從大型機(jī)到個(gè)人電腦，從互聯(lián)網(wǎng)到智能手機(jī)，計(jì)算機(jī)技術(shù)的每一個(gè)重大進(jìn)步都為更多的人在數(shù)字前沿創(chuàng)造了機(jī)會(huì)。
但越來越多的人擔(dān)心，科技行業(yè)的新前沿——人工智能，正在逆轉(zhuǎn)這一趨勢。
計(jì)算機(jī)科學(xué)家表示，人工智能研究的成本越來越高，需要大型數(shù)據(jù)中心進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算，這使得更少的人能夠輕松獲得開發(fā)自動(dòng)駕駛汽車或數(shù)字助理等未來產(chǎn)品所需的計(jì)算能力。
他們表示，危險(xiǎn)在于，開創(chuàng)性的人工智能研究將是一個(gè)貧富差距明顯的領(lǐng)域。擁有這些數(shù)據(jù)中心的主要是一些大型科技公司，如谷歌、微軟、亞馬遜和Facebook，它們每年都要花費(fèi)數(shù)十億美元建設(shè)自己的數(shù)據(jù)中心。
研究人員發(fā)出警告之際，人們對(duì)大型科技公司的實(shí)力日益感到擔(dān)憂。人們的注意力大多集中在當(dāng)前這一代技術(shù)上——搜索、在線廣告、社交媒體和電子商務(wù)。但是科學(xué)家們擔(dān)心探索未來科技發(fā)展的障礙，因?yàn)檫@需要驚人的計(jì)算能力。
大型科技公司的現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心規(guī)模龐大且保密。這些建筑有足球場那么大，或者更大，有成百上千臺(tái)電腦的架子。門是防彈的，墻壁是防火的，外人很少被允許進(jìn)入。
那些云計(jì)算的引擎室，它們?yōu)橹悄苁謾C(jī)和筆記本電腦提供了豐富的娛樂和信息，并使數(shù)百萬開發(fā)人員能夠編寫基于云的軟件應(yīng)用。
但在大型科技公司以外的人工智能研究人員看來，他們的領(lǐng)域出現(xiàn)了令人擔(dān)憂的趨勢。艾倫人工智能研究所最近的一份報(bào)告，利用了另一個(gè)人工智能實(shí)驗(yàn)室OpenAI的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)計(jì)算量需要在諸如語言理解等人工智能任務(wù)中處于領(lǐng)先地位，在過去的六年里，游戲和常識(shí)推理的數(shù)量激增了約30萬次。
所有這些計(jì)算燃料都需要為所謂的深度學(xué)習(xí)軟件模型提供動(dòng)力，這些模型的性能會(huì)隨著更多的計(jì)算和數(shù)據(jù)而提高。近年來，深度學(xué)習(xí)一直是人工智能取得突破的主要驅(qū)動(dòng)力。
微軟億萬富翁聯(lián)合創(chuàng)始人Paul Allen于2014年創(chuàng)立的艾倫研究所，其首席執(zhí)行官Oren Etzioni表示：“成功的話，會(huì)帶來巨大的好處。但做研究的成本正呈指數(shù)級(jí)增長。作為一個(gè)社會(huì)和一個(gè)經(jīng)濟(jì)體，如果只有少數(shù)幾個(gè)地方可以讓你走在最前沿，我們就會(huì)遭殃。”
OpenAI的發(fā)展表明了經(jīng)濟(jì)的變化，以及深度學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的前景。
OpenAI成立于2015年，并獲得了馬斯克的支持。它最初是一家非盈利研究實(shí)驗(yàn)室。它的抱負(fù)是在人工智能的前沿開發(fā)技術(shù)，并與更廣泛的世界分享收益。這一設(shè)想暗示了一個(gè)有靈感的程序員的計(jì)算傳統(tǒng)，即獨(dú)自在筆記本電腦上工作，想出了一個(gè)偉大的想法。
今年春天，OpenAI在一款名為Dota 2的復(fù)雜電子游戲中，使用其技術(shù)擊敗了世界冠軍人類玩家團(tuán)隊(duì)。它的軟件通過幾個(gè)月的不斷嘗試和錯(cuò)誤學(xué)會(huì)了這款游戲，相當(dāng)于玩了4.5萬年的游戲。
OpenAI的科學(xué)家們已經(jīng)意識(shí)到，他們從事的工作更像是粒子物理或天氣模擬，這些領(lǐng)域需要巨大的計(jì)算資源。例如，贏得Dota 2，需要花費(fèi)數(shù)百萬美元租用數(shù)以萬計(jì)的云計(jì)算數(shù)據(jù)中心內(nèi)的計(jì)算機(jī)芯片，這些數(shù)據(jù)中心由谷歌和微軟等公司運(yùn)營。
今年早些時(shí)候，OpenAI轉(zhuǎn)型為一家以盈利為目的的公司，以吸引資金。今年7月，OpenAI宣布微軟將投資10億美元。OpenAI表示，大部分資金將用于實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)所需的計(jì)算能力，其中仍包括在向投資者支付報(bào)酬后廣泛分享AI的好處。
作為OpenAI與微軟協(xié)議的一部分，這家軟件巨頭最終將成為該實(shí)驗(yàn)室唯一的計(jì)算資源。
OpenAI的首席科學(xué)家Ilya Sutskever說：“如果你沒有足夠的計(jì)算機(jī)，你就無法取得突破。”
學(xué)術(shù)界也對(duì)先進(jìn)的人工智能軟件所消耗的能量提出了擔(dān)憂。馬薩諸塞大學(xué)阿姆赫斯特分校的三位計(jì)算機(jī)科學(xué)家在最近的一篇研究論文中估計(jì)，訓(xùn)練一個(gè)大型的深度學(xué)習(xí)模型，可以產(chǎn)生相當(dāng)于五輛美國汽車壽命的碳足跡。(大型科技公司表示，他們購買了盡可能多的可再生能源，減少了數(shù)據(jù)中心對(duì)環(huán)境的影響。)
Etzioni和他在艾倫研究所的合著者表示，或許可以通過改變衡量人工智能技術(shù)成功程度的方式，至少部分地解決這兩個(gè)問題——電力使用和計(jì)算成本。
他們說，該領(lǐng)域一心一意地專注于準(zhǔn)確性，使研究偏向了一條過于狹窄的道路。
效率也應(yīng)加以考慮。他們建議研究人員也報(bào)告在項(xiàng)目中取得成果的“計(jì)算價(jià)格標(biāo)簽”。
自從他們的“綠色人工智能”論文在7月份發(fā)表以來，他們的觀點(diǎn)在研究界引起了很多人的共鳴。
羅切斯特大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授Henry Kautz指出，準(zhǔn)確度“實(shí)際上只是我們?cè)诶碚摵蛯?shí)踐中所關(guān)心的一個(gè)方面”。他說，其他方面包括能源的使用量，AI技術(shù)工作需要多少數(shù)據(jù)和多少熟練的人力。
Kautz補(bǔ)充說，如果研究項(xiàng)目不那么依賴原始的計(jì)算能力，一個(gè)更多維的視角可能有助于在大型科技公司的學(xué)術(shù)研究人員和計(jì)算機(jī)科學(xué)家之間建立公平的競爭環(huán)境。
大型科技公司正在努力提高其數(shù)據(jù)中心和人工智能軟件的效率，他們表示，這將使外部開發(fā)者和學(xué)術(shù)界更容易獲得計(jì)算能力。
谷歌人工智能部門的杰出科學(xué)家John Platt指出，谷歌最近開發(fā)的深度學(xué)習(xí)模型EfficientNets，比傳統(tǒng)模型小10倍，速度更快。他說：“這是民主化的用武之地。我們希望這些模型能夠被盡可能多的人訓(xùn)練和使用。”
幾年來，這些大科技公司已經(jīng)給大學(xué)提供了數(shù)百萬美元的資助和捐贈(zèng)，但一些計(jì)算機(jī)科學(xué)家說，他們應(yīng)該做更多的工作來縮小AI研究人員的貧富差距。他們說，如今，科技巨頭與大學(xué)之間的關(guān)系主要是作為買家，把教授、研究生甚至本科生都招走。
華盛頓大學(xué)教授Ed Lazowska表示，這些公司最好也為學(xué)術(shù)研究提供實(shí)質(zhì)性支持，包括更大程度地獲取其豐富的計(jì)算資源——因此，對(duì)創(chuàng)意和突破的競爭超出了企業(yè)的壁壘。
Lazowska認(rèn)為，一種更具支持性的關(guān)系將符合他們公司的自身利益。否則，他說，“我們將看到學(xué)術(shù)界培養(yǎng)下一代計(jì)算機(jī)科學(xué)家的能力顯著減弱，而這些計(jì)算機(jī)科學(xué)家將為這些公司提供動(dòng)力。”
在西雅圖艾倫研究所的Etzioni說，研究小組將致力于研究提高人工智能技術(shù)效率的技術(shù)。“這對(duì)我們來說是一個(gè)巨大的推動(dòng)，”他表示。
但是Etzioni強(qiáng)調(diào)，他所說的綠色人工智能應(yīng)該被視為“一個(gè)增加創(chuàng)造力的機(jī)會(huì)，而不是一種限制”——或者是一種對(duì)深度學(xué)習(xí)的替代，深度學(xué)習(xí)依賴于巨大的計(jì)算能力，他稱之為紅色人工智能。
事實(shí)上，艾倫研究所剛剛達(dá)到了一個(gè)AI的里程碑，它在八年級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)科學(xué)考試中正確回答了90%以上的問題。這一壯舉是用紅色的AI深度學(xué)習(xí)工具實(shí)現(xiàn)的。
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