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用“小AI”解決人工智能的“大”煩惱( 二 )

小知識(shí)科普算法秦志亮伯特研究人員


華為研究人員則發(fā)表文章稱， 他們制作了微型伯特（Tiny Bert）模型， 尺寸比伯特縮小7.5倍， 速度還快了近10倍 。 來(lái)自谷歌的研究人員也發(fā)表文章說， 他們已經(jīng)造出了一個(gè)比伯特小了60多倍的版本， 但其語(yǔ)言理解能力略差于華為的版本 。
【用“小AI”解決人工智能的“大”煩惱】華為和谷歌他們是如何做到的？其實(shí)， 這兩家公司都使用了一種常見的壓縮技術(shù)的變體， 這種技術(shù)被稱為“知識(shí)提取”， 可以讓想要縮小的大型人工智能模型去訓(xùn)練其圖像中的小得多的模型， 類似于老師訓(xùn)練學(xué)生 。
我們可以這樣理解， 微型人工智能應(yīng)是人工智能研究界為縮小算法規(guī)模所做的努力 。 這不僅是減少模型的大小， 而且還加快推理速度， 保持了高水平的準(zhǔn)確性 。 此外， 還可以在邊緣部署小得多的算法， 無(wú)需將數(shù)據(jù)發(fā)送到云， 而是在設(shè)備上進(jìn)行決策 。
三個(gè)方面縮小現(xiàn)有模型
微小數(shù)據(jù)、微小硬件、新型材料、微小算法， 微型人工智能是一種綜合方法， 涉及數(shù)據(jù)、硬件和算法的共同開發(fā) 。
如何在不明顯影響模型準(zhǔn)確度的前提下， 縮小現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)模型， 秦志亮認(rèn)為， 可以從三個(gè)方面著手 。 一是硬件方面的邊緣端計(jì)算， 二是算法方面的模型簡(jiǎn)化， 三是數(shù)據(jù)方面的小樣本訓(xùn)練 。
無(wú)論是新技術(shù)還是新理念， 大眾的關(guān)注點(diǎn)還是其在市場(chǎng)上的普及率， 特別是產(chǎn)品量產(chǎn)與應(yīng)用 。
“微型人工智能具體落地場(chǎng)景包括語(yǔ)音助手、數(shù)字化妝等， 涉及到即時(shí)場(chǎng)景理解， 邊緣端目標(biāo)檢測(cè)等技術(shù)；此外， 微型人工智能也將使新的應(yīng)用成為可能， 比如基于移動(dòng)端的醫(yī)學(xué)影像分析， 或?qū)Ψ磻?yīng)時(shí)間要求更快的自動(dòng)駕駛模型的開發(fā) 。 ”秦志亮說 。
“現(xiàn)在微型算法一般在幾百兆到幾個(gè)G， 完全可以裝在到手機(jī)上 。 ”于建港說， 微型人工智能可以應(yīng)用在所有需要前端控制的應(yīng)用上， 即使5G已加速覆蓋了， 網(wǎng)絡(luò)時(shí)延降低， 但是像工控、自動(dòng)駕駛、航天等需要快速反應(yīng)的應(yīng)用， 都需要本地部署人工智能算法 。 他認(rèn)為， 將來(lái)的業(yè)務(wù)形態(tài)應(yīng)該是終端做出簡(jiǎn)單快速的反饋， 服務(wù)器做出重大決策 。
在2019年年底的安博會(huì)上， 已有人工智能初創(chuàng)企業(yè)推出“Tiny AI”， 該公司將低功耗、小體積的NPU與MCU整合， 適配市場(chǎng)上各種主流的2D/3D傳感器， 滿足2D/3D圖像、語(yǔ)音等識(shí)別需求的AI解決方案受到了業(yè)界的關(guān)注 。 此外， 英偉達(dá)（NVIDIA）和華為等公司， 也都陸續(xù)推出了終端型圖形處理器， 體型較小、功耗較低、功能可以滿足簡(jiǎn)單的算法 。
技術(shù)初期期待寬松發(fā)展環(huán)境
微型人工智能尚處于初期發(fā)展階段， 該領(lǐng)域的安全、倫理、隱私等問題也同樣引起人們的關(guān)注 。
秦志亮擔(dān)心的問題有兩個(gè) 。 一是算法歧視可能激增 。 他說， 算法歧視之所以難以解決， 歸根結(jié)底在于算法的可解釋性與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的不均衡， 相比于傳統(tǒng)的云端訓(xùn)練， 微型人工智能的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集樣本較少， 數(shù)據(jù)的分布可能更加偏頗 。 另一個(gè)隱患是數(shù)據(jù)偽造的影響 。 GAN（Generative Adversarial Network）和深度偽造技術(shù)為代表的視頻與圖像技術(shù)一直是人工智能算法研究的熱點(diǎn) 。 隨著這些技術(shù)的普及， 未來(lái)的用戶端極有可能接收或產(chǎn)生大量的虛擬偽造數(shù)據(jù) 。 微型人工智能受限于計(jì)算力的制約， 在分散式網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中， 如何有效地甄別這些偽造數(shù)據(jù)， 這很可能是一個(gè)隱患 。
于建港則認(rèn)為， 微型人工智能會(huì)導(dǎo)致分布式人工智能的興起， 每個(gè)終端都成為一個(gè)AI節(jié)點(diǎn)， 各自都能獨(dú)立存活， 出現(xiàn)類似區(qū)塊鏈的應(yīng)用 。 網(wǎng)絡(luò)側(cè)的控制力度將降低， 政府的管控風(fēng)險(xiǎn)加大 。 不過， 技術(shù)都是兩面性的， 于建港分析， 雖然有這些風(fēng)險(xiǎn)， 但是對(duì)人工智能的管控技術(shù)也在發(fā)展， 應(yīng)該相信微型人工智能的正面作用， 不應(yīng)該在技術(shù)初期就限定太多條條框框 。 (王祝華)

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