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深度學(xué)習(xí)|人工智能已開始“深度學(xué)習(xí)”，未來它們會擁有人類的智慧嗎？

算法深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)|人工智能已開始“深度學(xué)習(xí)”，未來它們會擁有人類的智慧嗎？

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如今世界正處于一個多元的時代 ， 人工智能、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)相互交融 ， 為人類科技的發(fā)展不斷增添新的活力 。 與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)相比 ， 人工智能更具有話題 。 作為人工智能領(lǐng)域的主要技術(shù) ， 深度學(xué)習(xí)是實現(xiàn)算法學(xué)習(xí)、搭建模型的基礎(chǔ) ， 也是目前許多國家人工智能領(lǐng)域的專家的主要研究目標(biāo) 。

然而近期美國麻省理工、巴西利亞大學(xué)以及安德伍德國際學(xué)院的研究人員共同發(fā)表了一篇研究論文 ， 該論文指出了深度學(xué)習(xí)的發(fā)展高度依賴計算能力的發(fā)展 ， 而經(jīng)過研究目前深度學(xué)習(xí)的計算能力快要接近極限了 。 如果想要提高計算能力的話 ， 就得付出巨大的成本 ， 深度學(xué)習(xí)未來何去何從呢？

深度學(xué)習(xí)會產(chǎn)生哪些成本？
深度學(xué)習(xí)的原理是通過學(xué)習(xí)大量的樣本數(shù)據(jù)來建立起一套能夠?qū)ξ粗獢?shù)據(jù)進行預(yù)測的模型 。 一般來說 ， 樣本數(shù)據(jù)量越大 ， 建立模型的準(zhǔn)確度就越高 ， 這已經(jīng)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等領(lǐng)域得到了證實 。 然而大量樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)對深度學(xué)習(xí)的能力提出了很高的要求 ， 這就導(dǎo)致人工智能的成本提高 。

去年6月份 ， 美國馬薩諸塞州大學(xué)發(fā)表了一份關(guān)于人工智能研究的報告 ， 該報告指出他們的研究人員通過調(diào)查統(tǒng)計 ， 發(fā)現(xiàn)如果要針對某一難題通過大量樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)來獲得一個學(xué)習(xí)模型 ， 那么這個過程所需要的電量會導(dǎo)致大約62.6萬磅二氧化碳的排放 ， 這比一輛普通汽車整個壽命期間所排放的二氧化碳量還要高4、5倍左右 。

除了對氣候環(huán)境造成影響之外 ， 深度學(xué)習(xí)對硬件提出了較高的要求 。 算法專家表示 ， 越高的靈活度會使得深度學(xué)習(xí)獲得不同的學(xué)習(xí)模型 ， 從而向人類提供不同的選擇 ， 但這會導(dǎo)致較大的學(xué)習(xí)成本 。 根據(jù)報道 ， 華盛頓大學(xué)為了獲得一種假新聞監(jiān)測模型 ， 在短短兩個星期內(nèi)就投入了2.5萬美元作為訓(xùn)練費用 ， 要開發(fā)整套模型需要花多少錢可想而知 。
除了投入資金提高算力 ， 還有什么辦法提高深度學(xué)習(xí)？
提升算力固然是提高深度學(xué)習(xí)能力的一種方法 ， 但這種方法要求更多資金的投入 ， 對大氣環(huán)境造成更多的負擔(dān) ， 那么是否有其他方法能夠避免高成本地提高深度學(xué)習(xí)能力呢？實際上目前人工智能領(lǐng)域已經(jīng)有人開始研究如何改善現(xiàn)有的算法 。

隨著人類科技整體地往高處發(fā)展 ， 未來人類對深度學(xué)習(xí)能力的要求也會不斷提高 ， 如果不改善算法的話 ， 那將會導(dǎo)致所需要的算力越來越大 。 對此深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究人員已經(jīng)開始研究如何優(yōu)化現(xiàn)有算法 ， 更高效地利用計算機的運算能力 ， 比如充分利用CPU和GPU的資源 ， 提高運行效率 。

此外 ， 西安電子科技大學(xué)的吳家驥教授認為 ， 未來我們不僅要考慮如何從硬件和算法上提升深度學(xué)習(xí)的能力 ， 還要思考如何壓縮模型 。 這就是如何把一頭大象放進冰箱里的問題 ， 大象就相當(dāng)于人類對深度學(xué)習(xí)的要求 ， 冰箱就相當(dāng)于現(xiàn)有的硬件能力 。 在硬件條件變動不大的情況下 ， 應(yīng)該思考如何將大象壓縮 ， 也就是壓縮模型 ， 以降低模型對學(xué)習(xí)平臺的要求 。

更多的計算能力會讓人工智能擁有人類的智慧嗎？

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