本期导读:
- 学术:DeepMind 算法在游戏领域的新突破、FB 如何识别 Deepfake 视频、中科院基于 AI 的心率预测工具;
- 研究:OpenAI 发布完整版 GPT-2,机器生成的文章到底有多吓人?
- 研究:从愚弄特斯拉自动驾驶算法到干扰无人机图像,愚弄 AI 算法的后果很可怕;
- 洞察:为什么说 AI 的算力革命才刚刚开始?
- 巨头:三星与 IBM 合作、NLP 助力 Google 搜索升级、微软面向企业的数据结构化工具、亚马逊如何定义语音助理的未来;
- 应用:AI 在企业招聘中的潜力与争议、医疗 AI 应用的三大障碍;
- 应用:星巴克、肯德基的 AI 应用;
- 创业公司:两家新晋的 AI 独角兽公司以及两家医疗 AI 创业公司;
洞察·观点
AI 时代的算力革命才刚刚开始(节选)
OpenAI 上周更新了发表于 2018 年 5 月的 AI 算力报告,详细报告在这里,主要修正了对于摩尔定律的描述,从原来 18 个月翻一倍修订为 24 个月(也就是两年)。
如何理解算力?简单来说,就是计算硬件让算法计算的能力,从这个角度上看,算力当然是越强越好。
为何要发表这份报告呢?OpenAI 给出的原因是,当下 AI 技术的主要推动力是算法、数据量和算力。前两者,算法无法直接量化,一个算法的好与坏、先进与落后,业界很难有一个共识,而数据量则是一个根本不能量化的维度。
也因此,OpenAI 选择用算力来展现 AI 时代的发展速度。下图是一个综合的展现,简言之,自 2012 年开始,过去 7 年时间 AI 对算力的需求增长了 30 万倍,而如果按照摩尔定律的发展速度,这期间的芯片算力只能增长 7 倍。更进一步,OpenAI 发现最先进的 AI 模型,其对算力的需求是每 3.4 个月翻一倍,而摩尔定律中的芯片则是两年翻一倍。
这不仅宣告了摩尔定律在 AI 时代失效,同时也将 CPU 这一过往定义信息革命的基石从 AI 时代排除出去,而当 CPU 无法支撑其 AI 计算之后,留个产业的,也是一个巨大的真空市场……
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