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云栖科技评论第71期:数字经济时代,需要“新大脑”

2020-04-22 信息
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【卷首语】

  2002-2006年,在经济高速发展中,电力短缺不期而至:2004年全国陷入大范围“电荒”,21个省大面积“拉闸限电”,24个省共缺电30GW;至2005年,情况虽有所缓解,但仍有10多个省份出现短缺,造成巨大经济损失,有省份GDP损失(当年)高达1~2%。

  作为电力时代最宝贵资源,电力短缺造成了巨大经济损失,影响了人们正常生活;随着数字经济时代到来,我们正在经历从电力时代向算力时代转变:在未来很长一段时间里,作为数字经济时代核心生产力,算力很可能重演电力短缺一幕,出现供不应求情况,这需要从现在就开始关注。

  美国国防高级研究计划局(DARPA)首席微电子专家Bill Chappell是“算力短缺”问题支持者之一,他认为,支撑全球芯片产业发展,同时也是维系全球算力供给水平“摩尔定律”,“早在十年前就死了”,这位芯片专家认为,芯片性能持续提升一直维系着该行业发展,强大计算能力更是在不断开辟新技术市场,但是在过去很长一段时间,这种性能改善在持续减弱,也就是说“虽然芯片公司还在持续投入,但是芯片性能改善却无法与过去相提并论了”。

  不只是Bill Chappell,卡耐基梅隆大学教授Erica Fuchs也持有相同观点,而英特尔等公司近年来在芯片性能提升上不佳表现,恰好印证了他们观点。这多少有些讽刺:芯片行业已经发展了近60年,但恰恰是在我们正在进入算力时代当下,遭遇了前所未有芯片性能提升瓶颈。芯片行业一旦陷入慢速发展周期,算力短缺几成定局,造成损失不可估量。

  DARPA电子产业复兴计划在此时提出了一条新发展道路:在新材料和新体系结构上找寻提升芯片性能方法,比如说3D单芯片片上系统(3DSoC)就可以在90纳米制程工艺下,以相同芯片面积实现当前7纳米制程工艺所提供性能。

  因此,改变追求制程工艺传统方式,在材料、体系机构、软件定义、3D化等多个层面寻找提升芯片性能办法,对解决芯片发展问题,为算力时代提供充足计算能力,具有非常重大意义。突破传统方法,从之前未曾涉足维度解决当前难题,不止适用于为算力时代找到突破芯片性能方法,也适用于绝大多数数字经济时代技术发展场景。

  比如说,谷歌大脑团队使用新思路,构建出用于移动设备CNN模型;阿里云城市大脑团队利用“认知反演”理论构建城市大脑技术理论体系,解决城市交通拥堵问题;所有这些都利用了新思路、新维度,没有陷入传统解决问题方法“循环陷阱”。在数字经济时代,我们正面对越来越多未知问题和难解“僵局”,如若固守传统方式方法,只会陷入无尽循环或是干脆遭遇彻底失败。

  以新维度思考,从新角度观察,用新方法尝试解决问题,是数字经济时代“解题秘诀”,换句话说,我们需要“新大脑”,只有这样,我们才能真正步入数字经济时代,同时享受数字经济时代所带来“数字红利”。         1、谷歌大脑用新思路构建用于移动设备CNN模型

  【新闻摘要】 在近日发表论文中,谷歌大脑(Google Brain)团队宣布得到了一个可以在设备运行速度和识别准确率之间取得良好平衡模型。为了更好地设计出适用于移动设备CNN模型,谷歌大脑团队尝试了一种基于强化学习范式自动神经网络架构搜索方法,通过将设备运行速度信息加入到算法主反馈函数中,这一模型比目前顶级用于移动设备模型MobileNet V2快1.5倍,比NASNet快2.4倍,同时还保持与ImageNet相近准确率。

  【小云评论】卷积神经网络(CNN)被广泛用于图像分类、人脸识别、物体检测以及其他许多任务中,然而为移动设备设计CNN模型非常具有挑战性:既要确保移动设备上模型速度快、功耗小,还要保持足够准确率。谷歌大脑团队将AutoML思路借鉴到为移动设备设计CNN模型上,通过引入设备运行速度信息方式,不断寻找最优解决方案,实现CNN模型最优设计,最终得到了更具实用价值移动设备CNN模型。谷歌大脑团队这一研究成果意味着,在不久将来,在移动设备上提供高水平人工智能服务并非不可能,这也鞭策着国内人工智能业界在移动设备领域取得高水平突破。

2、DARPA造出首个AI假视频“克星”

  【新闻摘要】 美国国防部下属美国国防高级研究计划局(DARPA)设立“媒体取证”项目目,原本是为了实现现有取证工具自动化,但随着人工智能技术发展,最近他们将注意力转向了识别分析人工智能造假,并在识别deepfakes(用机器学习技术把一个人脸换到另一个人身上行为)上取得了显著成效。媒体取证项目集合了许多美国人工智能和数字取证技术方面专家,该项目负责人Matthew Turek表示,DARPA这一项目在对抗神经网络生成图片和视频中发现了一些微妙线索,技术专家由此可以设计出能够检测deepfakes技术工具。

  【小云评论】视频伪造者和数字侦探之间AI技术竞赛正式开始。DARPA媒体取证项目新发展以及针对deepfakes数字取证工具出现,实质上标志着视频伪造者技术已经非常先进,很可能会在短期内制造出足以以假乱真视频,这将带来未知严重后果。为了解决这一潜在安全问题,DARPA选择将媒体取证项目转变为一场技术竞赛,在这场竞赛中达特茅斯大学

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