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Naveen Rao:Nervana 正逐渐变成英特尔人工智能的代名词

2014年,高通人工智能老将NaveenRao创办NervanaSystems时,一定没想到短短两年之后,公司会被英特尔以4亿美金的价格收购,同时自己又从创业公司CEO变成了大公司高管——英特尔数据中心事业部副总裁,人工智能解决方案部门总经理。经过这次收购之后,Nervana 也成为英特尔人工智能业务中最重要的组成部分。

11月30日,在英特尔在国内举办的首个 AI Day 上,这家代表了全球科技领域最领先的计算资源的公司第一次向外界完整阐释了他们在人工智能上的战略计划。Nervana 本身也逐渐变成英特尔人工智能产品线的代名词:

1. 将在2017年上半年推出第一款 Nervana 平台的深度学习加速架构 Lake Crest;

2. Nervana与Xeon产品线融合。除了原有Xeon和Xeon Phi处理器,英特尔还强调Xeon+FPGA以及Xeon+Lake Crest(Nervana设计的深度学习专用加速器),前者用于神经网络推理,后者则是加速神经网络训练;

3. 成立英特尔人工智能咨询委员会,邀请 Yoshua Bengio 等大神坐镇咨询;成立Nervana人工智能学院,招募开发者和未来数据科学家。

在 Intel AI Day 举行的当天上午,Naveen Rao 接受了雷锋网记者采访,阐述了他对人工智能的理解,并用现实案例回答了“人工智能究竟处于什么阶段”。

大公司入场往往是一个产业兴起的前奏,但作为一个计算机架构专家和神经系统科学家,Naveen Rao 显然没有对当下的“人工智能热”表现得太狂热。以下是对话实录,雷锋网做了不修改原意的编辑:

雷锋网:您怎么定义人工智能?或者说优秀的人工智能?

Naveen Rao:我认为人工智能是一种能够从数据中找到结构,并且能以迭代的方式不断学习的算法。而好的算法主要看应用的程度, 或者说效果怎么样。比如说医生可以根据 X 光片找出病人有什么异常,那如果用机器来做,它可不可以达到和医生一样的效果,这是个很重要指标。在某种程度上,这就是个经验主义的东西。

雷锋网:在很长的时间内,人们都只在小圈子内谈论“人工智能”,但在这两年,似乎每个人都可以谈这个问题,你怎么看这种现象?

Naveen Rao:在我个人看来有两个标志性事件。一个是 2006 年的时候,Geoff Hilton 发表了一篇从生物学角度讲深度学习的论文,随后他的学生就在 GPU 上跑神经网络,通过这种方式训练机器进行学习。另一个就是在这个基础上,到了 2012 年他们获得了 ImageNet 比赛的冠军。

再从大数据方面来看,过去十年,其实硬件没有特别大的发展,这严重局限了我们处理数据的能力。过去的数据是没有结构的,挖掘不到什么价值,现在有了人工智能和深度学习,就可以把以前大的数据变成“大数据”。

对研究人员和开发者来说,现在已经有了很多的开源数据,所以英特尔要做的其实就是提供技术和工具,帮他们更好地利用这些数据,降低开发门槛。英特尔的优势是我们非常了解神经网络和计算机的各个模块,所以能提供一套完整的解决方案。这在市面上是没有其他竞争对手能做到的。

雷锋网(公众号:雷锋网):当年 Google 为了“找猫”,动用了很多资源,如果你们现在去做这件事的话,需要多久?

Naveen Rao:实际上这个实验最早是斯坦福做的,当初他们并没有采用监督学习方式去做识别。现在的方式是完全不一样的,我可以给你一个数据,我们现在做的话,大概要两天时间,过去可能要一个月。

雷锋网:您觉得有什么产品能代表人工智能现在的水准吗?

Naveen Rao:这取决于人工智能技术应用在什么地方,像英特尔并购的 Movidius,这是家视觉处理公司,他们的产品性能很强,并且能耗很低。

雷锋网:在创业公司和在大公司做人工智能有什么区别?您现在对创业公司又有什么建议?

Naveen Rao:对创业公司来说,能不能活下来都是个很大的挑战。另外,创业公司在人才雇佣方面也有问题,比如我们雇佣一个工程师,Google 给出的价格可能是我们的两倍。这些挑战在大公司是不存在的。对大公司来说,最大的挑战是在一个很大的组织里面怎样快速敏捷地行动,快速适应变化。建议的话,创业公司应该找到他们非常擅长的细分领域,扎实地就这个领域深钻。

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