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          手機(jī)將成為AI的下一主戰(zhàn)場(chǎng)?

          作者: 時(shí)間:2017-08-29 來源:eettaiwan 收藏

            高通積極打造可執(zhí)行人工智能的終端裝置,并借由收購人工智能研究團(tuán)隊(duì)Scyfer擴(kuò)展機(jī)器學(xué)習(xí)功能,期望將更多的人工智能工作負(fù)載從云端伺服器轉(zhuǎn)移到智慧型晶片上…

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201708/363662.htm

            就在高通(Qualcomm)收購原隸屬于荷蘭阿姆斯特丹大學(xué)(University of Amsterdam)的一支小型人工智能()研究團(tuán)隊(duì)——Scyfer B.V.后,高通公司的一位研究人員表示,其實(shí)驗(yàn)室研究正進(jìn)一步擴(kuò)展機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning)功能,以提供新的應(yīng)用和定義新的硬體架構(gòu)。

            Scyfer扮演諮商的角色,將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于工業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、銀行和移動(dòng)等領(lǐng)域。這支研究團(tuán)隊(duì)如今已是Qualcomm Research的一部份,致力于擴(kuò)展機(jī)器視覺(computer vision)和自然語言處理等機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,并進(jìn)一步探索新興演算法如何影響硬件加速器設(shè)計(jì)。

            高通負(fù)責(zé)的企業(yè)研發(fā)副總裁Jeff Gehlhaar說:“隨著演算法改變,我們認(rèn)為目前存在著共同設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)路(neural network)和硬體的發(fā)展空間。”

            他表示:“隨著這些網(wǎng)路的演進(jìn),我們開始看到執(zhí)行配置檔案的模式”可能影響硬件中的快取和位元精確度。如今,我們正從系統(tǒng)級(jí)觀察如何使各元素之間共同運(yùn)作,而不至于影響準(zhǔn)確度。”

            高通在新聞稿中表示,神經(jīng)網(wǎng)路預(yù)計(jì)將在無線連接、電源管理和攝影等領(lǐng)域找到新的應(yīng)用方向。目前已經(jīng)有幾家公司將人工智能應(yīng)用于安全性,例如檢測(cè)惡意軟件等任務(wù);其他也有人用它來突破半導(dǎo)體設(shè)計(jì)的瓶頸。

            

           

            雖然神經(jīng)網(wǎng)路已經(jīng)是數(shù)十年來的研究重點(diǎn)了,但2013年可說是一個(gè)重要的分水嶺,當(dāng)時(shí)AlexNet研究結(jié)果催生了深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域(來源:高通)

            高通的挑戰(zhàn)在于嘗試將更多的AI工作負(fù)載從云端的服務(wù)器場(chǎng)(server farm)轉(zhuǎn)移到智慧型的芯片上。為此,該公司在去年發(fā)布了一款用于其Snapdragon SoC的神經(jīng)網(wǎng)路開發(fā)套件,同時(shí)也與Google和Facebook合作,為Google TensorFlow和Facebook Caffe 2架構(gòu)實(shí)現(xiàn)最佳化。

            這支來自阿姆斯特丹大學(xué)的AI研究團(tuán)隊(duì)還將協(xié)助促進(jìn)高通在產(chǎn)生對(duì)抗網(wǎng)路方面的研究,以及致力于一款有助于該公司將更多訓(xùn)練任務(wù)推向智能的演算法。Gehlhaar說:“云端中的機(jī)器學(xué)習(xí)將持續(xù)占據(jù)主導(dǎo)地位,但我們?cè)谘b置上看到更多的機(jī)會(huì),同時(shí)客戶也要求在移動(dòng)裝置上執(zhí)行其自家版本”,例如臉部識(shí)別之類的任務(wù)等。

            “在無人機(jī)、汽車和智能手機(jī)等邊緣裝置上部署AI是相當(dāng)新的趨勢(shì),但是我們的客戶已經(jīng)在這方面展開行動(dòng)了——這并不只是實(shí)驗(yàn)室的實(shí)驗(yàn)而已;人們正嘗試解決現(xiàn)實(shí)世界的問題。”

            Gehlhaar說:“機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域。”他指出,AlexNet在2013年的影像識(shí)別方面取得顯著進(jìn)展,催生了如今熱門的深度學(xué)習(xí)。

            同時(shí),在日前的一場(chǎng)專題討論上,業(yè)界幾位專家也特別強(qiáng)調(diào)神經(jīng)網(wǎng)路領(lǐng)域的重要性——它看似具有廣泛的用途且前景無限,但實(shí)際上仍處于發(fā)展的早期階段,同時(shí)也存在著諸多局限。



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