Facebook首席AI科學家：芯片對人工智能至關重要

北京時間2月19日早間消息，據美國《財富》雜志網站報道，Facebook首席人工智能科學家Yann LeCun(楊立昆)周一分享了他的研究論文，對人工智能計算機芯片的重要性進行了闡述。

Yann LeCun是深度學習崛起過程中的重要帶頭人，這種尖端人工智能技術已經被谷歌和亞馬遜用來提供語言翻譯和圖片識別等服務。

深度學習的核心是一種名為神經網絡的軟件，它可以篩選海量數據，從而比人類更快地注意到各種模式。但這項技術卻需要使用巨大的算力，因而推動英特爾和各種硬件創業公司探索新的計算機芯片設計，希望在執行某些人工智能計算任務時減少能耗、提升效率。

Yann LeCun將于本周一在舊金山的國際固態電路大會上發表一篇最新論文，闡述他對人工智能未來的愿景。具體而言，他將關注芯片和硬件的發展。

以下是此次演講的要點：

1. 從翻譯語言到監督內容

雖然Facebook、谷歌和微軟等公司都在開發專用電腦芯片來減少能耗，但Yann LeCun卻更加直接地闡述了這類創新的重要性——新的電腦芯片讓企業可以在數據中心里使用比現在更多的神經網絡。

因此，類似于在線語言翻譯這樣的任務都可以得到大幅提升，從而實時完成。與此同時，人工智能系統也可以分析視頻中的每一幀畫面，找出視頻中的所有人物或物品，而不僅僅是幾個靜態畫面——從而大幅提升精確性。

Yann LeCun還認為，借助更好的電腦芯片，便可提升內容審核的效果(例如，通過掃描文本來識別攻擊性內容或虛假新聞)。對于Facebook這種一直疲于應對這一問題的企業來說，由此獲得的好處可以很快顯現。

2. 掃地機和剪草機“更智能”

Yann LeCun密切關注的一大趨勢是可以放在安裝到掃地機和剪草機等日常設備中的電腦芯片。例如，未來的剪草機可以內置神經網絡，從而識別不同的草木種類。

Yann LeCun還設想了更加復雜的移動芯片，可以直接在設備上獨立運行神經網絡，而不必與數據中心交換信息。事實上，一些智能手機內置的人工智能技術已經可以通過人臉識別來解鎖設備。但要執行更加高級的任務，就需要對芯片進行改進。

他表示，另外一項人工智能發展障礙是當今的電池容量。這項技術非常耗電，所以在更小的設備上使用人工智能的空間也比較有限。

3. 讓電腦掌握一些常識

盡管深度學習取得進步，但電腦仍然缺乏常識。它們需要評估幾千張大象圖片才能在其他照片中獨立識別大象。

相比而言，兒童由于對動物有基本的理解，所以可以更快識別出大象。如果遭遇挑戰，他們可以推斷出大象是一種不同的動物——只是個頭比較大。

Yann LeCun相信，最終可以開發出新型神經網絡，可以通過過濾自助餐式的數據來獲得常識。這有點像是首先教給這項技術一些基本常識，以供日后參考，就像百科全書一樣。 人工智能實踐者之后可以通過進一步訓練來細化神經網絡，使之可以完成更加先進的任務。

但必須要借助更強大的計算機芯片才能實現這一切，而Yann LeCun認為這種芯片不久就會出現。