人工智能＋智能硬件

人工智能這個(gè)詞雖然已經(jīng)火熱，但是AI技術(shù)的落地仍然是一個(gè)重大而未解決的問(wèn)題。如果你已經(jīng)讀過(guò)我的AI視野系列的上一篇文章：解析深度學(xué)習(xí)，暢想未來(lái)應(yīng)用，就不難了解到，這一波人工智能革命所仰仗的深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)際上是一場(chǎng)界面革命。語(yǔ)音、圖像、文本識(shí)別與理解等技術(shù)的深入發(fā)展，將使得人與機(jī)器之間的互動(dòng)變得更加多元化，更加自然、順暢。

最近，亞馬遜出品的爆款：智能音箱Echo就是一個(gè)很好的人工智能落地產(chǎn)品。你不僅可以用它來(lái)播放任何你想要類(lèi)型的音樂(lè)，還能夠用它來(lái)鏈接第三方服務(wù)接口，來(lái)完成訂購(gòu)?fù)赓u(mài)、健身等應(yīng)用，甚至在你無(wú)聊的時(shí)候還可以跟它閑扯兩句。

出門(mén)問(wèn)問(wèn)是一家中國(guó)的人工智能公司，曾獲Google投資。他們主打的產(chǎn)品就是這款稱為T(mén)icwatch 2的智能手表。戴上它，你不僅可以和它自然地交談，而且你還擁有了整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)，因?yàn)樗梢宰詣?dòng)地幫你搜索答案。

這還僅僅是開(kāi)始，接下來(lái)，智能硬件、智能家居、物聯(lián)網(wǎng)等概念會(huì)再次襲來(lái)。然而，就在兩年前，智能硬件還遭遇過(guò)滑鐵盧，為什么呢？我認(rèn)為這里的關(guān)鍵就在于這些智能硬件都缺乏人工智能。

記得有一次，有人送我一個(gè)智能插座讓我體驗(yàn)。我本想好好玩一下，卻發(fā)現(xiàn)必須先要安裝一個(gè)APP還有一大堆的設(shè)置，于是我果斷把它扔到了一邊。我是一個(gè)時(shí)間極度缺乏的人，哪還有時(shí)間去為了一小小插座安裝APP？正是因?yàn)橹悄苡布芏喽际切∥锛[藏的時(shí)間成本才會(huì)很高，我們不值得花費(fèi)大量的時(shí)間去指揮它，所以人工智能對(duì)于這些小硬件來(lái)說(shuō)，才是至關(guān)重要的技術(shù)。

從另一個(gè)角度說(shuō)，這些智能硬件會(huì)為人工智能的落地提供舞臺(tái)和應(yīng)用場(chǎng)景。設(shè)想一下，當(dāng)我把那個(gè)智能插座接上電以后，它會(huì)用流暢的中文跟我聊上幾句，完成繁瑣的設(shè)置，同時(shí)還能依據(jù)我的心情變換顏色，智能地幫我進(jìn)行節(jié)能省電，那么我一定會(huì)愛(ài)上這個(gè)插座的！所以，硬件和人工智能簡(jiǎn)直就是天作之合。

端－云模式

目前的人工智能硬件主要依賴一種端－云模式。端就是智能硬件／智能終端，它解決了人工智能算法觸及到每一個(gè)用戶的能力；而云就是指存儲(chǔ)人工智能算法的區(qū)域，它為每一個(gè)硬件添加了超級(jí)強(qiáng)大的計(jì)算能力。甚至我認(rèn)為這樣一種端－云模式會(huì)朝著小與大的兩級(jí)發(fā)展。

所謂的小就是說(shuō)承載智能的硬件會(huì)越來(lái)越小，越來(lái)越不起眼。以后，可能一把鑰匙，一個(gè)紐扣都是一個(gè)端。而大則是指成千上萬(wàn)這樣的設(shè)備會(huì)鏈接到云端的人工智能服務(wù)器。通過(guò)大量的端收集得到海量數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆?，?qū)動(dòng)著人工智能算法能夠快速地挖掘出適合每個(gè)用戶的個(gè)性化服務(wù)模式。

萬(wàn)物有靈

然而，這種端－云的模式顯然也并非完美，最主要的問(wèn)題是端與云之間差著一個(gè)網(wǎng)。智能服務(wù)經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)延遲后就會(huì)大打折扣。人們正在嘗試新的途徑。

一種途徑就是賦予每個(gè)端更強(qiáng)的計(jì)算能力。一旦我們將承載了深度學(xué)習(xí)的專(zhuān)有芯片裝進(jìn)了每一個(gè)智能端，那么端就可以在本地?fù)碛袕?qiáng)大的人工智能能力。

英偉達(dá)乘著人工智能時(shí)代的巨浪一躍成為了最大的硬件廠商贏家正是這一趨勢(shì)的體現(xiàn)。本來(lái)，GPU（Graphics Processing Unit）是為了滿足成千上萬(wàn)網(wǎng)游玩家而開(kāi)發(fā)的一種專(zhuān)有芯片，它在矩陣乘積、三維圖形渲染等功能的運(yùn)算可以極大加速。沒(méi)想到，機(jī)器學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)恰恰也存在著大量的矩陣運(yùn)算，這就使得GPU領(lǐng)域的霸主英偉達(dá)成就了偉大的事業(yè)。

無(wú)獨(dú)有偶，最近的人機(jī)大戰(zhàn)中，Google借機(jī)開(kāi)始不遺余力地推廣它新研發(fā)的TPU芯片。聽(tīng)說(shuō)過(guò)CPU和GPU，這個(gè)TPU又是什么？這是Tensor Processing Unit的簡(jiǎn)稱，其中Tensor是指張量，它是現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。所以，Google的TPU本質(zhì)上就是專(zhuān)為深度學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的成熟，人們將會(huì)用神經(jīng)芯片替代現(xiàn)有的芯片而裝入成千上萬(wàn)的設(shè)備中。

據(jù)有關(guān)部門(mén)預(yù)測(cè)，到達(dá)2020年，接入互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備將達(dá)到五百億，是現(xiàn)在的3倍。如果每臺(tái)設(shè)備都能接入TPU芯片，那么我們將會(huì)真正步入一個(gè)萬(wàn)物有靈的時(shí)代。

我們知道，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上就是一種可以學(xué)習(xí)，能夠不斷適應(yīng)外界的技術(shù)。所以，你的椅子將會(huì)適應(yīng)你的習(xí)慣而自動(dòng)地調(diào)節(jié)靠背的角度；你的眼鏡將會(huì)自動(dòng)將你感興趣的畫(huà)面拍攝成照片或視頻存儲(chǔ)下來(lái)；你可以直接用語(yǔ)言或者手勢(shì)來(lái)操控空調(diào)；你家冰箱會(huì)自動(dòng)識(shí)別、計(jì)算存儲(chǔ)的食物，給你更好的膳食建議。甚至于每個(gè)小螺絲釘或者硬幣都是有思想的（如果還有硬幣的話），你可以在無(wú)聊的時(shí)候和它們聊聊天，詢問(wèn)一下今天的心情如何……

那么，深度學(xué)習(xí)需要耗費(fèi)大量的GPU（或TPU）算力，小小硬件可以承載如此大規(guī)模的運(yùn)算嗎？實(shí)際上，在訓(xùn)練階段，GPU的確會(huì)消耗掉大量的算力，但是裝載到智能硬件中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大多都是訓(xùn)練好的，這種網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算需求沒(méi)有那么強(qiáng)。況且，目前的人工智能界開(kāi)發(fā)了一種Teacher－Student的訓(xùn)練方法，可以使得我們將一個(gè)大大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮到一個(gè)小小的芯片之中。

我們只需要讓你通過(guò)大數(shù)據(jù)訓(xùn)練好的大網(wǎng)絡(luò)作為老師，讓你要安裝在神經(jīng)芯片中的小網(wǎng)絡(luò)作為學(xué)生，然后讓老師不斷地吐出數(shù)據(jù)，來(lái)訓(xùn)練那個(gè)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)就可以得到一個(gè)既聰明又小巧得多的小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

AI掌管世界

可以想到，一旦技術(shù)可以賦予萬(wàn)物智能，鏈接到互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備將會(huì)呈現(xiàn)指數(shù)暴漲。接下來(lái)，就會(huì)出現(xiàn)一個(gè)非常嚴(yán)重的問(wèn)題，就是究竟如何管理這些設(shè)備呢？

答案仍然是人工智能！即使我們?nèi)祟?lèi)可以無(wú)障礙地與這些智能設(shè)備進(jìn)行自然交流，我們有限的認(rèn)知資源仍然沒(méi)辦法管理爆炸式增長(zhǎng)的設(shè)備，所以我們必須用人工智能來(lái)延伸我們的認(rèn)知資源，去接管整個(gè)世界的運(yùn)轉(zhuǎn)。所以，AI掌管世界的局面將必然來(lái)到。

1、深度規(guī)劃

AI怎么管理這個(gè)世界呢？它將主要依賴一種我稱之為“深度規(guī)劃”（Deep planning）的技術(shù)（請(qǐng)大家不要百度，這是我自己發(fā)明的一個(gè)詞兒，真正的技術(shù)還沒(méi)出來(lái)呢）。所謂的深度規(guī)劃，就是指深度學(xué)習(xí)，特別是生成式模型深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)的規(guī)劃技術(shù)相結(jié)合的混合物。

我們以智能家居的場(chǎng)景為例。

假如我勞累了一天拖動(dòng)著疲憊的身軀回到了家里，然后我往沙發(fā)上一趟，就可以對(duì)著房間中的智能中心說(shuō)“我累了，請(qǐng)想辦法讓我放松一下”。于是，智能中心接收到了指令以后，就會(huì)播放一段優(yōu)美的音樂(lè)讓我放松，背景調(diào)節(jié)成了暖暖的咖啡色，沙發(fā)靠墊也變成了按摩裝置給我揉背。所有這一系列動(dòng)作都需要人工智能幫我來(lái)做，而不需要我再分別針對(duì)音響系統(tǒng)、燈光系統(tǒng)、沙發(fā)靠墊一一發(fā)號(hào)施令。所以，要完成這一系列的動(dòng)作，AI必須通過(guò)規(guī)劃技術(shù)。進(jìn)一步，如果第二天我同樣回到家中，對(duì)智能中心喊：“我累了，請(qǐng)想辦法讓我放松一下”。于是，人工智能會(huì)給我提供完全不一樣的方案，它很快將浴缸放滿了水，并邀請(qǐng)我去泡個(gè)澡。

請(qǐng)注意，人工智能要做到這一點(diǎn)，不但要具備協(xié)調(diào)一系列智能設(shè)備的能力（就像現(xiàn)在大多數(shù)智能家居所能做到的），還需要提供多樣性的解決方案。也就是說(shuō)，機(jī)器知道“讓我放松”這樣一種狀態(tài)，既可以用按摩、放音樂(lè)來(lái)完成，又可以用泡澡的方式來(lái)完成。

這就像是一個(gè)模式識(shí)別的反問(wèn)題。在模式識(shí)別中，我們會(huì)對(duì)不同的圖像歸類(lèi)為幾種。盡管每次識(shí)別的時(shí)候，人臉圖像會(huì)有少許的差異，但是深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)仍然可以正確地識(shí)別。而現(xiàn)在的情形是，機(jī)器要根據(jù)一個(gè)指令“讓我放松”，從而給出完全不一樣的解決方案，并且每種方案都能讓我識(shí)別成“放松”這樣的狀態(tài)——這就是深度規(guī)劃。

深度學(xué)習(xí)模式識(shí)別是多對(duì)一的任務(wù)，而這種規(guī)劃則是一對(duì)多的。深度規(guī)劃更像現(xiàn)在的所謂生成式模型。例如，AI可以根據(jù)一句話從而生成一張圖片，每次運(yùn)行圖片可能還會(huì)不一樣，但是它們都具備類(lèi)似的特征。如果我們將智能家居未來(lái)的狀態(tài)理解為一張圖片，那么深度規(guī)劃神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就會(huì)根據(jù)我的指令輸入生成未來(lái)的家居狀態(tài)。

“深度規(guī)劃”將會(huì)是AI接管世界最重要的技術(shù)之一。它的應(yīng)用場(chǎng)景將不僅局限在智能家居和物聯(lián)網(wǎng)。它更可以在社會(huì)生產(chǎn)中扮演重要的角色。你能想象2030年的淘寶將會(huì)是什么樣子的？假如你要舉辦一個(gè)大型的生日Party，你可以直接對(duì)著淘寶的智能助理說(shuō)，“我想要一個(gè)生日Party，充滿創(chuàng)意，特別刺激的那種”。于是，淘寶智能助理會(huì)首先根據(jù)你這句話展開(kāi)語(yǔ)義分析與理解，并開(kāi)始利用深度規(guī)劃技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)你這種所謂的“充滿創(chuàng)意、特別刺激”，它會(huì)自動(dòng)規(guī)劃出，你需要購(gòu)買(mǎi)什么什么服務(wù)，然后給出你相應(yīng)的解決方案和花費(fèi)讓你確認(rèn)。你的一個(gè)指令會(huì)激發(fā)淘寶智能助理一系列的動(dòng)作，以滿足你的需求，這就是深度規(guī)劃。

2、AI自己玩的世界

“深度規(guī)劃”技術(shù)還僅僅是把我們?nèi)祟?lèi)的注意力、認(rèn)知資源進(jìn)行了有限的延伸，但這顯然不夠。一旦智能硬件的增長(zhǎng)速度達(dá)到了指數(shù)級(jí)，我們?nèi)祟?lèi)的認(rèn)知延伸就觸及不到了。于是，這個(gè)時(shí)候必然會(huì)出現(xiàn)一種局面，就是城市中出現(xiàn)了大面積的區(qū)域是人工智能自己玩的世界。

如上圖所示，我們將人定為中心，則人的外圍是我們的注意力經(jīng)常打交道的世界。日后，這個(gè)區(qū)域?qū)?huì)被各種類(lèi)似于亞馬遜Echo的智能代理程序所包圍，我們是透過(guò)這個(gè)界面與外界世界打交道的。緊接著，智能代理之外的一片區(qū)域?qū)⑹侵悄艽砜刂疲侨祟?lèi)的認(rèn)知資源很少觸及的一片區(qū)域。這里將會(huì)是深度規(guī)劃（Deep Planning）的主要負(fù)責(zé)區(qū)域，在這里，雖然我們的注意力已經(jīng)很少觸及，但是我們還是會(huì)偶爾對(duì)其進(jìn)行觀測(cè)和評(píng)價(jià)，從而監(jiān)督智能代理。再往外就是我們?nèi)祟?lèi)認(rèn)知資源基本上無(wú)法觸及的區(qū)域了，而在這里將會(huì)形成一片人工智能自己玩的區(qū)域。

事實(shí)上，我們對(duì)這片領(lǐng)地也并不完全陌生，早在1969年就已經(jīng)誕生了一個(gè)有史以來(lái)最大的“無(wú)人區(qū)”，這就是我們熟知的互聯(lián)網(wǎng)?，F(xiàn)在，沒(méi)有人真正知曉整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)是如何運(yùn)作的，我們已經(jīng)完完全全將這片區(qū)域的主導(dǎo)權(quán)交給了算法。未來(lái)，這種趨勢(shì)會(huì)愈演愈烈，無(wú)論是交通、社會(huì)，還是我們的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，算法與人工智能會(huì)一點(diǎn)點(diǎn)地把它們蠶食掉，然而我們?nèi)祟?lèi)卻對(duì)此不僅視而不見(jiàn)，反而樂(lè)此不疲。原因是，將管理交給人工智能將會(huì)是高效的！

在這一片AI自己的領(lǐng)地，一個(gè)比較有意思的問(wèn)題就在于多個(gè)AI主體彼此之間的交互。集智俱樂(lè)部公眾號(hào)曾經(jīng)推送過(guò)一篇文章“經(jīng)濟(jì)推理與人工智能”，文章指出，主流經(jīng)濟(jì)學(xué)那些“陳舊、迂腐”的觀點(diǎn)將會(huì)在這片無(wú)人區(qū)中復(fù)興。

有關(guān)更多人工智能與AI之間的事兒，請(qǐng)看后續(xù)文章。