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深度學習|人工智能已開始“深度學習”，未來它們會擁有人類的智慧嗎？

算法深度學習

深度學習|人工智能已開始“深度學習”，未來它們會擁有人類的智慧嗎？

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深度學習|人工智能已開始“深度學習”，未來它們會擁有人類的智慧嗎？

如今世界正處于一個多元的時代 ， 人工智能、互聯網、物聯網等技術相互交融 ， 為人類科技的發展不斷增添新的活力 。 與傳統互聯網相比 ， 人工智能更具有話題 。 作為人工智能領域的主要技術 ， 深度學習是實現算法學習、搭建模型的基礎 ， 也是目前許多國家人工智能領域的專家的主要研究目標 。

然而近期美國麻省理工、巴西利亞大學以及安德伍德國際學院的研究人員共同發表了一篇研究論文 ， 該論文指出了深度學習的發展高度依賴計算能力的發展 ， 而經過研究目前深度學習的計算能力快要接近極限了 。 如果想要提高計算能力的話 ， 就得付出巨大的成本 ， 深度學習未來何去何從呢？

深度學習會產生哪些成本？
深度學習的原理是通過學習大量的樣本數據來建立起一套能夠對未知數據進行預測的模型 。 一般來說 ， 樣本數據量越大 ， 建立模型的準確度就越高 ， 這已經在神經網絡模型等領域得到了證實 。 然而大量樣本數據的學習對深度學習的能力提出了很高的要求 ， 這就導致人工智能的成本提高 。

去年6月份 ， 美國馬薩諸塞州大學發表了一份關于人工智能研究的報告 ， 該報告指出他們的研究人員通過調查統計 ， 發現如果要針對某一難題通過大量樣本數據的學習來獲得一個學習模型 ， 那么這個過程所需要的電量會導致大約62.6萬磅二氧化碳的排放 ， 這比一輛普通汽車整個壽命期間所排放的二氧化碳量還要高4、5倍左右 。

除了對氣候環境造成影響之外 ， 深度學習對硬件提出了較高的要求 。 算法專家表示 ， 越高的靈活度會使得深度學習獲得不同的學習模型 ， 從而向人類提供不同的選擇 ， 但這會導致較大的學習成本 。 根據報道 ， 華盛頓大學為了獲得一種假新聞監測模型 ， 在短短兩個星期內就投入了2.5萬美元作為訓練費用 ， 要開發整套模型需要花多少錢可想而知 。
除了投入資金提高算力 ， 還有什么辦法提高深度學習？
提升算力固然是提高深度學習能力的一種方法 ， 但這種方法要求更多資金的投入 ， 對大氣環境造成更多的負擔 ， 那么是否有其他方法能夠避免高成本地提高深度學習能力呢？實際上目前人工智能領域已經有人開始研究如何改善現有的算法 。

隨著人類科技整體地往高處發展 ， 未來人類對深度學習能力的要求也會不斷提高 ， 如果不改善算法的話 ， 那將會導致所需要的算力越來越大 。 對此深度學習領域的研究人員已經開始研究如何優化現有算法 ， 更高效地利用計算機的運算能力 ， 比如充分利用CPU和GPU的資源 ， 提高運行效率 。

此外 ， 西安電子科技大學的吳家驥教授認為 ， 未來我們不僅要考慮如何從硬件和算法上提升深度學習的能力 ， 還要思考如何壓縮模型 。 這就是如何把一頭大象放進冰箱里的問題 ， 大象就相當于人類對深度學習的要求 ， 冰箱就相當于現有的硬件能力 。 在硬件條件變動不大的情況下 ， 應該思考如何將大象壓縮 ， 也就是壓縮模型 ， 以降低模型對學習平臺的要求 。

更多的計算能力會讓人工智能擁有人類的智慧嗎？

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