从970人工智能说起 | 带贾维斯去拯救世界

华为Mate10评测: 说起人工智能, 很多人的印象都停留在科幻电影里. 在编剧的想象中, 类似甚至超过人类智慧的机器智能将成为未来的主要力量, 不管是拯救地球, 还是毁灭地球, 人工智能都拥有比人类更加强大的智慧与能力. 比如漫威迷都知道钢铁侠智能系统管家贾维斯, 可以为托尼提供信息, 帮助托尼控制设备, 甚至能够自由操控钢铁侠的35台机甲.

当然这样的人工智能自然离我们还很遥远, 但很多人都不知道的是, 人工智能其实早就进入了我们的生活. '人工智能 (Artificial Intelligence) , 英文缩写为AI. 它是研究, 开发用于模拟, 延伸和扩展人的智能的理论, 方法, 技术及应用系统的一门新的技术科学. ' 百度百科这样对人工智能做出解释. 举一个简单的例子, 比如已经普及于智能手机的指纹识别, 通过识别系统, 机器可以模拟人识别的过程, 这就属于人工智能的一种.

人工智能从某种意义上说是对人类智能的模拟, 所以人类智能的复杂性也决定了人工智能的涵盖面之广. 其实具体的说, 人工智能就是在模拟人类智能的单一功能, 比如视觉感知, 听觉感知等等, 进而复合成更加复杂的智能系统, 比如在之前提到的智能管家贾维斯, 想要达到这种智能效果, 需要由一个个人工智能功能的分支组合而成.

一句 '组合而成' 说起来简单, 但实际操作起来却是极为复杂, 这也是人类处在人工智能的初级探索阶段的原因之一. 其实我们每天都在使用着人工智能设备, 比如智能手机. 而我们也不难发现, 近期的手机厂商都在主打人工智能功能.

前不久刚刚发布的华为Mate 10系列机型, 其搭载的麒麟970芯片集成了神经网络运算单元NPU (Neural Network Processing Unit) , 其AI运算能力相比四个Cortex-A73核心有大约25倍性能和50倍能效的优势, 可以大幅提升手机在图像识别, 语音交互, 智能拍照等方面的能力. 为什么麒麟970的NPU会这么神奇? 人工智能实现的原理又是什么? 本期的发烧学堂, 我们就从麒麟970的NPU说起, 聊一聊人工智能AI的现状与未来.

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刨一刨麒麟970的NPU

想了解神经网络运算单元NPU, 就得先知道人工智能的运行原理. 简单地说, 机器的人工智能就是一个不断进行学习的过程. 机器通过设定好的算法对感知的信息进行处理过滤, 并将处理后的数据与数据库中信息比对, 符合条件即可实现对应功能, 样本再次保存用以丰富数据库. 举个简单例子, 我们用淘宝搜索一样商品, 之后再打开淘宝后会有相应的产品推荐, 这就是机器学习的一种.

但并不是所有的机器学习都像淘宝推荐一样简单, 比如语音识别转换或者图片识别转换, 就需要强大的计算能力和庞大的数据库支持, 这些在便携的手机上难以实现, 所以才有云计算一说. 这就好比前两年比较火的物联网, 核心的操作是在云端实现的. 再举个例子, 比如iPhone的Siri语音助手, 没有联网时是无法工作的, 因为它需要云端的计算和数据库支持, 之后从云端传来输出的结果.

当然其中还有需要不低计算能力的人工智能但所需没必要依靠云端计算和数据库的情况, 这时候就在本地直接进行机器学习. 但本地的处理器并不善于机器学习计算, 这时候就需要一个专门处理机器学习的单位以获得更高的效能, 也就是我们所说的神经网络运算单元NPU. 在之前说的比四个Cortex-A73核心有大约25倍性能和50倍能效的优势就是指在机器学习上NPU有更高的能效比.

麒麟970的NPU带来的性能提升主要体现在了智能拍照, 图像识别和语音交互上. 麒麟970每分钟可识别图像2005张, 远超业界同期水准; 通过与AI技术相结合, 能够更准确识别夜景, 精准地改善夜晚拍照的图像呈现.

麒麟970集成了硬件的人脸检测模块, 针对不同肤色, 帽子, 眼睛, 口罩, 遮挡, 侧脸等多种复杂的人脸场景进行了优化. 以人脸检测为基础, 无论在针对性的改善人脸部信息的色彩和补光, 还是以人脸为基础进行人脸追焦的优化, 都大大改善了人像的拍照体验, 带来更真实自然的人像拍照效果.

根据华为的思路, 未来麒麟970人工智能技术将推动手机拍照从 '看见, 看清' 阶段, 逐步向 '慧眼' 阶段演进, 让手机不仅能够感知真实的世界, 更能够智能识别拍摄环境, 判断拍摄人脸, 人体, 物品, 甚至是识别人的情绪, 行为和动作, 开始认知这个世界.

目前的麒麟970也已经支持AI降噪技术, 利用深度学习算法, 可以抑制非稳态噪音, 增强语音信号, 提升语音识别在恶劣环境下的识别率, 尤其针对驾驶场景, 在车速很快 (如120千米/小时) , 车内噪音很大的情况下, 提升语音识别率.

据悉, 麒麟970上搭载的这颗NPU是由顶尖AI芯片企业寒武纪科技的寒武纪1A处理器 (Cambricon-1A Processor) 经过多方优化后的产物. 据寒武纪官方信息, 这款AI芯片是国际上首个商用深度学习的处理器产品. 在2016年英特尔发布了可加速各类神经网络的Nervana AI处理器, 谷歌也在同年也发布了ASIC芯片TPU, 用于加速深度神经网络.

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从阿尔法狗说起的尖端AI

2016年3月, 阿尔法狗 (AlphaGo) 以4:1的总比分战胜围棋世界冠军, 职业九段棋手李世石. 消息一出, 震惊围棋界, 同时也引发了一场关于人工智能发展与人类生存问题的讨论. 机器智慧真的就从此超过了人类? 人类社会到最后是不是会被机器统治? 许多不了解人工智能的人不免会产生这样的恐慌.

其实, 再尖端的人工智能也是依靠机器学习来实现的, 这就离不开在之前提到的计算能力, 算法, 数据库. 据悉, 战胜李世石的AlphaGo共包含1202个CPU和176个GPU (亦有文献说是1920个CPU和280个GPU) , 庞大的处理器集群拥有着巨大的计算能力; AlphaGo依靠相应算法进行机器学习建立数据库, 在和李世石对战前已经和自己对弈3000万盘.

初代的AlphaGo也并不是不可战胜, 而且庞大的通用硬件集群带来了巨大的耗电. 据悉, Google在2015年数据中心耗电量为57亿千瓦时, 相当于北京712万人的用电量. 高效能比的人工智能计算核心就显得十分重要了.

2016年年底, AlphaGo升级版AlphaGo Master依次对战人类数十位围棋大师, 最终获得60:0的完美战绩; 2017年5月, 新版AlphaGo Zero在中国乌镇围棋峰会上, 以3:0的成绩大败排名世界第一的世界围棋冠军柯洁. 而且, AlphaGo Zero仅仅用了3天时间的自学习, 就战胜了打败李世石的AlphaGo, 用了40天的自学习, 又打败了AlphaGo Master.

AlphaGo的不断进化究其原因, 可以总结为两点: 一是算法的进化, 从最初的结合数百万人类棋谱, 到后来只要自学习就可以成为围棋高手; 二是技术核心不断进化, 打败柯洁的AlphaGo Zero只有4颗谷歌专门为人工智能研发的TPU.

说到这里, 相信不少读者也会有这样的问题: 人工智能这么厉害了, 人类岂不是要完蛋了? 其实不然, 就拿AlphaGo来说, 虽然它的下围棋能力已经登峰造极, 但在算法的约束下, 它也只能到此为止. 打个比方说, 你下围棋下不过AlphaGo, 你可以掀翻桌子, 也可以将它的电断掉, 但AlphaGo在未进行这样的算法设定和硬件支持下它并不具备这样的能力. 人工智能只是在其特定的功能下超过人类, 但在智能的多样性上远远不如人类. 这也是人工智能和人类智慧最大的区别所在.

所以说, 像终结者一样拥有自己智慧的机器人也并不是一定不能实现, 人工智能的单一功能不断叠加总会有媲美人类智慧的时候. 但现在看来还不怎么可能, 毕竟硬件的体积在这摆着, 这个姑且不论, 想要满足大规模人工智能系统的长时间运作, 估计怎么着也得配一块能够容纳核反应堆的电池.

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人工智能在短期内的发展

以现在的技术水平, 弄一个跟终结者差不多的机器人很难, 但在很多领域都已经实现了突破, 比如家用语音助手, 无人驾驶等等. 就目前状况来看, 人工智能和人类智慧并不存在冲突, 成熟的人工智能技术相比于人类的智慧拥有单项工作的专一性和高效性. 在未来很长的一段时间内, 人类要做的是和人工智能协同工作, 以达到更高的工作效率.

近几年的语音转换文本也火了起来, 最有代表性的就是科大讯飞的语音输入功能. 用户可以直接对手机说话就可以实现语音向文本的转换, 而且拥有着极高的识别率, 锤子手机上的语音转换就是用的科大讯飞的技术. 看似简单的功能实现起来也颇为复杂, 因为语义拥有复杂性, 人工智能需要对语义做出正确的判断才能转化出正确的文本. 科大讯飞的强大之处就在于锤子手机断网时仍能进行本地的语音文本转换, 打开网络后识别正确率更高.

但在语音识别的领域, 语音识别只是最初级的阶段, 只能算作是基础应用, 而对基础应用的进一步开发才是目前最为迫切的需求, 比如苹果的Siri, 阿里的天猫精灵X, 这类可以通过语音获得更多服务的智能系统. 而这些就需要之前提到的云服务器, 因为大信息处理需要云计算的支持, 内容服务也需要第三方内容的接入. 在第三方接入的同时, 也就产生了商业价值.

当下正火的无人驾驶也得采用这种云服务的模式, 目前比较知名的谷歌, 百度研发的无人驾驶功能就是依靠这种模式, 他们拥有强大计算能力的云服务器与庞大的导航数据, 所以相比于其它企业更具有开发无人驾驶的先天优势. 无人驾驶的好处不仅在于方便司机的驾驶, 更在于对整个城市交通的调配. 通过云端强大的计算能力, 可以给出每个出行者最佳的出行方案, 从而能够更大程度得减少拥堵.

当然, 人工智能在生活中的应用还有很多, 比如用在金融领域大家所熟知的人脸识别, 用在医疗领域的手术机器臂等等, 在这里就不一一列举. 可以肯定的是, 未来还会有更多人工智能设备出现.

写在最后

蒸汽机的发明带动了第一次工业革命, 使人类社会发生了巨大变革, 而人工智能恰恰也具备这样的潜质, 当一个完整的人工智能体系产生后, 社会生产力将再一次突飞猛进, 现有社会模式将再次发生变革, 人类的生活也会有翻天覆地的变化. 不得不说, 人工智能的未来值得我们期待.

所以对于寻求突破的企业和创业者来说, 人工智能将是个不错的方向, 因为它拥有巨大的发展潜力, 而时代也将属于能够抓住人工智能大潮的人.

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