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谁将是未来AI的王者?

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IBM去年年底举办了第一次AI会议。IBM研究人员提交的实地报告提供了一个很好的工具,可以找出该领域的人员以及研究人员正在努力解决的AI问题。

现在消费电子展已经结束,让我们改变设备,将我们的注意力从闪亮的小玩意转移到成人的东西,比如人工智能技术。

在我和EDN的主编Brian Santo一起前往拉斯维加斯之前,我们都完全期待听到很多人工智能谈话,并在CES上看到大量的AI集成设备。

令人惊讶的是,我们遇到的AI嗡嗡声比我们预期的少。大多数情况下,这是我们已经知道的,例如用于语音的AI(即智能扬声器,智能玩具)和用于计算机视觉的AI(即自动驾驶车辆)。

显然,在最初的商业部署中,AI专注于为消费者产品提供方便,易用的UI(语音)。

因此,亚马逊,谷歌和微软支持的语音AI正在各地涌现,这是CE供应商的另一个产品噱头。例如,高通公司在驾驶舱内安装了亚马逊Alexa的演示车。

对于我们大多数人写自去年以来的第一波语音人工智能,我们在人工智能的CES上看到的是嗡嗡声。

作为一名报道这个行业的记者,我对人工智能的无知感到谦卑。有很多值得学习的东西。在我的2019年议程中,我在我的决议中列出了我想要了解行业在“更广泛的人工智能”中的位置,以了解物联网将“分布式AI和ML应用程序”结合起来意味着我们在哪里“生物启发芯片设计“以及它们与人工智能的关系。我还考虑了人工智能的可解释性,安全性和公平性。

显然,开始的地方不是CES。(我在想什么?)虽然一些进步已经开始渗透到公共领域,但AI仍然被困在研发部门和学术界的墙壁后面。

幸运的是,IBM研究部的Rajiv Joshi接触了我,他去年秋天在IBM TJ Watson研究中心组织了AI Compute Symposium。他告诉我第一次AI研讨会是如何与IEEE电路与系统协会和IEEE电子设备协会密切合作的。

拉吉夫乔希

拉吉夫乔希

我让乔希在人工智能研讨会上对讨论进行了缩略图(因为我不在那里进行报道),他提交了一份易于理解的实地报告。虽然会议是在两个多月前举行的,但Joshi的报告(下面全文阅读)提供了人工智能研究前沿发生情况的全貌。这是一个很好的工具,可以找出该领域的人员以及研究人员正在努力解决的AI问题。

乔希表示,更好的是下一届人工智能研讨会计划于今年10月中旬举行。所有专业人士,教授和学生都可以免费参加。去年秋天,第一次人工智能研讨会仅限于约160人。

Joshi是IEEE研究员,是IBM的关键技术主管,主发明人和技术学院成员。Joshi的人工智能研讨会的领导者包括联想的HPT和人工智能战略与架构的Matt Ziegler,以及IBM TJ Watson研究中心的经理和研究人员Arvind Kumar。Ziegler和Kumar担任计划主席。另一位参加研讨会的科学家是EPCard Alarcon,UPC巴塞罗那技术学院教授,以及IEEE Journal on the Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems主编(半导体社区)。

对于那些寻找在第一届AI研讨会上发表演讲的成绩单的人来说,“一本带有受邀演讲者的幻灯片出版的河流出版物(由IEEE CAS赞助)6月 - 2019年7月的时间框架,”乔希说。选定的论文可能会在今年晚些时候出现在IEEE JETCAS期刊上。同时,小组讨论将于今年4月在IEEE TV上发布,他补充说。

这是Joshi关于第一次AI研讨会的报告。

IBM Research与IEEE电路与系统协会(CAS)和IEEE电子设备协会(EDS)一起 ,于 2018 年10月25 在纽约Yorktown Heights的IBM TJ Watson研究中心THINKLab举办了第一 AI计算研讨会。本次研讨会将业界和学术界的梦想家,思想家和创新者聚集在一起进行为期一天的研讨会,重点讨论针对AI Compute挑战和人工智能未来发展方向的尖端研究。研讨会包括两个主题演讲,六个特邀演讲,学生海报会议和小组讨论。该活动是免费的,有超过155名来自IBM,各公司和大学的与会者。IBM与IEEE确实展示了AI-Compute领域的领导地位和进步。

委员会和特邀发言人,L至R:张新(IBM),Krishnan Kailas(IBM),Eduard Alarcon(UPC Barcelona Tech),Rajiv Joshi(IBM),Arvind Kumar(IBM),Matt Ziegler(IBM),Mike Davies(英特尔),Rob Aitken(AMD),Naveen Verma(普林斯顿大学),Wei Lu(密歇根大学安娜堡分校),Todd Hylton(加州大学圣地亚哥分校),Andreas Andreou(John Hopkins),Mark Wegman(IBM),Pamela Abshire (马里兰大学)(照片:IBM)委员会和特邀发言人,L至R:张新(IBM),Krishnan Kailas(IBM),Eduard Alarcon(UPC Barcelona Tech),Rajiv Joshi(IBM),Arvind Kumar(IBM),Matt Ziegler(IBM),Mike Davies(英特尔),Rob Aitken(AMD),Naveen Verma(普林斯顿大学),Wei Lu(密歇根大学安娜堡分校),Todd Hylton(加州大学圣地亚哥分校),Andreas Andreou(John Hopkins),Mark Wegman(IBM),Pamela Abshire (马里兰大学)(照片:IBM)


来自IBM的Lisa Amini和来自ARM的Rob Aitken进行了主题演讲。Lisa Amini对MIT-IBM Watson人工智能实验室的研究项目进行了鼓舞人心的概述,该实验室最近庆祝成立一周年。Amini描述了跨越狭窄,广泛和一般人工智能的三层人工智能研究。她认为人工智能研究界正在开始进入广泛的人工智能,而一般的人工智能仍然是未来的长期目标。Rob Aitken接着讲了一个主题演讲,描述了有多少新兴的AI问题呈现出动态变化的目标和规则,而不是传统计算问题的固定目标和规则。艾克滕还提出了将复杂问题分解为可管理组件的实用方法,这些方法可以为解决复杂的AI挑战提供途径。[A1] 

根据主题演讲,来自英特尔的Mike Davies和来自IBM的Jeff Burns在“行业观点”会议期间发表了邀请演讲。这些会谈提供了近期和长期的工业研究领域,涵盖建筑,电路设计和半导体技术。Mike Davies的演讲主要关注英特尔的Loihi神经形态芯片以及神经形态研究的未来发展方向。尽管Loihi是一种数字芯片,但这种研究途径超越了传统的冯 - 诺依曼架构。另一方面,Jeff Burns的演讲主要关注当前的深度学习加速的努力和未来计划。Burns描述了从近期开始使用专用数字加速器的愿景,其中包括未来基于模拟电路设计和未来设备技术的增强功能。

接下来,在“生物启发计算”会议上,来自约翰霍普金斯大学的Andreas Andreou提供了许多生物启发芯片设计的例子,其中许多是系统中的组件,可以解决像DARPA这样的组织感兴趣的复杂问题。加利福尼亚大学圣地亚哥分校的Todd Hylton提出热力学计算概念作为计算研究未来的潜在方向,可以说是当时最具挑衅性的话题。它的演变可能会因编程,培训和奖励而产生偏差。

第三届“新兴技术”会议包括密歇根大学的Wei Lu和普林斯顿大学的Naveen Verma的会谈。Lu介绍了最近在RRAM(电阻随机存取存储器)器件和芯片级设计和制造方面的研究进展。他描述了RRAM如何为神经形态计算提供平台,这是未来AI计算的一个有前途的方向。Naveen Verma为内存计算提供了电路和架构方法案例,这是社区高度关注的另一个话题。他介绍了几种制造芯片的测量结果,为内存计算潜力提供了令人信服的证据。

该研讨会还有一个参加人数众多的学生海报会议,大约30名学生提出了令人信服的研究,涉及人工智能计算的众多主题。两个最好的海报展示被授予。获得加州大学伯克利分校Sohum Datta颁发的“A 2048-dim通用超维处理器”奖项。第二个奖项授予密歇根大学的Jingjing Wang,用于“神经缓存:Bit-Serial In-深度神经网络的缓存加速。“

海报会议(照片:IBM)海报会议(照片:IBM)


专题讨论会闭幕,题为“人工智能或人工愚蠢:智能人工智能将如何聪明?”小组成员包括主题演讲和特邀发言人,以及IBM院士Mark Wegman。随之而来的是一场生动且有时激烈的辩论,其中涉及人工智能研究进展到人工智能道德的主题。Todd Hylton提出了一个案例,即虽然在人工智能的狭隘挑战方面取得了进展,但社区远未接近真正的情报。有时,安德烈亚斯·安德鲁(Andreas Andreou)和马克·韦格曼(Mark Wegman)对人工智能研究进展的未来进行了争论,而纳文·维尔玛(Naveen Verma ICfans)则作为调解的声音。小组讨论计划在不久的将来出现在IEEE TV上。

总体而言,与会者,发言人和组织者的普遍共识是,当天为教育论坛和与计算领域最新引人注目的主题相关的热烈讨论提供了一个很好的平台。基于研讨会技术内容的其他出版物(书籍,期刊论文等)计划为感兴趣的人提供教育资源。虽然在早期阶段,基于AI Compute的未来事件正在由IBM和IEEE计划,请参阅以下网站了解更新.lks告诉我们他们正在开发一个用于处理安全性,连接性和“通用网关”的软件引擎。设备管理。但他们还没有。当他们这样做时,我们将更接近易于安装的智能家居的未来。