XX00无码在线_日日夜夜 一二三_国人av偷拍盗摄摄像_久久人妻无码一区二区三区

低溫18650 3500
無(wú)磁低溫18650 2200
過(guò)針刺低溫18650 2200
低溫磷酸3.2V 20Ah
21年專注鋰電池定制

英特爾研究AI概率計(jì)算 可以給汽車機(jī)器人用

鉅大LARGE  |  點(diǎn)擊量:1123次  |  2018年06月22日  

最近,英特爾宣布消息說(shuō)要在AI領(lǐng)域?qū)で髴?zhàn)略研發(fā)合作,將AI技術(shù)引向下一個(gè)階段。現(xiàn)在的自主系統(tǒng)還不好,無(wú)法應(yīng)對(duì)不確定的真實(shí)世界,它們也不知道自己在做決策的時(shí)候,應(yīng)該如何理解傳感器收集的不確定信息。怎么辦?英特爾CTO邁克·梅伯里(MikeMayberry)認(rèn)為,我們可以用“概率計(jì)算”(probabilisticcomputing)來(lái)解決,他認(rèn)為概率計(jì)算是AI的下一站。

英特爾開始研究AI概率計(jì)算可以給汽車機(jī)器人用

到底什么是概念率計(jì)算?媒體采訪了梅伯里,讓我們聽聽他是如何解釋的:

問(wèn)題:出于什么動(dòng)機(jī)要從事這樣的研究?

AI的下一站在哪里?我們正在努力尋找答案。最初的AI浪潮是以邏輯作為基礎(chǔ)的,它根據(jù)寫好的規(guī)章搭建,和我們所說(shuō)的推理差不多。當(dāng)前的AI與感知感覺有關(guān),用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)掃描圖片,看看里面是否有感興趣的東西。不過(guò)光是將這種元素加在一起還是比不上人類。

例如,如果你被某些東西嚇了一跳,比如汽車?yán)冉衅饋?lái)。你自然而然就會(huì)認(rèn)為發(fā)生了非同尋常的事情,這里面包含你擁有的數(shù)據(jù),也包括你沒有的數(shù)據(jù)。你會(huì)推算概率。你有可能會(huì)判斷喇叭來(lái)自何方,是前方還是后方。也可能會(huì)考慮自己會(huì)不會(huì)因此開會(huì)遲到。你自動(dòng)做一些判斷,這些是機(jī)器做不了的。在我們的真實(shí)生活中,每時(shí)每刻都會(huì)碰到類似的場(chǎng)景,因?yàn)槲覀兊闹車袩o(wú)窮無(wú)盡的不確定性。

目前的AI和深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)是脆弱的。也就是說(shuō)它們對(duì)于答案過(guò)于自信。在圖片中如果看到一些東西,它們可能自信程度達(dá)到99%。但是在許多場(chǎng)合下,這種概率是不正確的,自信程度沒有AI認(rèn)為的那么高。

在我們的總體研究中,重要的一點(diǎn)就是搞清如何將概率融入推理系統(tǒng)、感知系統(tǒng)。解決問(wèn)題有兩大挑戰(zhàn)。第一個(gè)挑戰(zhàn),你如何計(jì)算概率,二是如何存儲(chǔ)概率記憶或者場(chǎng)景。

我們?cè)趦?nèi)部做了許多研究,還參與學(xué)術(shù)研究,我們認(rèn)為,成立一個(gè)研究社區(qū)是不錯(cuò)的選擇。最終目標(biāo)是讓人們分享他們所知的東西,展開合作,當(dāng)你寫軟件時(shí),當(dāng)你開發(fā)計(jì)算機(jī)硬件時(shí),讓你知道如何展示這種概率。我認(rèn)為,這是AI第三次浪潮的核心組成部分。我們還沒有達(dá)成目標(biāo),還有其它一些事情要做,但是一切都與概率計(jì)算有關(guān)。

問(wèn)題:以前,人們用“概率計(jì)算”來(lái)描述多種多樣的技術(shù),這些技術(shù)與AI無(wú)關(guān),比如隨機(jī)計(jì)算、容錯(cuò)計(jì)算。所謂概率計(jì)算到底是什么呢?

我們所說(shuō)的概率計(jì)算可能與之前描述的不同。例如,所謂隨機(jī)計(jì)算,就是說(shuō)即使有錯(cuò)誤,也要獲得足夠好的答案。我們所說(shuō)的概念與模糊邏輯有點(diǎn)相似,當(dāng)你處理信息時(shí),你會(huì)持續(xù)追蹤不確定性。還有統(tǒng)計(jì)計(jì)算,它更加偏重軟件,通過(guò)構(gòu)建樹架構(gòu),不斷追蹤概率。所以說(shuō),概念并不一定非要是新的,但是使用方法會(huì)與之前不同。

問(wèn)題:它會(huì)演化出全新的設(shè)備嗎?

最開始時(shí),我們會(huì)通過(guò)研究算法的方式接近目標(biāo)。英特爾是開發(fā)硬件的,不過(guò)如果我們不理解模型是如何進(jìn)化的,不理解算法是如何進(jìn)化的,就有可能犯錯(cuò)。所以最開始時(shí)我們會(huì)研究算法、軟件框架,研究之時(shí)我們會(huì)思考達(dá)到目標(biāo)之后如何優(yōu)化硬件。我們會(huì)被愚弄嗎?所以必須早早重視安全問(wèn)題。這些事情我們正在做。

問(wèn)題:新研究與現(xiàn)有的AI工作是如何匹配?

新研究會(huì)是更大系統(tǒng)的一部分,而這套系統(tǒng)與我們目前的工作是融合的。我們不希望邏輯系統(tǒng)斷定說(shuō)感知是100%精準(zhǔn)的,也不希望傳感器過(guò)于自信。所以要開發(fā)一套系統(tǒng),讓兩個(gè)部分對(duì)話,追蹤此類信息。感知系統(tǒng)可能會(huì)說(shuō):“我剛剛發(fā)現(xiàn)亮度變了。”這樣我的回答就會(huì)比之前少一點(diǎn)自信。

持續(xù)追蹤此類信息會(huì)決定系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方式。從軟件框架的角度看,到底會(huì)如何部署呢?我們還不能準(zhǔn)確知道。

問(wèn)題:有可能會(huì)用在哪些領(lǐng)域?

開發(fā)出更好的自主機(jī)器,這是我們的目標(biāo)之一,有可能是汽車,也可能是家用機(jī)器人,或者類似的東西。如果想讓系統(tǒng)更強(qiáng)大,我們認(rèn)為概率計(jì)算是相當(dāng)重要的部分。如果系統(tǒng)受到嚴(yán)格限制,可能不太需要這樣的能力。如果我們將系統(tǒng)放進(jìn)越開放的環(huán)境中,那里的變數(shù)更多,就越應(yīng)該“增強(qiáng)”當(dāng)前的系統(tǒng)。

我們當(dāng)然希望能在短短幾年內(nèi)將新技術(shù)變成產(chǎn)品,不過(guò)還沒有制定產(chǎn)品藍(lán)圖,所以不能給出任何承諾。

問(wèn)題:能談?wù)剷r(shí)間安排嗎?

5月25日我們就會(huì)公布提案,今年就會(huì)開展活動(dòng)。正如我說(shuō)的,在未來(lái)幾年里,它可能會(huì)影響我們的產(chǎn)品藍(lán)圖,但還沒有制定藍(lán)圖,所以無(wú)法給出具體的產(chǎn)品部署時(shí)間。

鉅大鋰電,22年專注鋰電池定制

鉅大核心技術(shù)能力