Reference: L. Deng, Microsoft Chatbot Talk
可以被綜合的難道僅僅是語(yǔ)音么?Chatbot們已經(jīng)學(xué)會(huì)用自然語(yǔ)言調(diào)戲人類，新一代美顏濾鏡會(huì)造出以一個(gè)個(gè)印象派的蒙娜麗莎，自動(dòng)駕駛的車輛們，直接生成方向盤(pán)指令?；赑olicy Evaluation的增強(qiáng)學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning)已經(jīng)革多少人的命?更勿論，生成對(duì)抗學(xué)習(xí)的大boss已經(jīng)磨刀霍霍向豬羊。
所以硬件創(chuàng)業(yè)者們，classification/inference的年代早已隨歲月順?biāo)?，未?lái)的硬件的機(jī)遇已經(jīng)超越了理解人類的范疇。這將是一個(gè)機(jī)器能與人溝通的年代。以綜合(synthesis)為目標(biāo)的人工智能硬件正向我們走來(lái)。
Savable
從頭開(kāi)始，你就輸了
總是改變生態(tài)的G家大神總在你意想不到的給大家送福利。比如正式出版的Tensorflow 1.0提供了不少基于圖片識(shí)別的預(yù)訓(xùn)練(pre-trained)網(wǎng)絡(luò)，基于Inception結(jié)構(gòu)。對(duì)于很多智能開(kāi)發(fā)者而言，只需要根據(jù)實(shí)際情況，對(duì)最后一到兩層的全鏈接(Fully connected layer)訓(xùn)練下，就能達(dá)到玩美智能的效果。高效、省時(shí)、省力、省硬件。
同樣的故事發(fā)生在Baidu和Amazon的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中。大家不約而同的發(fā)現(xiàn)，對(duì)于不同語(yǔ)言的識(shí)別系統(tǒng)，其實(shí)只要訓(xùn)練輸出層(output layer)就能得到相近的結(jié)果。而省去RNN/CNN層訓(xùn)練就好像是時(shí)間的饋贈(zèng)，來(lái)自上天的禮物。
Reference: N. Storm, Amazon Alexa Talk
這樣的饋贈(zèng)何嘗只是算法層面的專屬?首先，可節(jié)省(savable)的實(shí)現(xiàn)方法讓硬件在合理安排存儲(chǔ)空間和可配置維度上帶來(lái)的新的啟示。同時(shí)，若硬件的可重復(fù)使用率提升到了新的高度，那將對(duì)云端/終端的AI計(jì)算資源配置比關(guān)系提出一輪新的思考與挑戰(zhàn)。其次，面向成熟體系框架framework的硬件，對(duì)于客戶和使用者來(lái)說(shuō)，本身就是一種節(jié)省。如果有合適的scalable接口和complier，在inference端的映射也將朝向更簡(jiǎn)約、更低門檻的方式前進(jìn)。只有充分體會(huì)到這一點(diǎn)，完善與框架的接口的設(shè)計(jì)，才終將改變AI硬件的大潮流。
總結(jié)：感謝AI frontier，讓小編能從一個(gè)更宏觀的角度去仰視人工智能算法的大趨勢(shì)，也凝練四大智能硬件的重要關(guān)鍵——Scalable，Sensable, Synthesizable and Savable。最后，預(yù)祝第二屆AI Frontier順利召開(kāi)。
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