当前位置: 首页 -  必威官网 - 正文

人工智能与自然智能的比较分析,什么才是人工智能的现实标准?

2020-11-22 04:46 必威官网 杞暖130°c
A+ A-

百度大脑是硬件基础、数据基础和算法能力的紧密结合,是云计算、大数据和人工智能的三位一体,是百度技术战略的核心。云计算是基础设施、大数据是燃料、人工智能是发动机,联合驱动着“互联网的物理化”,将数字世界的互联网技术和商业模式又送回到物理世界,全面改变社会。

因此,一切做人工智能的公司是否名副其实,都可以从以上角度来衡量:它属于四个象限中的哪一块?有没有实力让人类和机器一起知道更多,做到更多,体验更多?

表1 人工智能系统状态

对于自然智能,有各种各样的研究和著作,包括有人提出人脑内部的机理其实是量子计算。对于人工智能,目前还没有一个大家都能够接受的定义。在这个阶段,没有必要去过分追求哪个标准定义比较正确。我们不妨务实地来讨论:现在的技术能允许我们做出什么样的智能体系。

第二种,指具有类似人类的认知能力,能感知(“看”“听”“感觉”),它们可以越来越多地推理和计划,它们可以用感觉运动控制移动。我们称这种类型的人工智能系统为“认知智能系统”(Cognitive AI),是具有感知、推理、规划和感觉运动控制能力的机器。

通用人工智能系统的核心能力就是通过运用算法、计算体系,把知识从数据里提取出来。一旦有了知识,我们就可以做很多事情。我们可以预测,可以解决自动化问题,可以解决任何需要解决的问题。因为知识告诉我们人有什么需求,社会有什么要求,有了知识我们就可以找到答案。所以,人工智能发展的第一个层次就是通用人工智能。

人工智能与自然智能的比较分析,什么才是人工智能的现实标准?

有两种类型的计算系统被人类叫作人工智能。

人工智能系统的另一个二分法是“狭义AI”(Narrow AI)和“广义AI”(Strong AI)。“广义AI”是使用相同的算法来解决一大类问题的系统。原则上,“广义AI”系统可以学习和适应以解决新的问题,而无须人为干预。“狭义AI”系统使用特定算法来解决特定问题,如下棋、识图等。

人类历史上,每一项新技术的出现,必然会伴随着各种探讨、反思甚至针锋相对的争论。面对人工智能这一带有全局性、革命性的技术浪潮的逐步兴起,人们的兴奋、质疑以及顾虑就更加多元化。其中有的比较感性,比如讨论人工智能会不会代替人类。这其实是在用人工智能与自然智能(Natural Intelligence)进行比较。

总而言之,表1是对人工智能系统状态的概述,并且是一个务实和可行的定义。

在硬件、数据、算法之上还有一个重要的衡量标准,那就是人工智能企业的文化,即人工智能企业的“软实力”。搜索技术是人工智能的先驱,也是最早的互联网数字化世界的门户,其开发流程和技术核心为未来的人工智能奠定了基础。首先,搜索引擎必须与很大规模的数据打交道;其次,搜索引擎必须同时有大规模的机器学习,人工来做是不可能的事,因为数据规模太大了;最后,也是最根本的一点,搜索引擎的开发流程和工程开发文化与人工智能系统的开发是非常吻合的,都以数据为主,通过抽取其中的特征、模式,然后用这个模式给用户带来价值。人们在搜索业务中结成的协作关系,形成的业务能力和工作习惯,都很适合人工智能业务发展,与海量数据一样,积淀为人工智能企业的文化。所以陆奇在微软的做法是,培养人才先从Bing开始。你做过Bing,你到其他什么部门都可以做,那些技术在搜索看来都是很简单的技术。这个文化当然并不完美,但正如神经网络一样,可以在正确的方法指引下不断发展完善。

硬件动力、数据燃料和算法灵魂的结合,才产生出百度的PaaS(Platform as a Service,平台服务)。百度PaaS与众不同之处在于,人工智能作为一种横向的服务贯穿全平台。通过深度学习和机器学习技术,结合超强计算、海量数据和优秀算法,在语音、图像、自然语言处理等方面拥有杰出的能力,打造出独特的知识图谱、用户画像和商业逻辑,并且向用户全面开放。用户可以非常方便地使用各种算法模块、开发工具、数据引擎为自身的商业目的服务。我们形象地把不同的平台称作天算、天像和天工,分别针对智能大数据、智能多媒体和智能物联网这三个领域提供服务。

百度大脑的超强计算能力就来源于这一层,是高性能计算硬件的集团军。这个集团军拥有数十万台服务器,并且采用先进的集群操作系统来统一管理,堪称人工智能超级计算机。

目前几乎所有能见到的做人工智能的公司可以分别放在四个象限里面。大部分公司做的其实是“狭义AI”。“狭义AI”只解决一个问题,或者解决一个到两个比较窄的问题,下围棋、打牌或者开汽车都是“狭义AI”。与之相对应,“广义AI”用同样一个系统,可以解决所有的问题,那就与人的智能类似了。“广义AI”是人工智能发展的长期目标,其真正实现至少还需要二三十年的时间。

但百度的优势不只是单台机器的优秀,更在于优良的系统,优秀个体的集成形成强大的总体作战能力。针对GPU集群的智能调度和资源管理系统,可以实现计算、存储和网络资源的池化管理和动态调度,计算集群整体效率和平均使用率达到80%。将异构硬件用于线上产品,用户请求时延降至1/5,计算效率提升数十倍。

这个系统涵盖了国内最大的GPU/FPGA集群(全新的芯片技术),最大的HADOOP/SPARK集群(全新的并发数据处理技术)和运营效率最高的数据中心[全新的异构计算技术、整机柜服务器技术、100G RDMA(远程直接数据存取)通信技术和运维技术],可谓马力十足,提供了开发人工智能所需的计算能力。