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卷首语

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AI正在变得普通
  持续增强的计算力、规模庞大的数据、不断优化的算法,第三次人工智能浪潮在短短几年内取得卓越进步,与前两次不同,这一次不再是虚幻的曙光,而是前所未有的快速发展及在各个领域的持续迭代和加速渗透,这让每一期的《云栖科技评论》都不免陷入“AI汪洋”之中,为了尽可能多维度、全角度展现一周全球科技热点,我们始终在努力平衡AI话题与其他内容的数量。

  在撰写这一期《云栖科技评论》的卷首语时,我们意外地发现,上述努力从某种意义上讲,竟然失效了:虽然本期内容中只有两个话题直接涉及了AI,但在全部10个话题中,实则有8条与AI密切相关。

  举例来说,西门子医疗打造的人类心脏数字副本背后,是AI算法对超过2.5亿份注释图像、报告和手术数据持续、深度地学习而创造的;

  谷歌搜索的偏见问题,除了开发者本身存在的偏见,AI通过对现实数据学习,实现自我完善和自我进化,进一步增大了谷歌搜索放大社会偏见的可能性,甚至挖掘出创造者都不知道的社会偏见;

  日本政府与富士通计划于2021年建立的下一代超级计算机,已经将应用目标放在了支持日本的人工智能产业发展上,针对AI计算的需求,比如说GPU、高并行度等,进行了一系列的定制化设计,在此之前,日本超级计算机的应用领域主要是地球模拟,帮助预测地震、海啸等自然灾害;

  亚马逊在西雅图开设的第二家无人零售店背后当然有AI技术的身影,微软Azure云平台支持NVIDIA GPU Cloud,自然是瞄准了日益增长的云上深度学习计算;虽然意外遭遇了追尾事故但苹果公司的自动驾驶汽车的核心当然也是AI,在本期《云栖科技评论》中,AI或是话题的主角,或是事件背后的关键点,或是先进技术要服务的对象,总之,“80%的当期话题都与AI密切相关”。

  《云栖科技评论》中“准AI”话题飙升,只是“AI无处不在”这一现状的缩影,无论是在城市治理、经济发展方面,还是生产制造、教育科研、媒体营销等行业领域,因AI对生产力极大提升,甚至使生产方式改变,从而呈现前所未有的渗透能力,虽然在这一过程中,也曾偶尔深陷伦理道德的深坑,但AI作为新一代科技革命关键技术的地位已无可动摇。

  但从本期中我们还能看到另外一个趋势:AI正在下沉成为底层技术,或者说它已成为“热点话题背后的一般性技术手段”,就像我们在讨论西门子医疗所创造的“人类心脏数字副本”时,关注的是这一“医学界的数字孪生”模型如何以及怎样发挥作用,其中只有寥寥几笔涉及到了AI的作用,如果仔细观察最近几期的话题,同样的现象并不鲜见,话题的关注点从“AI做了什么”正在逐步转变为“我们做了什么”,我们已经不再需要借助AI这个热词,来确定某项工作的价值或是突破性。

  从某种意义上说,当AI变得普及,它就在变得普通,就像二十年前我们会惊叹于PC的神奇,十年前智能手机会引发一阵阵啧啧称奇,而现在PC和智能手机的存在已经变得再普通不过一样,AI也正在经历着同样的事情,我们则有幸亲眼见证这一切。就像莎士比亚在《辛白林》中所写:我们命该遇到这样的时代。
                                  阿里云研究中心 崔昊

  编辑制作:人民网研究院  内容提供:阿里云研究中心
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1、苹果自动驾驶汽车发生首起车祸 在总部附近被追尾


苹果自动驾驶汽车发生首起车祸 在总部附近被追尾

  【新闻摘要】 据国外媒体报道,苹果公司工作人员Steve Kenner向加州机动车辆管理局递交的一份机动车辆事故报告显示,在8月24日下午正在测试期间的苹果公司自动驾驶汽车发生了首起车祸,车祸发生在苹果公司用于测试自动驾驶技术的一辆2016年产雷克萨斯RX450h与一辆2016年产日产聆风之间,后者以大约24公里的时速追尾了正以1.6公里时速移动的苹果公司测试车辆,由于车速不快,两辆车虽然受到了一定的损伤,但没有人员在事故中受伤。(阅读报道)
  【小云评论】苹果公司CEO库克在2017年6月首次公开承认该公司正在研发自动驾驶系统,并在7月获准在加州的公共道路上进行自动驾驶汽车测试,但之后苹果公司的自动驾驶汽车却鲜有人见到,这一次却被一场不大的追尾事故曝光在大众面前。值得注意的是,苹果公司在加州机动车辆管理局注册的测试车已经高达66辆,仅次于谷歌母公司Alphabet旗下Waymo的88辆,苹果公司在自动驾驶领域的投入可见一斑。不过,苹果公司却并不打算造车,而是将自动驾驶技术授权给其它汽车公司,在汽车领域扩展其平台化战略,从而进一步扩展其商业化帝国。反观当前科技公司造车所遇到的种种艰难险阻,苹果公司的战略对科技公司来说更具现实意义。

2、GlobalFoundries宣布暂停所有7纳米技术研发


GlobalFoundries宣布暂停所有7纳米技术研发

  【新闻摘要】 芯片代工厂GlobalFoundries近日宣布,基于战略调整原因,该公司将暂停所有7 纳米 FinFET 技术的研发,原有用于7纳米制程的研发资源将集中用于进一步降低14纳米和12纳米FinFET平台成本,同时以此为基础提供包括射频芯片、嵌入式存储器和低功耗处理器等一系列创新产品,7纳米制程的技术研发团队被调整用于支持新产品研发以及部分衍生产品的相关工作上。随着联电、GlobalFoundries相继推出7纳米制程研发,英特尔、三星和台积电在该领域呈现“三足鼎立”的市场态势。(阅读报道)
  【小云评论】停止7纳米制程研发,意味着GlobalFoundries将来自AMD的大批CPU和GPU订单全部拱手送人,受益方很可能是在该领域投资巨大的台积电,未来7纳米以及5纳米制程芯片供应商将只剩下英特尔、三星和台积电,考虑到英特尔在开放芯片代工业务上的犹豫态度,全球芯片代工市场将呈现进一步由三星和台积电垄断的态势,这对包括中国在内的大用户存在着潜在的供货不确定性。不过,这也为来自中国的追赶者中芯国际创造了机会,考虑到平衡供货风险,需求方往往会寻找2家以上的芯片代工厂,随着中芯国际14纳米FinFET技术开发成功,一旦突破7纳米制程工艺,中芯国际将具有非常好的市场前景。

3、斯坦福团队开发出具有识别能力的AI智能相机


斯坦福团队开发出具有识别能力的AI智能相机

  【新闻摘要】 斯坦福大学的一个研究团队日前开发出具有图像识别能力的AI智能相机,这个相机由两层构成:第一层是光学计算机,当光通过相机时,内置光学系统会以物理方法预处理数据。光学计算机将过滤无效信息,减少运算量。第二层由传统计算机和图像传感器组成,负责剩余部分的计算。该AI智能相机融合了光学拍照系统和AI计算系统,可以无需额外的计算机运行图像处理算法来识别物体。然目前该AI智能相机仍需要在操作台上放置使用,但该团队表示,未来的研究方向将专注于减小设备体积,最终实现便携化功能。(阅读报道)
  【小云评论】AI智能相机虽然还未实现便携化、商品化,但是该研究团队却向世人展现了AI未来在各种电子设备中存在的巨大想象空间:试想一下,可以识别被拍摄对象并自动标记人名的AI智能相机;可以自动识别对方声音并判断诈骗电话的AI智能手机,或是为家中不同成员提供定制化视频节目的AI智能电视……AI具有极强的渗透性,并呈现出“无行业不AI”的整体趋势。例如,能够为试穿者提供穿衣建议的智能穿衣镜已经被阿里巴巴的工程师研究出来,搭载FashionAI技术的智能穿衣镜正在位于香港理工大学的Guess概念店提供服务。

4、西门子医疗打造心脏数字副本 可提前预测手术效果


西门子医疗打造心脏数字副本 可提前预测手术效果

  【新闻摘要】 今年3月份从西门子集团剥离出来不到半年,西门子医疗宣布成功打造出人类心脏的数字副本,这批打造出的心脏数字副本总数为100个,全部用于模拟一个过去6年实验中所研究的心脏衰竭患者的心脏,负责心脏数字副本的研究团队正在同时跟踪真实患者心脏和心脏数字副本的病情发展与治疗反馈情况,并将在2018年年底之前完成有关心脏数字副本的有效性评估。一旦该测试证明心脏数字副本可以有效模拟人类心脏,预计西门子医疗将会快速将其推入临床试验阶段并提交软件商业应用申请。(阅读报道)
  【小云评论】如果心脏数字副本被证明有效,意味着未来医学界可以模拟每一位患者的所有器官功能甚至是细胞功能,可以提前数周乃至数月预测患者的健康状况、病情发展,以及其对治疗方法有哪些反应,患者将成为最大的受益者,也将为医学界带来前所未有的变革。事实上,心脏数字副本就是“数字孪生”概念在医学领域的应用,通过以数字化的形式对某一物理实体过去和目前的行为或流程进行动态呈现,我们获得了在数字世界创造完全版“数字化物理实体”的能力,因而可以完成许多在物理世界无法想象的操作,并以此指导和影响我们在物理世界的行为。

5、谷歌DeepMind团队在强人工智能领域取得进展


谷歌DeepMind团队在强人工智能领域取得进展

  【新闻摘要】 在9月初于捷克首都布拉格举办的人类人工智能峰会上,谷歌DeepMind团队高级研究员Irina Higgins宣布,她所在的团队已经在强人工智能技术发展的重要障碍——“人工智能的灾难性遗忘” 问题上取得进展。该研究团队设计的AI模拟人具备从所处环境中抽象出关键物体和事件的能力,即通过在虚拟环境中的经历,可以“想象”类似的事情在其他环境中会怎样发生,与传统人工智能相比具有一定的创造性思考的能力。Irina Higgins团队所取得的这一进展,有望改善困扰人工智能领域的“灾难性遗忘”问题,即人工智能系统在每次开始新的学习之前,都会忘记先前学到的所有知识,这是实现强人工智能的最大障碍。(阅读报道)
  【小云评论】当前人工智能算法存在着一个Bug:一旦模型和算法被训练完成,AI所做的事情就被固定下来,无法进一步被训练去完成更加复杂的工作或是其他的工作,如果重新开始训练,则意味着必然会覆盖之前的训练成果。因此,AI从来不会真正记住任何东西,它只会“重生”而不是“进化”,对AI模型和算法的优化都需要重头开始训练,这被称为“灾难性遗忘”。Irina Higgins团队迈出了重要的一步,从此AI模型和算法可以不断更新,在不丢失已有功能和认知的情况下,从数据中学习新知识。

6、谷歌搜索的偏见问题引起争论


谷歌搜索的偏见问题引起争论

  【新闻摘要】 据CNBC报道,谷歌搜索的偏见问题引发了一系列争论,近期出版的新书《压迫算法:搜索引擎如何强化种族主义》中,该书作者Safiya U. Noble认为,谷歌搜索并非是一个完全中立的技术平台,它实际上也是由有偏好、有自己观点以及有盲点的人创建的,并且这些人在一家具有明确财务和政治目标的公司中工作,这意味着谷歌搜索只是将创造它的人的价值观进行输出和放大。不仅如此,由于谷歌搜索的结果越来越多地借助人工智能工具创建,而后者恰恰通过对现实数据学习实现自我完善和自我进化,这进一步增大了谷歌搜索放大社会偏见的可能性,甚至挖掘出创造者都不知道的社会偏见。(阅读报道)
  【小云评论】早在2014年,谷歌搜索的偏见问题就已浮出水面:如果你搜索“英语专业(的她)如何自学微积分(english major who taught herself calculus)”,谷歌搜索会提醒用户将“herself(她)” 换成“himself(他)”,这其中存在着男性比女性更适合自学微积分的潜在歧视。随着人工智能技术越来越多地用于包括谷歌搜索在内的互联网服务,这种歧视被更多地曝光出来,更被进一步放大。究其原因,无论是谷歌搜索还是人工智能,都只不过是真实反映了创造者和所学习数据中所体现的意识形态和道德观,并非是偏见的制造者。因此,“人机混合”的工作模式在很长一段时间内都非常有必要。

7、日本称计划研发比目前世界第一快十倍新超算


日本称计划研发比目前世界第一快十倍新超算

  【新闻摘要】 8月28日,富士通正式发布将搭载到日本下一代超级计算机的新一代处理器,随后该公司与日本理化学研究所共同宣布力争在2021年建成日本下一代超级计算机并投入运行。为了实现这一目标,日本政府将出资约1100亿日元,富士通出资约200亿日元,将建成的超级计算机运算速度预计是日本最快超算“京”的100倍,是目前全球最快超级计算机的10倍左右。(阅读报道)
  【小云评论】在全球超算市场,日本曾经占有重要地位,由富士通设计建造的超级计算机“京”曾经在2011年6月名列全球高性能计算TOP500排行榜第一,是当时全球运算速度最快的计算机系统。但自此之后,日本在超算领域的表现乏善可陈,呈现出“京”独自苦苦支撑的态势,随着中国在超算领域崛起,日本更是被中美远远甩在身后。超算在许多领域起着关键作用,在该领域落后,意味着日本在科学研究、量子计算、人工智能等方面都会缺少关键工具,从而在更多领域被中美两国拉开差距。

8、亚马逊在西雅图开第二家无人零售店


亚马逊在西雅图开第二家无人零售店

  【新闻摘要】 据国外媒体报道,在线零售巨头亚马逊的第二家Amazon GO便利店8月底在西雅图开门营业,这家位于西雅图市区繁华地带的亚马逊实体店与第一家店一样是“无人零售”门店,店内没有店员,消费者进店后需要使用Amazon Go手机App扫描入口处的代码,然后就可以开始浏览和购买商品,借助对摄像头所拍摄内容的智能识别和商品下压力传感器所传回的数据,消费者无需扫描他们购物车中的所购商品即可结账出门。这家便利店的定位与第一家店略有不同,它定位服务于“寻找食物的上班族”,因此主要提供即食餐饮类商品,顾只在工作日早7点至晚7点营业。(阅读报道)
  【小云评论】与第一家Amazon GO便利店不同,位于西雅图的这家店不售卖啤酒、葡萄酒等酒精饮料,取而代之的是即食早、午、晚餐和各种小吃,比如著名的“亚马逊套餐包(Amazon’s Meal Kits)”,这些食品由亚马逊的当地厨房和第三方供应商提供,主要销售给需要快速获得餐食的上班族。两家Amazon GO便利店所提供商品和所针对群体的显著差异,显示出这家在线零售巨头在线下推广无人便利店时的“试水心态”:在无人便利店仍然是新鲜物种的情况下,具体针对的人群和所适合销售的商品,仍然需要不断探索才能得到答案。

9、微软Azure云平台服务支持使用英伟达GPU Cloud


微软Azure云平台服务支持使用英伟达GPU Cloud

  【新闻摘要】 英伟达(NVIDIA)宣布,微软Azure云服务的用户可以在云服务平台上调用该公司推出的NVIDIA GPU Cloud服务,以将其用于对深度学习模型的训练。NVIDIA GPU Cloud在2017年春季发布,底层采用基于Tensor Core GPU架构的Volta GPU,以GPU加速容器的形式提供服务,可以为广泛的深度学习和高性能计算(HPC)工作负载提供服务,具备全面的容器目录,包括针对 NVIDIA 优化的深度学习框架、第三方管理的 HPC 应用程序以及 NVIDIA HPC 虚拟化工具。(阅读报道)
  【小云评论】GPU是现阶段进行深度学习最好的底层架构,NVIDIA GPU Cloud则更进一步提供了完整的基础生态,并以可快速提供服务的容器形态呈现,微软Azure云服务接纳其进入服务体系甚至打通用户体系,这并不令人感到意外。无独有偶,今年3月2018云栖大会·深圳峰会上,阿里云已宣布成为NVIDIA GPU Cloud国内首家合作伙伴,提供全球基于GPU的深度学习训练服务,开发者可以在云市场下载NVIDIA GPU 云镜像和运行NGC 容器,来使用阿里云上的NVIDIA GPU计算平台。

10、Netflix等头部App正在爆发出走潮


Netflix等头部App正在爆发出走潮

  【新闻摘要】 据彭博社报道,由于不满苹果和谷歌公司过高的分成,视频行业巨头Netflix、游戏公司Epic Games、Valve最近都开始尝试绕开iTunes(App Store的应用程序内购)或Google Play的订阅方式,以此降低苹果公司的平台分成。Netflix正在通过将用户购买行为吸引到网站的方式,绕过应用程序内购必须要向苹果公司缴纳的分成,同时从今年5月起就已经不再允许新用户通过Google Play支付费用。Epic Games则选择退出Google Play应用商店,该公司CEO Tim Sweeney认为,在应用开发商需要承担开发和运营费用的前提下,Google Play 30%的抽成高到难以承受。(阅读报道)
  【小云评论】不可否认,App Store和Google Play的推广可以一夜之间改变一家公司的命运,苹果与谷歌公司在过滤虚假应用、恶意软件以及恶意用户上的努力也值得肯定,但过高的抽成确实在影响应用开发商的创新热情,甚至间接导致游戏开发商更愿意持续开发同类型游戏而不是设计新作品,大量小应用开发商也因为极低的利润而举步维艰。随着Netflix、Epic Games等头部App爆发出走潮,苹果和谷歌或许会开始考虑降低应用商店的收入分成。