▲Google的Pixel 6、Pixel 6 Pro,搭載自研晶片,有著與過去不同的運算學習方式,而且由人工智慧設計出來。(圖/Google提供)
記者吳佳穎/綜合報導
人工智慧(AI)已經深入成為我們日常生活的一部分,外媒指出,Pixel 6 是第一款在標準處理器旁邊配備專用 AI 的獨立晶片(Tensor)的手機;過去幾年,iPhone 內的晶片也包含蘋果所謂的「神經引擎」。這兩種晶片都有別於傳統晶片,不追求更小更快,而是要在設備上訓練機器深度學習,因此晶片學習模型的計算類型有別以往。
據《MITTechnologyReview》報導,人工智慧將改變電腦的製造、運算方式:一、電腦的製造方式;二、編程方式以及使用方式;三,AI最終將改變電腦的用途。
英特爾並行計算實驗室主任 Pradeep Dubey 表示,電腦的核心正在從「數位運算」轉變為「決策制定」,或者如麻省理工學院 CSAIL 主任 Daniela Rus 所說,人工智慧正在將電腦從盒子中解放出來。
第一個變化涉及電腦以及控制它們的晶片,要如何製造。傳統晶片製造商跟上摩爾定律,但使當前人工智慧應用程式工作的深度學習模型是一種不同的方法:它們需要同時執行大量「不太精確」的計算。這意味著需要一種新型晶片:一種可以盡可能快地移動數據的晶片,確保它在需要的時間和地點可用。
第二個變化涉及「如何告訴計算機該做什麼」。在過去的 40 年裡,人類一直在為計算機編程;但英國微軟研究院負責人 Chris Bishop 說,對於接下來的 40年,「我們將培訓他們。」
傳統上,要讓計算機執行諸如識別語音或識別圖像中的對象之類的操作,程式開發者首先必須「為計算機制定規則」,但現在透過機器學習,開發者不用再編寫規則。相反,他們創建了一個神經網絡,可以自行學習這些規則。這有點像是人工智慧正在學習如何創造自己,從許多科技巨頭在作的研究,也表明:人類一直在努力製造真正的智慧機器。
最好的例子就是,語音識別和圖像識別現在已是智慧手機的標準功能、AlphaZero 自學圍棋勝過人類、AlphaFold也 解決了人們數十年來一直在努力解決的生物學問題,研究蛋白質如何折疊。
據了解,下一個重大突破,可能出現在分子模擬領域:訓練電腦來操縱物質的特性,可能會在能源使用、食品生產、製造和醫藥方面實現改變世界的飛躍式進步。最後,任何東西都可以變成電腦。
英特爾、Arm 和 Nvidia 等晶片製造商提供了許多第一批 GPU,它們正在轉向製造專門為 AI 量身定制的硬體。Google 和 Facebook 也探索進入這個行業,以透過硬體尋找人工智慧優勢。
例如,Pixel 6 內部的晶片就是Google張量處理單元(TPU)的新行動版本,與一般超快、精確計算的傳統晶片不同,TPU 專為神經網絡所需的大容量、低精度計算而設計。自 2015 年以來,Google已在公司內部使用這些晶片,處理人們的照片和自然語言搜索查詢,Google 的姊妹公司 DeepMind 則使用它們來訓練其 AI。
在過去的幾年裡,Google已經將 TPU 提供給其他公司,這些晶片,以及其他公司正在開發的類似晶片,正在成為世界數據中心內的公認的重要晶片。
甚至這些晶片也由人工智慧來設計,Google已使用強化學習算法(一種通過反複試驗學習如何解決任務的人工智能)來設計新 TPU 的佈局,想出了人類不會想到的奇怪的新設計,而且最後還奏效了。
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