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由 AlphaGo 到可自我进化的机器人 比你预想的要快

导读: 我们应该感谢李世石代表人类,展示了人类的应变能力么?但我们没有,一个深深的忧虑在人们心头萦绕,机器人会彻底战胜人类么?人类会被机器统治么?霍金的「人工智能将终结人类」这个预言,会变成现实么?

  上周日,李世石在三局落后的情况下,终于扳回来一局,为人类挽回了颜面。3月9日,我在深圳湾发文,预测在李世石首局失利的情况下,会连扳四局。

  我当时的分析是,人比机器的适应能力更强,通过第一局,李世石应该可以很快找到ALPHAGO的漏洞,将比分扳回。不过我和李世石一样低估了ALPHAGO的复杂性。李世石苦苦抗战,终于在四局找到了ALPHAGO的漏洞。

  我们应该感谢李世石代表人类,展示了人类的应变能力么?但我们没有,一个深深的忧虑在人们心头萦绕,机器人会彻底战胜人类么?人类会被机器统治么?霍金的「人工智能将终结人类」这个预言,会变成现实么?什么时候?100年后么?伦敦帝国学院研究认知机器人技术的MurrayShanahan教授认为,10到20年内人们还不可能造出与人类同能级别的人工智能。李开复在3月8日预测ALPHAGO会全部输掉全部5场比赛,但在未来的1~2年机器围棋智能会战胜人类。

  可现实的情况是,人工智能的发展超出了李开复最乐观的估计。对于Shanahan教授关于跟人类同级别人工智能的预计,我个人觉得可能也会比他的估计来得更快一些,下面是我的分析。

  去年10月的ALPHAGO是1200个CPU加170个GPU,而这几天跟李世石对弈的是1920个CPU加280个GPU。这是一个复杂的计算机系统,然而这仅仅是深度学习的执行计算机网络,为这个网络提供围棋「直觉」的计算机训练网络,比这个规模至少要提高一个数量级,而这个训练网络是保持ALPHAGO持续进化的原动力。由这上万个CPU,上千个GPU组成的庞大的,需要一层大楼来装的计算机网络系统能终结人类?这好像有些可笑,可是当你看到下面这一张某人工智能芯片公司芯片的规划表后,你可能会改变想法:

 

  芯片的指标普通人不太理解,我们把目前性能最强的NVIDIAGPU卡上的芯片GK210的指标列出来比较一下:

  这里边第一个关键的指标是计算能力,这个AI公司2017的产品的计算能力是GK210的2.5倍。第二个指标是功耗,功耗做到了GK210的1/15,这个比较神奇。第三个指标是内部存储容量的大小及带宽。这个内部MEMORY相当于CPU上的CACHE。深度神经元卷积网络(CNN)的模型比较大,对于围棋智能来说,通常能够到几百MB到1GB左右,这个模型在CNN网络计算的时候,会被频繁的读出来,如果模型放在片外的DDR里边,对DDR造成的带宽压力通常会到TB/S级别。

  采用目前通常的GPU来计算CNN网络,基本上都受到DDR带宽的限制,也就是说,由于GPU的带宽限制,GPU号称的4TFLOPS,在计算围棋CNN网络的时候是达不到的,这种情况下GPU的计算能力是由带宽决定的。例如,如果围棋CNN网络需要1TB/S的带宽,但GK210只能提供240GB/S的带宽,那GK210的计算能力就基本上是原来的1/4,大概1TFLOPS左右。而这家AI公司的芯片其实是专门针对CNN加速的,他里边放了256MB的内部存储器,而且内部存储器的带宽是3TB/S,因此对于围棋CNN这样的网络,芯片宣称的10TFLOPS是可能可以达到的。但这又意味做什么呢?

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