‘深度學(xué)習(xí)’(deep learning)已經(jīng)改變了計(jì)算機(jī)在現(xiàn)實(shí)世界中觀看、傾聽與認(rèn)知事物的方式。然而，對于半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)來說，最重要或許也最實(shí)際的問題是：深度學(xué)習(xí)將會深入智能手機(jī)、可穿戴式設(shè)備或是自動(dòng)駕駛汽車中使用的微型計(jì)算機(jī)視覺SoC嗎？誰將致力于開發(fā)針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的SoC架構(gòu)？它將會是一款什么樣的SoC？
“毫無疑問地，深度學(xué)習(xí)確實(shí)是改變游戲規(guī)則的一大突破，”嵌入式視覺聯(lián)盟(EVA)創(chuàng)辦人Jeff Bier以計(jì)算機(jī)視覺為例表示，深度學(xué)習(xí)具有強(qiáng)大的影響力，“必須說的是，目前它還只是一種經(jīng)驗(yàn)領(lǐng)域。人們正在嘗試不同的東西。”
現(xiàn)在已經(jīng)有充份的證據(jù)顯示芯片供貨商對深度學(xué)習(xí)(更具體地說是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的興趣不斷增加。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)正廣泛地應(yīng)用在影像與視頻辨識領(lǐng)域。
高通(Qualcomm)日前推出了首款可‘模擬人腦’的Zeroth認(rèn)知運(yùn)算平臺。根據(jù)高通表示，Zeroth將會被應(yīng)用在未來的移動(dòng)芯片中，包括即將推出的Snapdragon 820.
Cognivue是另一家專注于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的公司。該公司開發(fā)出新的Opus嵌入式視覺SoC架構(gòu)，據(jù)稱將可利用深度學(xué)習(xí)方面的進(jìn)展，大幅提高認(rèn)知偵測的準(zhǔn)確度。Cognivue目前正與加拿大渥太華大學(xué)(University of Ottawa)合作開發(fā)這一架構(gòu)。
從Nvidia今年的GPU技術(shù)大會(GTC)發(fā)布來看，就能了解Nvidia也正看好以GPU為主的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。
中國搜尋巨擘百度(Baidu)也致力于開發(fā)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于辨識數(shù)據(jù)中心的基本對象分類。百度計(jì)劃將這些模型移植到嵌入式系統(tǒng)中。
百度深度學(xué)習(xí)研究院(Baidu Research)科學(xué)家吳韌表示，“隨著智能手機(jī)的處理性能大幅提高，從數(shù)據(jù)中心的深度學(xué)習(xí)擷取的超級智能模型可執(zhí)行在我們的手機(jī)上。”一支有效配置的手機(jī)可以直接在手機(jī)上執(zhí)行這些模型，而不需要通過云端傳送與接收數(shù)據(jù)。吳韌并補(bǔ)充說：“目前所面臨的最大挑戰(zhàn)在于是否能以低功耗模式執(zhí)行作業(yè)。”
網(wǎng)絡(luò)搜尋‘長得像狗的貓’所得到的結(jié)果
人工智能導(dǎo)入深度學(xué)習(xí)
有一點(diǎn)是明確的。籠罩在1980年代末期和1990年代早期對于人工智能(AI)的沮喪和失望已經(jīng)煙消云散了。在這個(gè)新的‘巨量數(shù)據(jù)’時(shí)代，大量的數(shù)據(jù)和超強(qiáng)運(yùn)算能力的結(jié)合，開始訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨別對象。深度學(xué)習(xí)如今正被視為邁向AI道路的一種全新領(lǐng)域。
有些人宣稱，機(jī)器正取得像人類一樣準(zhǔn)確辨識對象的能力。根據(jù)微軟(Microsoft)研究人員最近發(fā)布的一篇文章，該公司基于深度CNN的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)在ImageNet 1000挑戰(zhàn)賽中的對象分類表現(xiàn)，首度超越了人類的能力。就在微軟宣布其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)以4.94%的誤差率超越人類基準(zhǔn)的5.1%誤差率過后五天，Google也宣布該公司的系統(tǒng)表現(xiàn)更勝微軟0.04%。
然而，在電子產(chǎn)業(yè)中，不同的廠商解決深度學(xué)習(xí)的方法也各不相同。
