賽迪智庫軟件產(chǎn)業(yè)研究所許亞倩
2017年10月的《Nature》雜志發(fā)表了人工智能公司GoogleDeepMind的最新研究成果——新一代的AlphaGoZero，其使用無監(jiān)督學習算法，通過規(guī)則輸入和自我博弈進行學習，在僅40天的訓練后成功擊敗上一代產(chǎn)品，實現(xiàn)了從“灌輸式”教導學習到“白板式”自我學習的飛躍。AlghaGoZero的成功，建立在硬件的升級和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法的提升上。更深層次的分析、硬件的分布式使用和復雜的卷積神經(jīng)算法的運行，都是構(gòu)建在合理有效的人工智能算法框架之上，從而實現(xiàn)大幅提升學習能力和學習效率的預期。也就是說，人工智能學習框架是人工智能學習的基礎和核心，為復雜神經(jīng)網(wǎng)絡算法在學習效率、運行性能、靈活度、可擴展性等方面提供強有力的支撐。
算法框架成為又一個必占高地
人工智能算法框架是搭建人工智能系統(tǒng)的底層基礎，一般包含主流的神經(jīng)網(wǎng)絡算法模型，提供穩(wěn)定的深度學習API，支持訓練模型在服務器和GPU、TPU間的分布式學習，部分框架還具備在包括移動設備、云平臺在內(nèi)的多種平臺上運行的移植能力，從而帶來前所未有的算法運行速度和實用性。它已在字符識別、圖像分類、語音識別、無人自動駕駛、自然語言處理等眾多領域內(nèi)取得了突破性的進展。具體來講，人工智能算法框架的研發(fā)具有以下幾個重要意義：
一是算法框架是人工智能技術(shù)創(chuàng)新的重要方向。算法框架能夠極大地提高人工智能學習效率，從而使AlphaGo在極短時間內(nèi)學習到戰(zhàn)勝前任的技能。一方面，算法框架降低了深度學習的難度，提供進行深度學習的底層架構(gòu)、接口，以及大量訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，減少用戶的編程耗時。另一方面，大部分深度學習框架具有良好的可擴展性，支持將復雜的計算任務優(yōu)化后在多個服務器的CPU、GPU或TPU中并行運行，縮短模型的訓練時間。
二是算法框架是人工智能融合應用的基礎支撐。人工智能算法框架為智能應用提供了底層支撐技術(shù)，AlphaGo系統(tǒng)正是建立在Google的TensorFlow框架的支撐之上。此外，TensorFlow還被廣泛應用于Google的搜索、翻譯、郵件等服務。另一家人工智能巨頭IBM使用Caffe框架進行自然語言處理，在擴展效率上取得重大突破，實現(xiàn)了更快、更精準的圖片處理和語音識別。
三是算法框架是人工智能核心生態(tài)圈建立的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。算法框架是決定人工智能技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、應用的核心環(huán)節(jié)，是人工智能核心生態(tài)圈建立的基礎和關(guān)鍵。算法框架的研發(fā)能夠促進生態(tài)圈關(guān)聯(lián)及外圍的芯片、系統(tǒng)、軟硬件平臺等產(chǎn)業(yè)發(fā)展，從而促進人工智能核心生態(tài)圈的建設。
歐美發(fā)達國家已經(jīng)在人工智能算法框架方面進行了大量的研究和開發(fā)應用。Google、亞馬遜、微軟、IBM等國際科技巨頭紛紛布局算法框架，搶占技術(shù)和市場先機，開發(fā)開源了TensorFlow、MXNet、CNTK、Caffe等一批主流人工智能算法框架。其中，Google的TensorFlow目前是GitHub上最受歡迎的深度學習開源項目，被大量人工智能項目采納為基礎算法框架。一方面助力Google擴大了人工智能應用市場，建立人工智能核心生態(tài)圈，另一方面幫助Google吸引了大批人工智能人才，為其長遠發(fā)展儲備力量?？梢钥闯?，算法框架已然成為人工智能領域又一個必須搶占的核心前沿領地。
研用結(jié)合完善核心生態(tài)圈
我國正在全面推進人工智能的發(fā)展，規(guī)劃在2030年成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。為此，我國在人工智能的發(fā)展上應具有前瞻性和預見性，現(xiàn)階段要重點發(fā)展人工智能算法框架，搶占核心技術(shù)的制高點，率先建立起以人工智能算法框架為核心的生態(tài)圈，從而占據(jù)長期有效的競爭優(yōu)勢。筆者建議，當前我國應重點從以下幾個方面開展工作：
一是著力整體布局，搶占戰(zhàn)略制高點。我國要搶占人工智能算法框架研究領域的戰(zhàn)略制高點，建議從制定算法框架發(fā)展指南、建立以研究算法框架為核心任務的創(chuàng)新中心、設立算法框架研究重大科技項目、統(tǒng)籌政府和市場多渠道資金投入等四方面著手，全面推動技術(shù)的快速發(fā)展。
二是著力自主創(chuàng)新，推動核心技術(shù)攻關(guān)。我國要實現(xiàn)算法框架的核心技術(shù)突破和自主創(chuàng)新，應從夯實技術(shù)基礎入手，支持科研團隊對算法穩(wěn)定性、運行效率、可用性等進行重點研究，重點突破跨平臺移植、跨系統(tǒng)運行、分布式學習等核心技術(shù)，強化基礎支撐能力，進而助力科技公司加快研發(fā)商業(yè)級和工業(yè)級算法框架，以及用于特定領域的專用算法框架。
三是著力研用結(jié)合，壯大產(chǎn)業(yè)實力。我國要統(tǒng)籌利用在理論研究方面的優(yōu)勢積累，應從引導科研機構(gòu)與產(chǎn)業(yè)界積極合作、鼓勵科研資源開放共享、建立政產(chǎn)學研用相結(jié)合的創(chuàng)新型組織、鼓勵企業(yè)積極探索深度學習框架應用場景等四個方面入手，強化從理論研究向?qū)嶋H應用轉(zhuǎn)化的能力。
四是著力開放開源，營造創(chuàng)新環(huán)境。我國要營造創(chuàng)新良好的算法框架發(fā)展環(huán)境，建議遵循開源開放原則，聯(lián)合建設國家主導的開源社區(qū)，引領各方積極參與貢獻力量。同時，要促進創(chuàng)新主體互動，協(xié)同推進發(fā)展，從而建立以算法框架研發(fā)為核心，芯片、系統(tǒng)、軟硬件平臺研發(fā)布局為支撐的科技創(chuàng)新體系，完善人工智能核心生態(tài)圈。
（免責聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。
任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時，應及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。 ）
