微軟:跟我相比 谷歌大腦就是只猴子
2023-12-10 10:52:24 1
泡泡網主板頻道7月17日 各大科技企業近來不約而同地發力「人工智慧」和「深度學習」領域。「Google大腦之父」、現百度首席科學家Andrew Ng一個月前在SYNC大會上提到過,「深度學習是許多現代科技產品背後的「引擎」,作為核心技術支撐著商業上的應用,比如網絡搜索、機器翻譯、產品推薦和醫學圖像等,帶來了相當可觀的經濟價值。」
現在,微軟也加入了這個「角鬥場」。
微軟的研究人員稱,他們的深度學習系統——名叫Adam(亞當)——取得了突破性的成果,比起之前的深度學習系統而言更為成熟。微軟的研究人員舉例說,比如在圖片識別方面,這個系統不僅可以識別出指定的物品,還能夠在該類目分類項下,進行更精確的識別。
和先前的「Google大腦」作對比,如果說「Google大腦」能做到的是,在看完一周Youtube視頻後,識別出貓,那麼Adam可以識別出貓及貓的品種,並且使用的機器數量只有之前的三十分之一。
微軟研究院主管Peter Lee博士表示,「Adam計劃」尋找的並不是在模擬神經網絡的規模上有所突破,而是構建方式上的改進。這些改進指的是:優化和微調了機器處理數據和機器間數據溝通的方式。當計算系統變得更為複雜時,每個部件之間都在同一時間傳送信息——這件事會隨著系統越來越龐大而越來越困難,而Adam系統允許了異步算法的存在。
異步算法指的是將一個大的系統拆分為不同的部分,並且在分享和輸出計算結果前允許他們分別獨立運作,同時,在分享結果時各個部分的結果相互覆蓋也沒有問題。
威斯康辛大學計算機科學學院的研究者Feng Niu, Benjamin Recht等人的研究報告指出,在使用傳統的隨機梯度下降算法(SGD)來進行幾個並行計算任務時,通常需要保證計算結果輸出的同步,否則會引發數據衝突。但如果只是應用在小型計算系統裡,首先,數據衝突的機率很低。其次,由於數據結果的寫入往往是遞增性的,每個部分輸出和疊加只是順序不同,因此即便發生衝突但計算結果通常都是一致的。這個在研究報告中被稱為「Hogwild!」技術使得異步計算在深度學習系統中成為可能。
另外,微軟的深度學習系統,不同於Google大腦採用GPU為搭建的元件,而是使用了造價更為昂貴的CPU,這些機器由微軟的Azure雲服務提供支持。■