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OPEN AI LAB,这个实验室如何加速人工智能的“进化”?

[日期:2016-12-05] 来源:雷锋网   作者: [字体: ]

人工智能,每一个字都散发着阳春白雪的未来气息。

然而,正如“苹果高高在上, Android 手机才推动智能手机普及”一样,真正改变人们生活的,往往是“下里巴人”。

最近,三家顶尖的人工智能硬件和算法公司联合成立了“OPEN AI LAB”开放人工智能实验室。当然,这个实验室的酷炫之处绝不仅仅在于所有的字母都大写。我们先来看看创建实验室的四家大咖:

ARM 中国(顶级芯片 IP 设计厂商)

安创空间(ARM 在中国的生态系统加速器)

全志科技(为小米、富士康、惠普提供处理器 SoC 的芯片大咖)

地平线机器人技术(由前百度深度学习研究院院长余凯博士创建的,顶尖的嵌入式人工智能算法和芯片设计公司)

简单说来,“OPEN AI LAB”就是团结在 ARM 周围的人工智能芯片算法大咖组建的“别动队”。这个别动队,要做“最接地气的人工智能平台框架”。

【安创空间 CEO 陈鹏,地平线机器人技术 CEO 余凯,ARM 全球执行副总裁兼大中华区总裁 吴雄昂,全志科技副总裁 薛巍】

最接地气的“本地人工智能”

全球使用 ARM 芯片的人口,达到了总人口的 80%,这个数量超过了使用牙刷的人数。

ARM 全球执行副总裁兼大中华区总裁吴昂雄给出了这个出乎意料的数据。没想到 ARM 芯片的普及率已经到了如此“丧心病狂”的地步。

ARM 架构的普及,很大程度是借助智能手机和各种基础硬件深入每个人生活的浪潮。采用 ARM 架构芯片的设备,总体来看和牙刷真的有些共同之处,那就是:“廉价”和“必需品”。可以说,ARM 用“群众路线”完成了“农村包围城市”式的市场占领。

然而,在人工智能芯片这个未来市场,似乎还没有这么明朗的格局。

为了说明 OPEN AI LAB 了不得的计划,先要科普一下人工智能的两大方向:

云端人工智能:利用云端的“超级大脑”对大量数据进行计算,然后将决策指令下达到本地。围棋大师“阿法狗”就是典型的云端人工智能。

本地人工智能:利用设备本身的软件硬件对信息进行实时计算,然后在本地快速做出智能反应。特斯拉的自动驾驶系统应该算作这类本地人工智能。

打个比方,这就像我们人体的运行机制,

大脑负责处理所有信息,统一做出决策;

但是对每一个细胞而言,不可能都把自己收集到的信息汇总到大脑,然后原地待命等待下一步指令。恰恰相反,每一个细胞都在自主地汲取养料,排泄废物,还可以分工合作。

OPEN AI LAB 所要解决的,就是相比云端人工智能更普遍的本地人工智能问题。

地平线机器人技术创始人兼 CEO 余凯为雷锋网(公众号:雷锋网)科普了本地人工智能的意义:

人工智能一直有小循环和大循环之分。

例如在智能交通那个领域,大循环的云端数据计算,可以帮你预测前面堵车状况。但是在自动驾驶的场景中,如果你前面有一个小孩子突然的过马路,你就要把这个信号采集过来,然后传到云端,云端处理完了之后再传过来,这个是不可想象的。

如果汽车以100公里的时速行驶,哪怕仅仅延时50毫秒,都会对应很长的行驶距离。无人机也是如此,因为涉及到实时避障,必须根据环境马上作出决策,这时,50毫秒的延时也是很厉害的。

即使网络本身没有延迟,网络设施的可靠性也是很大的问题。在美国,大量的道路区域是没有信号覆盖的。

其实在2012年,曾经有 HTML5 和本地 App 服务究竟哪个是未来的争论。Facebook 当时“All in”去做 HTML5 远程的服务。但是从流畅性和速度上,都没有办法和本地 App 抗衡。现在看来,根本没有争议了,本地 App 更好。

【自动驾驶过程中,人工智能需要对突然出现的行人做稳定而可靠的响应】

正如我们的大脑无法处理每一个细胞的“私聊”一样,云端人工智能也没办法处理各个硬件的请求。

实际上,某种程度上来说,目前很多设备的智能需求是被抑制的。

吴雄昂举了一个例子:

如果我们把北京的环路,全都修成五层,是不是能解决交通拥堵问题呢?我觉得并不能。

这就像过去的智能电表,是每个月采集一次数据回传。但是未来如果很可能每五分钟就要采集一次数据,并且还要交叉分析各个家电之间的数据,其中的差距绝不是五倍的关系。

如此看来,本地人工智能的存在“刚需"。就像历史上从PC到移动互联网设备普及的过程中,市场扩大了十倍左右,人工智能从云端普及到本地设备中,也同样可以扩展一个数量级。

人工智能洪荒时代的“部落联合”

实际上,整个人工智能产业链,已经注意到了本地人工智能(嵌入式人工智能)散发出来的巨大诱惑。几乎所有相关公司都希望在自己的领域构建独特的技术壁垒。

全志科技副总裁薛巍觉得,很多公司的努力都是“重复建设”。

几乎每家芯片厂商都在根据自己的芯片独立搞运算能力的事情,每家算法公司都独立搞自己的算法。每个人都像一根竹子,在一片竹林里,长高都不容易,承重也不好。

所以我们能不能找到共性的东西,例如 A芯片+B算法,同时进化迭代。这样能够形成一个框架,让上层的应用开发呈现“蘑菇型”的膨胀。

简单说来,在这个人工智能的洪荒时代,特别是嵌入式人工智能的洪荒时代,如果这个长长的产业链上的人各自为战,就会造成对接混乱和资源浪费。

这个时候,在洪荒之中已经有一席之地的“长老”们,就需要联合起来,成为一个“部落联盟”,为其他人制定普适的算法和开发框架。这个“部落联盟”就是 OPEN AI LAB。

OPEN AI LAB 的野心更多地在于技术上。

我们想要做的,是向下兼容所有芯片,向上适合所有开发者的架构。

余凯说。

【地平线机器人技术创始人兼 CEO 余凯】

但这个目标的实现绝不是说起来这么简单。作为 LAB 里的“算法担当”,这位深度学习领域的大牛深知其中的技术难度有多大。

我们需要做一个抽象层的接口定义,让我们的算法和嵌入式的硬件平台无关,这个非常难。

因为嵌入式的处理器种类非常多,有 A7、A53,有四核、八核,上面有的有DSP,有的没有DSP。因为这个世界是多样性的,就算是车载系统的话,不同的车厂的理解也不一样,对计算平台的要求也是多样化的。

实际上,虽然 OPEN AI LAB 看起来像是一个联盟,但是却会凝聚一批专家,用 100% 的时间和精力来研发这个框架。余凯认为,这种实体性才是保证框架能够研发成功的关键。

在很多人的理解中,算法和芯片是独立的两层。但是在这些人工智能大牛眼中,二者是融合的。因为算法一旦稳定,就可以被“硬化”在处理器中,达到最佳的效率。而以这个处理器为基础,还可以研发新的算法。余凯说:

今天主流的深度学习的算法,基本上都是在GPU上面优化的,它并没有充分考虑到在硬件上做一些优化,未来软件算法和硬件架构一定会联合迭代优化,而且我认为这个过程会是一个十年的长跑。十年以后的,哪怕是同一个问题,软件算法会和今天不一样,因为那个时候的硬件不一样。

这也是为什么在 OPEN AI LAB 中,聚集了地平线、全志科技和 ARM 三家有硬件野心的公司。

人工智能的进化,和生物的演进有着诸多的相似之处。

无数单独细胞低耗而稳定的小智能,最终支撑了独立意识的大智能。而不断变化的环境,又促进了细胞本身形态的演进。

这正像人工智能的算法和芯片,每一次把优秀的算法固化到硬件中,都完成了人工智能的一次进化。

我们期望不久之后,身边的一切设备都具有贴心的智能,我们能够像使用牙刷一样享受本地人工智能带来的便利。也许 OPEN AI LAB 可以让这一天提前到来。

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