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近年來(lái)，隨著人類在計(jì)算能力上取得的巨大進(jìn)步，以及新計(jì)算機(jī)算法的發(fā)現(xiàn)和標(biāo)記數(shù)據(jù)的增加，人類對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（一種具有學(xué)習(xí)能力的人工智能系統(tǒng)）的研發(fā)工作也是蒸蒸日上。此前，各種相關(guān)的研究活動(dòng)還不十分活躍，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際應(yīng)用也是十分有限的。

近幾年的諸多研究，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用成為了可能，但由于機(jī)器學(xué)習(xí)模型仍需要繁瑣的計(jì)算工作，導(dǎo)致它在奔向主流的路上重重受阻。而現(xiàn)在，新算法的出現(xiàn)，正高效地將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推向更傳統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是當(dāng)前計(jì)算機(jī)科學(xué)研究領(lǐng)域的一個(gè)焦點(diǎn)。其創(chuàng)造靈感來(lái)自于復(fù)雜的人類生物學(xué)，在大多數(shù)可想到的用例中，生物學(xué)的應(yīng)用都優(yōu)于計(jì)算機(jī)的應(yīng)用。

雖然計(jì)算機(jī)在存儲(chǔ)信息和快速處理方面表現(xiàn)出色，可人類卻更善于有效地利用其有限的計(jì)算能力。誠(chéng)然，計(jì)算機(jī)每秒能進(jìn)行數(shù)百萬(wàn)次計(jì)算，這是人類無(wú)法企及的；但同樣，人腦的效率也是計(jì)算機(jī)無(wú)法企及的，它的效率比計(jì)算機(jī)要高上萬(wàn)倍。

但另一方面，計(jì)算機(jī)在復(fù)雜算法上的缺陷，在其對(duì)持續(xù)變化的數(shù)據(jù)的高效處理能力上也得到了彌補(bǔ)。

不過(guò)，其強(qiáng)大的計(jì)算能力也是有缺陷的，那就是價(jià)格。即使近來(lái)計(jì)算機(jī)計(jì)算的成本大幅下降，但機(jī)器學(xué)習(xí)這一塊的費(fèi)用還依舊十分高昂，使得大部分個(gè)人、企業(yè)和研究人員望而卻步，他們往往都是依靠昂貴的第三方服務(wù)來(lái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。由于計(jì)算的復(fù)雜性，就算是一個(gè)很普通的聊天機(jī)器人，其成本也可能在幾千美元到一萬(wàn)美元之間。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索

科學(xué)家們一直在研究各種技術(shù)，想要降低機(jī)器和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用方面的時(shí)間和資金成本。

計(jì)算領(lǐng)域?qū)浖陀布囊蠖己芨?，高效的算法和設(shè)計(jì)優(yōu)良的硬件都是優(yōu)先考慮的，但硬件開發(fā)卻十分耗時(shí)耗力的，這也促使著眾多研究人員為其設(shè)計(jì)自動(dòng)化解決方案。

科研人員目前在軟件和硬件方面都取得了進(jìn)展。當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中最常用的技術(shù)就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索（NAS），不過(guò)，其在設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的高效率也伴隨著計(jì)算方面的高成本。NAS技術(shù)可以被認(rèn)為是邁向自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)的前提。

麻省理工學(xué)院（MIT）在這一領(lǐng)域進(jìn)行了大量研究，其在一篇論文中，向我們展示了一種更為高效的NAS算法，該算法可以學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），用于特定的硬件平臺(tái)。

研究人員通過(guò)“刪除不必要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)組件”，利用特定的硬件平臺(tái)（包括移動(dòng)設(shè)備），成功地提高了效率。實(shí)驗(yàn)表明，新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的速度幾乎是傳統(tǒng)模式的兩倍。

這篇論文的作者之一Song Han，同時(shí)也是麻省理工學(xué)院微系統(tǒng)技術(shù)實(shí)驗(yàn)室的助理教授，他表示他們的目標(biāo)就是讓人工智能大眾化。

他們希望通過(guò)特定的解決方案，能讓人工智能專家以及非專家通過(guò)一個(gè)特定的硬件平臺(tái)，高效地參與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的設(shè)計(jì)，減輕設(shè)計(jì)和改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)時(shí)的重復(fù)而單調(diào)的工作。

此外，值得一提的還有其他的技術(shù)，比如機(jī)器學(xué)習(xí)算法。與在資源密集型控制環(huán)境中計(jì)算不同，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以通過(guò)在專門設(shè)計(jì)的硬件上運(yùn)行，從而降低功耗。

另外，不列顛哥倫比亞大學(xué)（UBC）的研究人員發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列（FPGA）在機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序上速度更快、功耗更低。除了通過(guò)專門的硬件使機(jī)器學(xué)習(xí)更省錢省時(shí)，F(xiàn)PGA還可以使那些技術(shù)水平較低的人更容易使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）。

FPGA與高層次綜合（HLS）的結(jié)合使用，可以實(shí)現(xiàn)“自動(dòng)設(shè)計(jì)硬件”，這樣就無(wú)需專門設(shè)計(jì)硬件來(lái)測(cè)試機(jī)器學(xué)習(xí)推理解決方案是否有效了。這樣一來(lái)，在針對(duì)各種用例時(shí)，應(yīng)用程序的投入使用就變得更加快捷。

在參考了HLS和FPGA的使用以后，其他研究人員還考慮將FPGA用于特定的DNN子集，即卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），該技術(shù)擁有優(yōu)良的圖像分析能力，通過(guò)對(duì)動(dòng)物的視覺(jué)皮層的研究獲得靈感。

為了進(jìn)一步展示其多樣性，一些研究人員還著眼于DNN的應(yīng)用來(lái)進(jìn)行與工程任務(wù)相關(guān)的自動(dòng)化設(shè)計(jì)。

Agent 001：機(jī)器學(xué)習(xí)代理

機(jī)器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域還有很長(zhǎng)的路要走。Robert Aschenbrenner是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)方面的研究人員，他指出該技術(shù)即將發(fā)生轉(zhuǎn)變，同時(shí)還強(qiáng)調(diào)了機(jī)器學(xué)習(xí)代理工具將如何提高其性能和算法。

Aschenbrenner表示，現(xiàn)今的自動(dòng)化工具在很大程度上是孤立的，被分割到各種不同的領(lǐng)域。一個(gè)網(wǎng)站聊天機(jī)器人一般不會(huì)與客服人員互動(dòng)，除非其有特定的編程，多數(shù)情況下，聊天機(jī)器人只是按照自己的內(nèi)部程序運(yùn)行，沒(méi)有指令就不會(huì)改變運(yùn)行方式。

機(jī)器學(xué)習(xí)代理工具會(huì)通過(guò)我們的工作方式，收集和挖掘歷史數(shù)據(jù)，尋找自動(dòng)化發(fā)展的機(jī)會(huì)。然后，人工智能工具將以自動(dòng)化流程改變的形式假定解決方案，模擬展示這些改變將如何提高生產(chǎn)力，或是帶來(lái)更好的業(yè)務(wù)成果。

計(jì)算能力訓(xùn)練

想要讓一種算法能像人類或任何動(dòng)物那樣去學(xué)習(xí)，還有很多工作要做。

Aschenbrenner列出了人類相對(duì)于機(jī)器仍有優(yōu)勢(shì)的五個(gè)主要領(lǐng)域：視覺(jué)、無(wú)監(jiān)督/強(qiáng)化學(xué)習(xí)、可解釋模型、推理和記憶以及快速學(xué)習(xí)。

盡管人工智能在這些方面有了很大進(jìn)步，但人類在快速學(xué)習(xí)方面的能力仍然要強(qiáng)大得多，而且不像機(jī)器那樣，需要明確標(biāo)注的數(shù)據(jù)來(lái)下達(dá)指令。

人類擁有很強(qiáng)的推理能力，能在看似不相干的想法之間找到聯(lián)系，但機(jī)器目前仍無(wú)法完全獨(dú)立地進(jìn)行緊急學(xué)習(xí)。

雖然機(jī)器學(xué)習(xí)算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域有很多應(yīng)用，但是它的基本使用范圍擴(kuò)大，也就意味著在未來(lái)，它的應(yīng)用將超乎想象。

迅速發(fā)展的人工智能不斷被投入實(shí)際應(yīng)用，但是人工智能的普及取決于快速設(shè)計(jì)的硬件和軟件解決方案，這些解決方案也具有上述的資源效益。

人工智能大眾化

正如麻省理工學(xué)院所描述的那樣，優(yōu)化算法，降低成本，讓人工智能大眾化，讓缺乏資源來(lái)運(yùn)營(yíng)大規(guī)模計(jì)算的個(gè)人和組織也能使用大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。

雖然在該領(lǐng)域的研究可能還處于早期階段，但新提出的設(shè)計(jì)自動(dòng)化解決方案為我們揭示了這一領(lǐng)域的遠(yuǎn)大前景。此外，隨著計(jì)算機(jī)硬件成本下降，云計(jì)算等可共同操作技術(shù)的引入，機(jī)器學(xué)習(xí)變成主流應(yīng)用的時(shí)代可能會(huì)提前到來(lái)。對(duì)復(fù)雜算法和工具的普及對(duì)教育事業(yè)、醫(yī)療事業(yè)和企業(yè)經(jīng)營(yíng)也有正面效果。

企業(yè)可以通過(guò)人工智能處理繁瑣的任務(wù)來(lái)降低運(yùn)營(yíng)成本，促進(jìn)人力資源配置，提高關(guān)鍵任務(wù)的完成效率。

總而言之，大眾早晚會(huì)用上這些功能強(qiáng)大的軟件，一切只是時(shí)間問(wèn)題。