4:1收官！阿法狗就讓你顫抖 那面對更牛的異構智能人類(lèi)顏面何在？

　　今天，谷歌AlphaGo與李世石進(jìn)行了最后一場(chǎng)博弈，最終以4：1收官!

　　谷歌研發(fā)的人工智能系統AlphaGO與世界頂級圍棋手李世石之戰無(wú)疑吸引了全球的目光，也讓人工智能科學(xué)領(lǐng)域掀起了一場(chǎng)國際競賽。相對于高調的谷歌和Facebook等巨頭，人工智能領(lǐng)域的“隱形”高手也開(kāi)始浮出水面，一家名為NovuMind(異構智能)的公司進(jìn)入人們視野。近日，NovuMind宣布啟動(dòng)其人工智能項目“異構神機”，加入人機對戰競賽。

　　由于圍棋程序需要的蒙特卡洛對策樹(shù)搜索以及和其它各種深度神經(jīng)網(wǎng)的無(wú)縫集成，需要大規模異構高性能超級計算機的支持，而NovuMind擁有全球頂級科學(xué)家的團隊，并建成了專(zhuān)為人工智能設計的超級計算機，訓練出成熟的深度神經(jīng)網(wǎng)，能夠設計并充分使用更強大的異構計算能力。在此支撐下，NovuMind開(kāi)發(fā)的異構神機比Alpha GO更勝一籌。知名人工智能科學(xué)家、NovuMind創(chuàng )始人吳韌博士表示：“在訓練各種巨大的非常智能的神經(jīng)網(wǎng)方面，我們的技術(shù)和世界任何一家公司相比都毫不遜色?！?/p>

　　能夠與世界頂級圍棋手競賽，足見(jiàn)人工智能的發(fā)展之快。不過(guò)，僅僅競賽并非最終目的，人工智能也應廣泛應用于人類(lèi)生產(chǎn)生活中。此前，筆者曾與吳韌博士進(jìn)行一次深度交流，在異構智能應用上，吳韌博士不僅表現展示了對弈中領(lǐng)先于A(yíng)lpha GO的信心，更堅定了異構智能在未來(lái)物聯(lián)網(wǎng)中廣闊前景，即為萬(wàn)物智能提供無(wú)所不能和無(wú)處不在的“大腦”。

　　緣起：云端計算在物聯(lián)網(wǎng)的應用

　　在過(guò)去的一周里，阿里巴巴發(fā)布物聯(lián)網(wǎng)整體戰略成為物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的一個(gè)重磅新聞，隨之而來(lái)的是“云腦物聯(lián)網(wǎng)”概念的推出，阿里認為智能終端產(chǎn)生數據大爆炸，數據的存儲、挖掘、實(shí)時(shí)處理，都需要依靠云計算。

　　云端作為設備“大腦”已成為一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢，正在成為市場(chǎng)的主流方向。在阿里之前，我們看到了太多的案例：機智云、Ayla物聯(lián)、AbleCloud、云智易等為連接設備搭建的云平臺成為市場(chǎng)寵兒，獲取數千萬(wàn)甚至數億融資的新聞不斷爆出。的確，隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )基礎設施的普及和連接協(xié)議標準化的推進(jìn)，有了云端平臺的計算能力支撐，終端設備具備了智能化能力，從而直接改變人們生活。不過(guò)，從一開(kāi)始，對于云端計算的質(zhì)疑之聲并未停止，安全性、功耗、時(shí)延等方面的問(wèn)題不斷暴露。

　　質(zhì)疑：云端計算并不能 支撐起物聯(lián)網(wǎng)全部應用場(chǎng)景

　　在賦予設備智能化的過(guò)程中，一些不得不考慮的因素讓云端到終端之間形成了屏障，使得很多終端與云端連接中的效率大大降低。

　　(1)老生常談的安全性：這是人們不厭其煩地討論的一大問(wèn)題，數據從終端和云端之間傳輸中、云端存儲、處理等過(guò)程中不可避免讓人有這方面的擔憂(yōu)。

　　(2)功耗的誤區：很多支持云端計算的觀(guān)點(diǎn)認為，數據在終端處理將形成大量能量消耗，而傳輸至云端處理將大大降低終端功耗。不過(guò)，在一篇題為《CNN optimizations for embedded systems and FFT》的論文中，實(shí)驗發(fā)現單位數據無(wú)線(xiàn)傳輸的功耗大大高于本地處理功耗，兩者之家相差竟然有百萬(wàn)倍。因此，功耗并非云端的一個(gè)優(yōu)勢。

　　(3)帶寬和時(shí)延：雖然未來(lái)我們將建立起無(wú)處不在的網(wǎng)絡(luò )，方便所有設備無(wú)縫接入，但我們能保障網(wǎng)絡(luò )能夠隨時(shí)隨地滿(mǎn)足設備傳輸帶寬要求?對于實(shí)時(shí)性要求極高的終端設備，從終端到云端之間的時(shí)延會(huì )不會(huì )造成影響?例如車(chē)聯(lián)網(wǎng)方案中，車(chē)輛在瞬時(shí)碰撞情況下，數據傳輸至云端進(jìn)行處理，再反饋給車(chē)輛，這一時(shí)延可能會(huì )造成事故發(fā)生。

　　除以上幾點(diǎn)外，還有不少因素對云端計算產(chǎn)生較大影響。在未來(lái)數百億甚至數千億終端聯(lián)網(wǎng)的背景下，有大量設備并不適合連接至云端，云端計算并不能支撐起物聯(lián)網(wǎng)所有場(chǎng)景，終端本地智能化也成為物聯(lián)網(wǎng)的另一趨勢。

　　趨勢：從萬(wàn)物互聯(lián)到萬(wàn)物智能，除了“云腦”還需終端的“大腦”

　　以往的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，網(wǎng)絡(luò )所連接到的每一個(gè)節點(diǎn)都是人，因此每個(gè)節點(diǎn)都有一個(gè)實(shí)實(shí)在在的大腦存在，能夠自行思考、自主決策;而物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，每個(gè)節點(diǎn)所能連接的是實(shí)體的物，本身并不具備思維能力。因此，物與物之間無(wú)縫連接、數據能夠實(shí)時(shí)傳輸這樣的“萬(wàn)物互聯(lián)”場(chǎng)景只是四肢發(fā)達的“無(wú)腦物”聯(lián)網(wǎng)，并非物聯(lián)網(wǎng)的終極場(chǎng)景。對此，吳韌博士有自己的看法：物聯(lián)網(wǎng)中核心并非聯(lián)網(wǎng)，而是每一個(gè)“物”足夠智能，具備智能化的思維、決策能力，即I2oT(Intelligent Internet of Things)。也就是說(shuō)，從“萬(wàn)物互聯(lián)”到“萬(wàn)物智能”方是物聯(lián)網(wǎng)的真正應用場(chǎng)景。