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人工智能的潛力

半導(dǎo)體芯科技SiSC ? 來源:半導(dǎo)體芯科技SiSC ? 作者:半導(dǎo)體芯科技SiS ? 2023-10-09 16:30 ? 次閱讀
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來源:《半導(dǎo)體芯科技》雜志

作者:Leo Charlton, IDTechEx公司技術(shù)分析師(研究興趣為量子技術(shù)和納米光子學(xué))

在過去的五年中,生成式人工智能AI)的出現(xiàn)(其中最著名的例子是 OpenAI 的 DALL-E 2 圖像生成器和 ChatGPT)是如火如荼的人工智能熱潮的一個重要里程碑。

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特別是 ChatGPT 強(qiáng)大的預(yù)測能力,讓人們得以一窺人工智能跨眾多垂直行業(yè)(industry verticals)的變革力量,這里,各公司將面臨兩難的困境,就是隨著人工智能模型廣度和深度的增長,如何有效利用人工智能工具來實現(xiàn)最大的商業(yè)影響力。

雖然總的來說,最近軟件比硬件受到了更多的媒體關(guān)注-鑒于最終用戶和那些分析此類技術(shù)影響的人最終關(guān)心的是一個工具能做什么,而不是它怎樣做,所以這種情況并非不正常-如果設(shè)計和制造不能夠以具有成本效益的方式運(yùn)行這些模型的硬件,人工智能模型的承諾仍將無法實現(xiàn)。隨著軟件復(fù)雜性的增加(最先進(jìn)的人工智能模型比過去的模型計算量更大),需要采用先進(jìn)的硬件來促進(jìn)增長。

根據(jù)IDTechEx最近發(fā)布的一份關(guān)于人工智能芯片的報告實現(xiàn)自然語言處理、物體檢測和分類以及語音識別等人工智能功能的半導(dǎo)體電路(the semiconductor circuitry that enables such AI functionalities as natural language processing, object detection and classification, and speech recognition)-到2033年,全球人工智能芯片市場規(guī)模將增長到2500億美元以上,IT和電信、銀行、金融服務(wù)和保險(BFSI)以及消費電子行業(yè)將是新興人工智能技術(shù)的主要受益者。

邊緣設(shè)備中的人工智能應(yīng)用越來越多

在前述的《人工智能芯片:2023-2033》報告中,IDTechEx細(xì)致考究了在供應(yīng)鏈的設(shè)計和制造階段人工智能硬件投資的最新趨勢。除了新產(chǎn)品發(fā)布和主要市場參與者的財務(wù)數(shù)據(jù)外,還通過幾個粒度對未來十年人工智能芯片的收入增長進(jìn)行了建模。該報告的一個關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)與預(yù)測期內(nèi)用于推理目的的芯片與用于訓(xùn)練的芯片之間的收入分配有關(guān)。訓(xùn)練和推理是機(jī)器學(xué)習(xí)過程的兩個階段,其中,計算機(jī)程序利用數(shù)據(jù)根據(jù)模型進(jìn)行預(yù)測,然后通過調(diào)整所使用的權(quán)重來優(yōu)化模型,使之與所提供的數(shù)據(jù)更好地匹配。實施人工智能算法的第一階段是訓(xùn)練階段,數(shù)據(jù)被饋入模型,模型調(diào)整其權(quán)重,直到它與所提供的數(shù)據(jù)適當(dāng)?shù)嘏浜蠟橹埂?/p>

第二階段是推理階段,在該階段中執(zhí)行訓(xùn)練好的人工智能算法,并以與獲得的數(shù)據(jù)一致的方式對新數(shù)據(jù)(在訓(xùn)練階段未提供的數(shù)據(jù))進(jìn)行分類。在這兩個階段中,訓(xùn)練階段的計算量更大,因為這個階段需要進(jìn)行數(shù)百萬次相同的計算。

一些領(lǐng)先的人工智能算法的訓(xùn)練可能需要幾天時間才能完成,ChatGPT使用了大約10,000個Nvidia A100 GPU來訓(xùn)練它所基于的GPT-3.5大型語言模型(LLM)。然而,盡管這些數(shù)字已經(jīng)令人驚嘆,但是,IDTechEx預(yù)測,到2033年,用于推理目的的芯片將增長,占到人工智能芯片市場總收入的三分之二以上。

由于所有的人工智能訓(xùn)練都是在云計算環(huán)境中的數(shù)據(jù)中心內(nèi)進(jìn)行的,這不僅說明推理芯片在云環(huán)境中將繼續(xù)使用,而且也說明,在未來十年里,相比于云環(huán)境,邊緣設(shè)備中使用的人

工智能芯片的增長率更高(考慮到邊緣設(shè)備內(nèi)的人工智能芯片是用于推理目的的)。

在邊緣設(shè)備中采用具有人工智能功能的芯片對于某些應(yīng)用(如全自動駕駛汽車)是勢在必行的,而在其他應(yīng)用(如手機(jī))中也是越來越普遍。無論人工智能對某一特定應(yīng)用多么至關(guān)緊要,有效的部署人工智能都有可能在各行各業(yè)創(chuàng)造“新常態(tài)”。

人工智能的變革力量

雖然ChatGPT在2022年的誕生提供了迄今為止最引人注目的例子,展現(xiàn)了生成式人工智能的能力,但在這之前,它和其他工具已經(jīng)發(fā)展了很多年。谷歌DeepMind的AlphaGo在2016年戰(zhàn)勝了圍棋世界冠軍李世石,這可以說是人工智能的里程碑,開啟了其當(dāng)前的發(fā)展熱潮,因為在此之前,人們普遍認(rèn)為圍棋對于人工智能來說是一項難度過高的博弈項目,它無法在錦標(biāo)賽的規(guī)定時間內(nèi)戰(zhàn)勝人類選手。

IDTechEx認(rèn)為,人工智能的最新時代開始得稍早一些,蘋果手機(jī)在2011年就引入了Siri虛擬助手。作為一款虛擬助手,Siri使用語音識別來回答用戶的詢問或遵循用戶的指示。通過用話語“Hey Siri”觸發(fā)虛擬助手,用戶對著手機(jī)說話,語音識別軟件將說話的內(nèi)容翻譯成計算機(jī)代碼,并輸出文字和/或來自Siri的語音回應(yīng)。多年來,Siri的功能得到了擴(kuò)展,從簡單的電話指令,如“閱讀我的新消息”,到通過蘋果支付(Apple Pay)處理付款。

雖然這是虛擬助手的第一個實例,但它并不是唯一的一個,微軟的Cortana和亞馬遜的Alexa現(xiàn)在也是廣為人知。語音助手有效地展示了人工智能應(yīng)用于消費電子設(shè)備的早期潛力,它們過去(現(xiàn)在也是)能夠為用戶提供免提控制和更廣泛的輔助功能選項(accessibility options)。

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△圖1:據(jù)預(yù)測,到2033年,在人工智能芯片銷售收入方面居領(lǐng)先地位的將是BFSI、消費電子、IT和電信等垂直行業(yè)。來源:IDTechEx。

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圖2:邊緣處的人工智能與云端中的人工智能之間的不同特征。邊緣計算環(huán)境是在某臺設(shè)備上執(zhí)行計算的環(huán)境(通常是創(chuàng)建數(shù)據(jù)的同一設(shè)備),該設(shè)備位于網(wǎng)絡(luò)的邊緣(因此,靠近用戶)。這與位于網(wǎng)絡(luò)中心的云計算或數(shù)據(jù)中心計算形成鮮明對比。來源:IDTechEx。

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圖3:人工智能芯片應(yīng)用。來源:IDTechEx

自那時起,人工智能已被部署在消費類電子設(shè)備的幾個不同領(lǐng)域,以改善用戶體驗。通過對消費者行為的分析,經(jīng)由智能電視和音樂平臺提供個性化的推薦,既讓終端用戶獲得符合自己口味的體驗,同時也增加了廣告商的收入。

近年來,在主要智能手機(jī)品牌的領(lǐng)先產(chǎn)品中,支持人工智能功能的智能手機(jī)芯片組已經(jīng)變得相當(dāng)普遍。這些芯片組的圖像和物體檢測能力為手機(jī)上的攝影和視頻提供了更強(qiáng)大的方法,其中相機(jī)設(shè)置會根據(jù)畫面中的物體自動調(diào)整,而且物體能夠在后期被刪除/調(diào)整。

在銀行、金融服務(wù)和保險行業(yè),人工智能已經(jīng)在高頻交易中得到了有效的應(yīng)用;GPU目前占據(jù)了云人工智能市場的大部分,在云人工智能中,并行處理的能力允許在有效的延遲屏以處理初始查詢,并實現(xiàn)日常工作的自動化,從而提高使用這些工具的公司的運(yùn)營效率。

后幾個例子表明,人工智能對企業(yè)和消費者的好處并不是相互排斥的;個性化的推薦改善了用戶體驗,同時還通過更有效的市場營銷增加了公司收入。從另一個角度看,使用人工智能通過自動化來簡化流程(以及根據(jù)用戶反饋和潛在的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析來協(xié)助產(chǎn)品設(shè)計),對于那些能夠確定其業(yè)務(wù)領(lǐng)域可以從自動化中受益的公司來說,代表了長期的成本節(jié)約,并藉此將員工解放出來,承擔(dān)更多的高價值任務(wù)。接下來,成本的節(jié)省會對產(chǎn)品價格點產(chǎn)生下游效應(yīng)。

IDTechEx設(shè)想,鑒于軟件和硬件發(fā)展的快節(jié)奏屬性,以及大多數(shù)公司在運(yùn)營層面有效使用人工智能工具尚未釋放的潛力,未來十年將看到人工智能的廣泛應(yīng)用。

硬件功能使高頻交易中的欺詐檢測成為可能,在高頻交易中,對大量金融交易進(jìn)行分析,以發(fā)現(xiàn)可能表明存在欺詐活動的模式。此外,聊天機(jī)器人和虛擬助手正在各行各業(yè)(不僅僅是BFSI)的客戶端使用,它們可以處理初始查詢,并實現(xiàn)日常工作的自動化。

審核編輯 黃宇

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