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和柯洁对战的AlphaGo的运算能力并不依赖于网络,网友们开玩笑的必杀技“拔网线”,并不能改变这场战斗的结果.这意味着人工智能正逐渐脱离互联网“哺乳期”,具备“离线也强大”这一特质的人工智能技术在悄然崛起
去年AlphaGo大胜李世石后,围棋史上最年轻的四冠王柯洁一度被寄予了“守护人类尊严”的厚望,然而,在2017年5月的乌镇,三场没有悬念的败局证明人类和人工智能实力的鸿沟.
人类想象中能赢的“必杀技”,似乎只剩网友们玩笑般的一句“拔网线”了.
拔掉网线,电路断开,散热风扇减速至停下,陷入一片死寂——在我们的想象中,AlphaGo如科幻电影中的人工智能反派一样,强大无形但高度依赖于网络生存,似乎找到网络接点这个阿喀琉斯之踵,它的運作就会终止.
让人们失望的是,AlphaGo之父哈萨比斯在赛后采访中明确表示,本次和柯洁对战的是“单机版”的AlphaGo,即在对战中没有连接网络.也就是说,和柯洁对战的AlphaGo的运算能力并不依赖于网络,而更多来自于自身TPU芯片的强劲.
“联网更好,不联网也行,对赛事结果没有影响.单机的计算量已经满足它和人类下棋.”《互联网进化论》作者、人工智能领域专家刘锋说.人工智能逐渐脱离互联网“哺乳期”,具备“离线也强大”这一特质的人工智能技术,正在悄然崛起.
AlphaGo“断奶”
被称为“单机版”的人工智能技术,实际上有一个颇具科幻感的名词——嵌入式人工智能.
和传统意义的人工智能相比,嵌入式人工智能最大的特点是能独立运算、离线状态下感知设备也工作.也就是在不联网的情况下,嵌入式人工智能通过本地计算完成实时环境感知、人机交互、决策控制等任务.
现阶段人工智能的算力主要由两部分构成：云计算和终端本身的运算能力.二者关系密不可分,但分工上存在差异.以AlphaGo为例,除了Google云成熟的云计算能力外,去年5月Google I/O大会（开发者大会）上发布的自研芯片TPU,也是AlphaGo强大计算能力的来源.
作为Google专为深度学习神经网络的芯片,TPU汇注了Google对人工智能的研发心血.在TPU运算能力的锻炼和数据收集过程中,Google云的云计算能力更像一位助理教练,主要任务是减少计算量以及数据备份.到了实际运算使用中,TPU作为单独的运算模块可以独立运行,并承担主要的运算执行任务.
受制于网络状况和复杂多样的要求,互联网在人工智能技术中扮演的角色正在慢慢变化,在终端运算能力不断强化的过程中,越来越多地作为一个辅助者发挥作用.
“依靠网络是（人工智能）成长期的表现.”一位长期聚焦人工智能行业的媒体人士表示,“这个阶段有多久不好说,但未来肯定都是半链接网络的.”
叱咤棋类运动后,AlphaGo目前还没有开始深入运用阶段,但以“单机版”形式迎战柯洁,展示了它作为嵌入式人工智能运用的一个方向,也掀开了嵌入式人工智能市场的幕布.
“单机版”的优势
“当今人工智能的计算大多数都在BAT（百度、阿里巴巴、 ）的数据中心,在云上面.但我们发现,有一个巨大的机会远离数据中心,在互联网的边缘.”地平线机器人技术研发有限公司CEO余凯在今年2月的“北大AI公开课”上谈及嵌入式人工智能时,对自己正在瞄准的这一细分领域表示信心十足.
4月28日的“GMIC AI+国际峰会”上,零零无限CEO王孟秋、中科创达技术总监王璠和云迹科技CEO支涛也都不约而同地谈到了嵌入式人工智能这一概念.
王孟秋介绍,零零无限旗下的自拍无人机Hover Camera,在仅重242克的机身上搭载了图形自动识别和跟随,利用脸部识别和特定图形技术,并可以自动执行相关指令.这款无人机提前被输入指令,执行任务过程中完全是脱网的.这也是目前市面上大部分无人机的算力构成方式——在本地即时处理任务指令,云端备份数据.
如视觉避障,720p的实时图像数据每分钟达到几个GB,如果无人机拍下画面,传到手机,再传到云端,获得指令后再传回手机,最后传回无人机,等这一过程时,也许无人机已经撞上障碍物了.因此,这一过程必须在本地端完成.
信息延迟,对于自动驾驶技术更是性命攸关的大问题.当一辆自动驾驶汽车遇到复杂的路况时,需要快速决策下一个动作以避险,如果经过雷达捕捉数据,然后上传,再计算,当根据计算得出的行动指令传输到终端时,可能已经来不及挽回一场交通事故了.
在自动驾驶的场景中,延时即意味着危险系数的提高.而成熟的嵌入式人工智能,让终端自己处理信息后即时执行指令,正是对时间敏感度高、操作容错率低的人工智能设备的福音.
“我们在为无人机、机器人设计SOM核心计算模块时,更强调人工智能的本地计算能力,以及执行命令的即时性.”中科创达CEO耿增强接受《财经》记者采访时介绍.
耿增强坚信,嵌入式是不可缺席的人工智能架构方案.尽管云学习、云地图、云导航、云知识等功能是现阶段智能机器人的“标配”,但他认为,一旦遇到紧急而脱机时,嵌入式的人工智能要保证智能机器人在失去云端支持时,仍然能执行基础任务并保证生存.
比如在断网状态下,智能机器人依然能完成自动避障,并找到充电桩开始自动充电,安全避障、求救等指令可以在本地进行计算,并最终实施.
上述这些应用场景,已经为我们勾画出一张嵌入式人工智能的大致脸谱——强调机动性、轻量化和实时性,因而也更人性化.
人性化,正是我们对于人工智能的核心要求.或许在嵌入式人工智能技术成熟后,“图灵测试”的内容就需要加上“断网”这一条件了,毕竟人工智能的智能水平高低,由它的自主性决定.
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参考文献：
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