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英特尔开始研究AI概率计算 可以给汽车机器人用

导读: 开发出更好的自主机器,这是我们的目标之一,有可能是汽车,也可能是家用机器人,或者类似的东西。如果想让系统更强大,我们认为概率计算是相当重要的部分。

最近,英特尔宣布消息说要在AI领域寻求战略研发合作,将AI技术引向下一个阶段。现在的自主系统还不好,无法应对不确定的真实世界,它们也不知道自己在做决策的时候,应该如何理解传感器收集的不确定信息。怎么办?英特尔CTO迈克·梅伯里(Mike Mayberry)认为,我们可以用“概率计算”(probabilistic computing)来解决,他认为概率计算是AI的下一站。

英特尔开始研究AI概率计算 可以给汽车机器人用

到底什么是概念率计算?媒体采访了梅伯里,让我们听听他是如何解释的:

问题:出于什么动机要从事这样的研究?

AI的下一站在哪里?我们正在努力寻找答案。最初的AI浪潮是以逻辑作为基础的,它根据写好的规章搭建,和我们所说的推理差不多。当前的AI与感知感觉有关,用卷积神经网络扫描图片,看看里面是否有感兴趣的东西。不过光是将这种元素加在一起还是比不上人类。

例如,如果你被某些东西吓了一跳,比如汽车喇叭叫起来。你自然而然就会认为发生了非同寻常的事情,这里面包含你拥有的数据,也包括你没有的数据。你会推算概率。你有可能会判断喇叭来自何方,是前方还是后方。也可能会考虑自己会不会因此开会迟到。你自动做一些判断,这些是机器做不了的。在我们的真实生活中,每时每刻都会碰到类似的场景,因为我们的周围有无穷无尽的不确定性。

目前的AI和深度学习系统是脆弱的。也就是说它们对于答案过于自信。在图片中如果看到一些东西,它们可能自信程度达到99%。但是在许多场合下,这种概率是不正确的,自信程度没有AI认为的那么高。

在我们的总体研究中,重要的一点就是搞清如何将概率融入推理系统、感知系统。解决问题有两大挑战。第一个挑战,你如何计算概率,二是如何存储概率记忆或者场景。

我们在内部做了许多研究,还参与学术研究,我们认为,成立一个研究社区是不错的选择。最终目标是让人们分享他们所知的东西,展开合作,当你写软件时,当你开发计算机硬件时,让你知道如何展示这种概率。我认为,这是AI第三次浪潮的核心组成部分。我们还没有达成目标,还有其它一些事情要做,但是一切都与概率计算有关。

问题:以前,人们用“概率计算”来描述多种多样的技术,这些技术与AI无关,比如随机计算、容错计算。所谓概率计算到底是什么呢?

我们所说的概率计算可能与之前描述的不同。例如,所谓随机计算,就是说即使有错误,也要获得足够好的答案。我们所说的概念与模糊逻辑有点相似,当你处理信息时,你会持续追踪不确定性。还有统计计算,它更加偏重软件,通过构建树架构,不断追踪概率。所以说,概念并不一定非要是新的,但是使用方法会与之前不同。

问题:它会演化出全新的设备吗?

最开始时,我们会通过研究算法的方式接近目标。英特尔是开发硬件的,不过如果我们不理解模型是如何进化的,不理解算法是如何进化的,就有可能犯错。所以最开始时我们会研究算法、软件框架,研究之时我们会思考达到目标之后如何优化硬件。我们会被愚弄吗?所以必须早早重视安全问题。这些事情我们正在做。

问题:新研究与现有的AI工作是如何匹配?

新研究会是更大系统的一部分,而这套系统与我们目前的工作是融合的。我们不希望逻辑系统断定说感知是100%精准的,也不希望传感器过于自信。所以要开发一套系统,让两个部分对话,追踪此类信息。感知系统可能会说:“我刚刚发现亮度变了。”这样我的回答就会比之前少一点自信。

持续追踪此类信息会决定系统的设计方式。从软件框架的角度看,到底会如何部署呢?我们还不能准确知道。

问题:有可能会用在哪些领域?

开发出更好的自主机器,这是我们的目标之一,有可能是汽车,也可能是家用机器人,或者类似的东西。如果想让系统更强大,我们认为概率计算是相当重要的部分。如果系统受到严格限制,可能不太需要这样的能力。如果我们将系统放进越开放的环境中,那里的变数更多,就越应该“增强”当前的系统。

我们当然希望能在短短几年内将新技术变成产品,不过还没有制定产品蓝图,所以不能给出任何承诺。

问题:能谈谈时间安排吗?

5月25日我们就会公布提案,今年就会开展活动。正如我说的,在未来几年里,它可能会影响我们的产品蓝图,但还没有制定蓝图,所以无法给出具体的产品部署时间。

来源:腾讯数码

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