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AI寒冬將至:計(jì)算機(jī)革命浪潮中AI和區(qū)塊鏈一樣都是死路一條

DPVg_AI_era ? 來源:lp ? 2019-03-15 09:00 ? 次閱讀
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AI領(lǐng)域?qū)<褾ilip Piekniewski時(shí)隔一年再發(fā)雄文,堅(jiān)持認(rèn)為AI寒冬將至,在硅谷40多年的計(jì)算機(jī)革命浪潮中,AI和區(qū)塊鏈一樣,都是死路一條。

AI寒冬論再起。

去年5月,計(jì)算機(jī)視覺和AI領(lǐng)域?qū)<褾ilip Piekniewski一篇雄文AI Winter is Well on its Way(見新智元文章),第一次引發(fā)了學(xué)術(shù)、產(chǎn)業(yè)對這波“AI寒冬”的討論。

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時(shí)隔近一年之后,F(xiàn)ilip Piekniewski昨天再次撰文,堅(jiān)稱AI寒冬將至,并且認(rèn)為區(qū)塊鏈、AI都是這場計(jì)算機(jī)革命的兩朵曇花,最終這兩個賭注都是死路一條,只有極少數(shù)人會贏。

Filip Piekniewski的這篇文章結(jié)構(gòu)如下:

硅谷前20年:從CPU、GPU到第一次互聯(lián)網(wǎng)泡沫;

智能手機(jī)拯救硅谷;

硅谷的新救星:區(qū)塊鏈和AI;

AI盛宴尾聲:跳不出陷阱仍然是白日夢。

以下是新智元對這篇文章的編譯。

神奇之谷:被摩爾定律照耀的地方

從前,在20世紀(jì)80年代,有一個神奇的地方叫硅谷。許多奇妙的事情即將在那里發(fā)生,許多人將在那里賺到盆滿缽滿。這一切都與計(jì)算機(jī)的奇跡有關(guān),它將徹底改變幾乎所有事情。

計(jì)算機(jī)有大量的應(yīng)用擺在它們面前:徹底變革辦公室工作,通過電腦游戲娛樂,改變我們溝通、購物和使用銀行系統(tǒng)的方式。但在當(dāng)時(shí),它們笨拙、緩慢、而且昂貴。盡管有這樣的希望,但除非計(jì)算機(jī)以某種方式能夠指數(shù)級地變得更快、更便宜,否則許多這些事情都無法實(shí)現(xiàn)。

但是摩爾定律出現(xiàn)了——集成電路中的晶體管數(shù)量每隔18個月就會翻一番。如果這條定律成立,未來將會很美好。市場正在等待的應(yīng)用將成為現(xiàn)實(shí),錢也是可以賺到的。

到20世紀(jì)90年代中期,很明顯摩爾定律起作用了。

計(jì)算機(jī)變得越來越快,軟件變得越來越復(fù)雜,以至于每年都要進(jìn)行升級才能跟上進(jìn)度。每一代新一代CPU的速度都明顯比前代產(chǎn)品要快,每一代軟件產(chǎn)品的運(yùn)行速度都明顯比它們的前代產(chǎn)品要慢,性能也更強(qiáng)。

總的來說,通過定期升級到新硬件,軟件的運(yùn)行速度似乎和以前一樣快(或更快),但提供了越來越多的功能。大部分的增益是由于時(shí)鐘速度的提高(1990年初計(jì)算機(jī)的時(shí)鐘速度是33Mhz,到2000年,超過1Ghz的時(shí)鐘速度已經(jīng)可用),因此,無需重寫任何東西來利用增加的計(jì)算能力,只要是在一臺新計(jì)算機(jī)上,所有東西都會運(yùn)行得更快。一切看起來都很好。

到20世紀(jì)90年代末,一種新的處理器問世了:GPU。這些處理器與常規(guī)CPU略有不同。GPU芯片具有許多小內(nèi)核并行工作,經(jīng)過優(yōu)化以執(zhí)行3D圖形渲染。最初它們作為額外的加速器出售(3dfx voodoo),但很快就與普通顯卡集成(Nvidia - Riva TNT)。有了GPU,游戲畫面開始變得更好了,運(yùn)行得也快多了。這再一次讓硅谷的大亨們賺到大錢。

90年代末(左圖)和20年后(右圖)計(jì)算機(jī)內(nèi)部的視圖,大小和組件相似,但可能要強(qiáng)大幾千倍。

但到了2000年初,情況開始變得有些不同?;ヂ?lián)網(wǎng)泡沫剛剛破裂,很多人損失了很多財(cái)富。此外,提高時(shí)鐘速度的舊策略遇到了一些障礙:為了提高切換速度,必須保持電路的工作電壓相對較高,這反過來會導(dǎo)致芯片升溫。隨后的速度增益就開始受到散熱能力的限制。

為了讓這場盛宴繼續(xù)下去,CPU制造商開始增加芯片中執(zhí)行核心的數(shù)量。但是必須重寫大部分軟件才能利用這種并行性。接下來每一代新一代CPU的誕生,事情的發(fā)展也就不再那么神奇了。

但更糟糕的是,大多數(shù)情況下,事情不必需要變得更快。

大部分軟件堆棧已經(jīng)成熟,應(yīng)用程序已經(jīng)固化,人們不再需要每年換一個新的CPU或2倍的內(nèi)存,事情已經(jīng)飽和。

如今,大部分辦公室工作都可以在35美元的樹莓派上完成。就連游戲領(lǐng)域也基本上被游戲機(jī)飽和了。這些游戲機(jī)的售價(jià)低于成本價(jià),初始投資可以從游戲隱藏的費(fèi)用中收回。游戲機(jī)為絕大多數(shù)人提供了方便、易用的界面和令人滿意的游戲體驗(yàn)。這對硅谷來說是個問題,事情開始放緩。

智能手機(jī)拯救硅谷

到了2000年中期,另一項(xiàng)便利的發(fā)明拯救了硅谷——智能手機(jī)。

盡管PC市場開始明顯放緩,但智能手機(jī)市場卻在迅速發(fā)展,并在2007年至今推出的各種型號的手機(jī)中達(dá)到頂峰。對于智能手機(jī),更新迭代并不是太關(guān)注CPU的速度,而是電量的使用(電池壽命)和傳感器/屏幕的質(zhì)量。

在過去10年里,相機(jī)和屏幕確實(shí)取得了巨大的進(jìn)步,但除了一個關(guān)鍵參與者——蘋果(Apple)以外,硅谷大亨們并沒有獲得多少新的收入。相反,硅谷專注于軟件方面的服務(wù)公司,比如優(yōu)步(Uber)、Netflix以及其他app,得以利用這個新平臺。

但從一開始就很明顯,智能手機(jī)革命的火焰不會永遠(yuǎn)燃燒。事實(shí)上,到2018年,許多人意識到他們不需要每兩年就花1000美元買一部新的智能手機(jī),而且就像之前的PC一樣,舊型號的智能手機(jī)對大多數(shù)應(yīng)用程序來說都還很好用。這導(dǎo)致蘋果股票在2018年秋季遭受重創(chuàng),使該公司的估值回到遠(yuǎn)低于萬億美元的水平。

隨著各種市場的枯竭,硅谷需要一些新的東西。需要一些和90年代的PC革命一樣重要的新機(jī)會。它將使全新的應(yīng)用成為可能,將允許入侵并破壞新的行業(yè)。它將重新點(diǎn)燃對更多芯片的需求——創(chuàng)造對更高計(jì)算能力的需求。到2012年,兩個潛在的機(jī)會出現(xiàn)了:區(qū)塊鏈和人工智能

AI盛宴開始了

區(qū)塊鏈(2010年最初以比特幣的形式出現(xiàn)),這個想法是通過刪除賬本(銀行)來完全取代金融系統(tǒng),并提供一種建立遠(yuǎn)程交易的自我認(rèn)證手段。

此外,構(gòu)建區(qū)塊鏈的方法還需要大量的計(jì)算能力,以計(jì)算所謂的工作量證明(proof of work)。這就是硅谷所希望的:一個新的、利潤豐厚的應(yīng)用空間,此外還需要大量新的芯片來滿足計(jì)算需求。

人工智能在硅谷爆發(fā)大約是在2012年,當(dāng)時(shí)一位名叫Geoff Hinton的加拿大人和他的學(xué)生在ImageNet圖像分類競賽中使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲勝,該網(wǎng)絡(luò)在一塊GPU上實(shí)現(xiàn),而Geoff Hinton此前的30年都在研究聯(lián)結(jié)主義模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一神秘空間。

跟區(qū)塊鏈一樣,AI技術(shù)可以開啟一系列新的應(yīng)用,并需要大量新的芯片。硅谷的許多人很快就看到了這種潛力,資金開始源源不斷地涌入。

自上世紀(jì)90年代深度學(xué)習(xí)的最后一個冬天以來,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)者們就一直蟄伏在各個大學(xué),他們很快就注意到了這個機(jī)會。仿佛突然之間,他們被邀請加入了硅谷的盛宴。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷地給出新的令人興奮的結(jié)果:對象識別和分割、語音識別、機(jī)器翻譯都不斷變得越來越好。這些新功能很快被谷歌、Facebook等擁有大量數(shù)據(jù)的公司所吸收。但這種興奮很快就過頭了。

科學(xué)家們都是訓(xùn)練有素的專業(yè)人士,擅長在研究經(jīng)費(fèi)申請中過分承諾,而現(xiàn)在他們有了更好的客戶:風(fēng)險(xiǎn)投資家。這些人喜歡聽關(guān)于美好未來的故事,在這些故事中AI將徹底改變一切。

風(fēng)險(xiǎn)投資家們對廢話的鑒別比政府資助機(jī)構(gòu)要低得多,只要在NIPS會議上發(fā)表一篇論文,就足以讓他們放棄任何盡職調(diào)查的必要性。

而且,在AI空間中,只要添加一些想象力就可以輕松將這些童話故事提升到一個新的水平,與一些著名的科幻電影進(jìn)行比較,使故事看起來我們面前已經(jīng)有一個驚人的拐點(diǎn),這是AI最終會達(dá)到的一個點(diǎn),在這個點(diǎn)上,AI的提升將超出我們的想象——奇點(diǎn)(the singularity)。

這導(dǎo)致了一種錯失恐懼癥(ultimate fear of missing out, FOMO)。過去,即使是政府資助機(jī)構(gòu)也會成為AI承諾的受害者,每次都會導(dǎo)致資金凍結(jié),即所謂的AI冬天。

但硅谷買下了這個故事,創(chuàng)造了有史以來最大的AI盛宴。他們毫不猶豫地買下了它。

研發(fā)中心、非營利性實(shí)驗(yàn)室和初創(chuàng)企業(yè)開始迅速壯大,哪怕大學(xué)剛畢業(yè)的深度學(xué)習(xí)科學(xué)家們往往沒有任何行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。初創(chuàng)企業(yè)蓬勃發(fā)展,它們承諾在機(jī)器人自動駕駛汽車、無人駕駛飛機(jī)等領(lǐng)域創(chuàng)造各種奇跡。

所有這些問題的解決方案都是深度學(xué)習(xí)——簡單地說,就是在更多的數(shù)據(jù)和更大的GPU上訓(xùn)練更深的網(wǎng)絡(luò)。它本應(yīng)該神奇地起作用,只是需要更多的數(shù)據(jù)和更多的計(jì)算。

于是,盛宴就這么開始了。

深度學(xué)習(xí):玩游戲最具革命性,難走進(jìn)現(xiàn)實(shí)

到2018年,一些人開始意識到事情可能不會這樣發(fā)展下去。目標(biāo)識別或分割領(lǐng)域的大多數(shù)“真實(shí)世界”基準(zhǔn)開始顯示出明顯的收益遞減跡象。即使有大量數(shù)據(jù)和極其強(qiáng)大的機(jī)器的訓(xùn)練,這些模型在性能上只取得了有限的提升,在某些情況下甚至根本沒有性能提升。

科學(xué)家們做得最好的事情是:他們不是生產(chǎn)產(chǎn)品,而是生產(chǎn)了大量論文,其中一些論文研究了新技術(shù)令人驚訝的局限性。

在深度學(xué)習(xí)應(yīng)該帶來革命的所有方向中,只有一個方向持續(xù)帶來良好結(jié)果——玩游戲。這是因?yàn)橛螒蚩梢栽谟?jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn),并且可以生成比在任何現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用程序中實(shí)際獲得和標(biāo)記的數(shù)據(jù)多幾個數(shù)量級的數(shù)據(jù)。

在許多情況下,僅僅是訓(xùn)練AI玩這些游戲就需要花費(fèi)數(shù)十萬美元(僅僅是電力和計(jì)算硬件成本)。但是,同樣的技巧在實(shí)際問題中并不適用,因?yàn)闃?biāo)記數(shù)據(jù)非常昂貴,而且通常甚至不能完全代表手頭問題的極端情況。

在所有這些AI狂熱中,漢斯·莫拉維克(Hans Moravec)的一個古老而被遺忘的觀察,也就是所謂的莫拉維克悖論(Moravec's paradox),變得比以往任何時(shí)候都更加清晰和明顯。

雖然深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)感知的廣泛領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了許多新事物,但它甚至沒有觸及AI的一般問題。甚至在計(jì)算機(jī)感知的更實(shí)際的應(yīng)用中,在沒有大量標(biāo)記數(shù)據(jù)的情況下,基于經(jīng)典算法和手工特征的精心設(shè)計(jì)和優(yōu)化的解決方案也更容易在現(xiàn)場應(yīng)用中開發(fā)和執(zhí)行。

夢碎的現(xiàn)實(shí):自動駕駛車禍和區(qū)塊鏈崩盤

AI技術(shù)進(jìn)步的試金石是自動駕駛汽車的開發(fā)。

到2016年,硅谷的許多人都相信自動駕駛技術(shù)已經(jīng)準(zhǔn)備就緒,并將成為深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵支柱之一——畢竟,汽車已經(jīng)可以在不受干預(yù)的情況下行駛數(shù)英里。

這種信念是如此強(qiáng)烈,以至于特斯拉甚至開始將全自動駕駛功能作為無線升級來出售(升級尚未發(fā)布)。到2019年初,特斯拉改變了“完全自動駕駛”的說法,與此同時(shí),為特斯拉的全自動駕駛功能支付了數(shù)千美元的車主提起了集體訴訟。2018年對許多自動駕駛公司來說也是艱難的一年,Uber自動駕駛在亞利桑那州發(fā)生了致命的撞車事故,特斯拉的自動駕駛儀相關(guān)的事故也造成了數(shù)人死亡。

此時(shí),即使是硅谷人也開始慢慢地認(rèn)識到:一輛完全自主駕駛的汽車,像出租車一樣載著大家到處走,仍然是一個非常遙遠(yuǎn)的未來。顯然,汽車將繼續(xù)內(nèi)置計(jì)算機(jī),從這個意義上說,硅谷贏了,但這與早期的夢想相去甚遠(yuǎn)。

2018年,比特幣價(jià)格從近2萬美元暴跌至4000美元以下,跌幅超過80%。

2018年,硅谷的另一個大賭注面臨嚴(yán)重打擊——比特幣。比特幣是區(qū)塊鏈的最重要產(chǎn)品,它貶值了超過80%。許多人損失了很多錢,人們對加密貨幣的熱情一落千丈。

深度學(xué)習(xí)和區(qū)塊鏈都是非常有趣的技術(shù),它們確實(shí)使以前不可能的事情成為了可能:谷歌圖像搜索比以前好多了;圖像風(fēng)格遷移是一個非??岬墓ぞ?;機(jī)器翻譯現(xiàn)在已經(jīng)足夠讓你在異國他鄉(xiāng)不至于迷路,但離翻譯詩歌還很遠(yuǎn)。但這些改進(jìn)似乎都不足以贏大錢,以證明硅谷的大賭注。

這些看起來都沒有90年代瘋狂的PC熱潮那么大,那么有利可圖。

至于AI,它的炒作周期與之前的并沒有太大差別。我們讓計(jì)算機(jī)做了一些似乎只有受過教育的成年人才可以做的事情,但后來意識到,這些計(jì)算機(jī)尚無法處理嬰兒或動物理所當(dāng)然就能做的事情。只要我們繼續(xù)摔到同樣的陷阱,AI(通用人工智能)將仍然是一個白日夢。

英偉達(dá)是硅谷為區(qū)塊鏈和AI淘金熱銷售鏟子的公司之一。過去4年里英偉達(dá)的股票走勢既反映了市場的高期望,也反映了市場正在經(jīng)歷的幻滅。

很難預(yù)測未來,但至少目前看來,這兩個賭注都是死路一條?;蛟S就像谷歌和Facebook等互聯(lián)網(wǎng)公司崩潰后出現(xiàn)的情況一樣,當(dāng)前炒作周期的終結(jié)將在區(qū)塊鏈或所謂的AI空間中產(chǎn)生累積大獎。但就像那時(shí)一樣,只有極少數(shù)人會贏,而很多人會輸?shù)煤軕K。

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原文標(biāo)題:深度學(xué)習(xí)寒冬論作者再發(fā)雄文:AI和區(qū)塊鏈一樣,都是死路一條

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    發(fā)表于 07-28 13:54

    大家都在用什么AI軟件?有沒有好用的免費(fèi)的AI軟件推薦下?

    大家都在用什么AI軟件?有沒有好用的免費(fèi)的AI軟件推薦下?直接發(fā)個安裝包,謝謝。比如deepseek、Chatgpt、豆包、阿里AI、百度AI
    發(fā)表于 07-09 18:30

    任正非說 AI已經(jīng)確定是第四次工業(yè)革命 那么如何從容地加入進(jìn)來呢?

    以下是些可以從容加入AI第四次工業(yè)革命的方法: 、教育與學(xué)習(xí)方面 基礎(chǔ)理論學(xué)習(xí) 深入學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)知識,特別是線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、微積分等。這些是
    發(fā)表于 07-08 17:44

    文帶你了解工業(yè)計(jì)算機(jī)尺寸

    工業(yè)計(jì)算機(jī)是現(xiàn)代自動化、人工智能(AI)和邊緣計(jì)算的支柱。這些堅(jiān)固耐用的系統(tǒng)旨在承受惡劣的環(huán)境,同時(shí)為關(guān)鍵應(yīng)用提供可靠的性能。然而,由于有這么多可用的外形尺寸,為您的工業(yè)計(jì)算機(jī)選擇合適
    的頭像 發(fā)表于 04-24 13:35 ?1157次閱讀
    <b class='flag-5'>一</b>文帶你了解工業(yè)<b class='flag-5'>計(jì)算機(jī)</b>尺寸