为),革命算法(的)标准首(先)是在不同场景具有高适(应)度,可(以)形成知识记忆和经验记忆的算(法),(并)且低耗能(低)(成)本。(未)来革命(性)(算)法有(可)能(基)于三点提升,(一)是基于(常)识(推)(理)。由于(我)们面对的(大)(量)(场)(景)不是通(过)大量数据训(练)而来,人类大脑(面)(对)这些场景往往是(通)过常(识)推理运算而(得)出结论,而深度学(习)并没有(建)(立)这套(体)系。另外,常(识)(和)常识之间的关(联)性,(加)速了人类对结(果)的推理速(度)。二是基于负性(小)样本的学习。在深(度)(学)(习)(模)型中,往(往)(很)少去学习什么是错误的,而(汲)取(负)(面)行(为)及教训性质类型(的)小(样)本是有学习意义(的)。三是基(于)交流、沟(通)(的)学习,人与人交(流)(在)(学)习中(分)几个层次,看、听、模仿等,AI也应多从(这)几个方面入手,建立以交通、沟通(为)目的的(学)习,(而)(不)是(单)单通过(大)数据训练模仿人类智能。

本(报)记(者) 华 凌
【(编)辑:(陈)海峰】

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