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微软推Brainwave深度学习加速平台

发表时间:2018-05-08


       飞鸽传书官网(www.feige360.com)5月8日讯,微软一直在推行一个名叫Brainwave的项目,它的目标是用FPGAs技术在Azure平台完成高速AI处理任务,现在新技术正式向外部测试者开放。


       5月7日,Build 2018开发者大会开幕。在大会上,微软高管介绍称,Azure机器学习硬件加速模式(Azure Machine Learning Hardware Accelerated Models)已经可以预览,它是用Project Brainwave支持的,存在于云平台。这是微软FPGA AI处理技术第一次向外部客户开放。


       微软还说,公司正在努力将有限预览版Project Brainwave推向边缘设备。这里所说的边缘设备就是企业预置型服务器,可以用作Azure IoT Edge设备。惠普与戴尔是有限预览版服务首批合作伙伴的成员。


       有了Brainwave技术,Azure用户可以用更快的速度运行复杂深度学习模型。随着时间的推移,微软的目标是允许用户在云平台部署更多AI服务,比如与计算机视觉、自然语言处理有关的服务。


       在过去几年里,微软一直在用FPGAs技术提升必应和Azure的性能和效率。FPGAs是定制芯片,在制造之后可以定制。关注FPGAs技术的不只是微软,亚马逊、谷歌也用定制芯片处理AI任务。


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第一批人工智能已经下岗了


        飞鸽传书官网(www.feige360.com)7月20日讯,叫嚣着要取代全世界的人工智能,终于在最近陷入了失业的烦恼。


        瑞典的一家在线银行Nordnet准备对自家的AI员工Amelia炒鱿鱼。Amelia去年夏天刚刚入职Nordnet,其日常工作就是帮客户开个银行户头、处理一些银行数据等任务,正常来说速度肯定是应该比工作人员要快,银行的工作效率和效益也该有个明显的提升。事与愿违,这一年来,Amelia好像并没有表现出一个三好学生该有的能力。


        其实Amelia并不是第一个被解雇的人工智能。今年一月份,英国的一家超市就解雇了一个上岗仅仅一周的导购机器人Fabio。超市的初衷是它一能吸引顾客,二能帮助卖货。然而几天之后,他们发现这两件事儿Fabio一件都没做好,甚至有些顾客看见它都绕着道走。


        这是怎么回事?正常来说,AI在提高工作效率这方面是共识,但上岗不久就被炒鱿鱼,多少令人有点意外。但细细想来,以如今AI发展的程度而言,其被解雇其实也算不上是意料之外的事情。


        在所有最可能被AI取代的工作当中,银行工作首当其冲。原因在于,相较于其他行业来说,银行拥有庞大而又相对完整的数据积累,而进行数据分析又正是AI的拿手好戏。一个要算,一个能算,简直无缝贴合。


        但这并不意味着AI在银行就可以畅行无阻,至少这并不是如今的AI能完美而为之的。尽管在实验室中,开发者们已经针对AI可能遇到的各种问题进行了全面模拟,AI也在这过程中表现得游刃有余,但一旦投入实战,其实用功能仍然有可能会受到挑战。以Amelia被炒为例,其可能是由于以下两个原因所致。


        第一,算法的问题。算法存在问题,其对数据的处理就会存在误差。虽然银行拥有完善的数据,但如果没有合适的算法进行处理,或用了不合适的算法进行处理,其得出的结果仍然是不可接受的。比如在分析报告这方面,目前仍然是人类分析师为主,原因就在于AI对动态性很强的金融业务上可能存在分析的误差。而银行做的毕竟是钱的生意,总是出错,客户是肯定不干。


        第二,沟通的问题。既然是用的AI系统,那么其要解决客户问题就一定会涉及到语言沟通。银行是一个非常繁忙的金融机构,我们能看到的场景就是银行每天都是在排队。如果AI的连续性对话和专业性学习不彻底,其在于客户沟通的过程中很可能会答非所问,造成迟钝、误解等问题,这一定会影响工作效率、消磨客户耐心。


        而Nordnet又是一家线上银行,其对AI的语义识别对话能力的要求自然更高。这点儿类似AI客服,说不好话就卖不了货,卖不了货就只能等着被炒了。


        对导购机器人Fabio来说,沟通不畅或沟通体验不好一定是超市将其“辞退”的重要因素。也就是说,不是打着AI的名头就一定会生意兴隆。最核心的地方在于,技术是否真的成熟到足以应对任何情况。毕竟客户把AI买过去不是为了让它学习,而是挣钱。


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