本文转自微信民众号：阿里手艺（ID：ali_tech），作者：贾扬清，阿里盘算平台掌门人，封面：pixabay

作为 AI 大神，贾扬清让人印象深切的多是他写的AI框架Caffe ，那已是六年前的事了。经由多年的沉淀，成为“阿里新人”的他，对人工智能又有何意见？近来，贾扬清在阿里内部分享了他的思索与洞察。

贾扬清，浙江上虞人，结业于清华大学自动化系，在加州大学 Berkeley 分校获得盘算机博士学位，如今担负阿里盘算平台掌门人。

近来几年深度进修的盛行，人人一样平常认为是从2012年 AlexNet 在图象辨认范畴的胜利作为一个里程碑。AlexNet 提拔了全部业界对机械进修的接收水平：之前许多机械进修算法都处在“差不多能做 demo ”的水平，然则 AlexNet 的结果跨过了许多运用的门坎，造成了运用范畴井喷式的兴致。

固然，任何事变都不是一挥而就的。在2012年之前，许多胜利的要素已最先逐步展现：2009年的 ImageNet 数据库奠基了大批标注数据的基础；2010年最先，IDSIA 的 Dan Ciresan 初次用 GPGPU 举行物体辨认；2011年，北京的 ICDAR 大会上，神经收集在中文离线辨认上大放异彩。就算是 AlexNet 中用到的ReLU层，早在2001年神经科学的文献中就有说起过。

以是，肯定水平上说，神经收集的胜利也是一个瓜熟蒂落的历程。2012年今后的事变，人人能够读到许多，这里就不再赘述。

胜利与范围

在对待神经收集胜利的同时，我们也要进一步深挖其背地的理论配景和工程配景，为何神经收集和深度进修在几十年前失利，然则如今却胜利了？它胜利的缘由是什么？而它的范围又在什么地方？我们这里只能单方面地说几个重点：

• 胜利的缘由，一点是大数据，一点是高机能盘算。

• 范围的缘由，一点是构造化的明白，一点是小数据上的有用进修算法。

大批的数据，好比说挪动互联网的鼓起，和 AWS 如许低成本获得标注数据的平台，使机械进修算法得以打破数据的限定；因为 GPGPU 等高机能运算的鼓起，又使得我们能够在能够控制的时间内（以天为单元以至更短）举行 exaflop 级别的盘算，从而使得练习庞杂收集变得能够。

要注意的是，高机能盘算其实不只限于 GPU ，在 CPU 上的大批向量化盘算，分布式盘算中的 MPI 笼统，这些都和60年代就最先鼓起的 HPC 范畴的研究成果密弗成分。

然则，我们也要看到深度进修的范围性。本日，许多深度进修的算法照样在感知这个层面上形成了打破，能够从语音、图象，这些非构造化的数据中举行辨认的事情。在面临越发构造化的题目的时刻，简朴地套用深度进修算法能够其实不能到达很好的结果。

有的同砚能够会问为何 AlphaGo 和 Starcraft 如许的算法能够胜利。 一方面，深度进修处理了感知的题目，另一方面，我们也要看到另有许多传统的非深度进修算法，好比说 Q-learning 和其他加强进修的算法，一同支持起了全部体系。而且，在数据量异常小的时刻，深度进修的庞杂收集每每没法获得很好的结果，然则许多范畴，特别是相似医疗如许的范畴，数据是异常难获得的，这多是接下去的一个很有意义的科研偏向。

接下去，深度进修或许更普遍地说，AI 这个偏向会怎样走？我小我的觉得，虽然人人前几年一向存眷AI框架，然则近年来框架的同质化说清楚明了它不再是一个须要花大精神处理的题目，TensorFlow 如许的框架在产业界的普遍运用，和种种框架应用 Python 在建模范畴的优异显示，已能够资助我们处理许多之前须要本身编程完成的题目。

因而，作为 AI 工程师，我们应当跳出框架的镣铐，往更普遍的范畴寻觅代价。

应战

往上走，我们会碰到产物和科研的许多新应战：

• 传统的深度进修运用，好比说语音、图象等等，应当怎样输出产物和代价？好比说，盘算机视觉如今基础照样停止在安防这个层面上，怎样深切到医疗、传统产业，以至社会关爱（怎样资助瞽者瞥见这个天下？）这些范畴，是不只须要手艺，还须要产物思索的。

• 除语音和图象以外，怎样处理更多题目。许多互联网企业中有一个“缄默沉静的大多数”的运用，就是引荐体系：它经常占有了凌驾80%以至90%的机械进修算力，怎样将深度进修和传统引荐体系进一步整合，怎样寻觅新的模子，怎样对搜刮和引荐的结果建模，这些能够没有像语音和图象那末为人所知，倒是公司弗成缺乏的妙技。

• 纵然在科研偏向，我们的应战也刚刚最先。Berkeley 的传授 Jitendra Malik 曾说，“我们之前是手工调算法，如今是手工调收集架构，若是囿于这类形式，那人工智能没法提高”。怎样走出手工调参的老路，用智能提拔智能，是个异常有意思的题目。最最先的 AutoML 体系依旧停止在用大批算力暴力搜刮模子构造的层面上，然则如今种种更高效的 AutoML 手艺最先发生，这是值得存眷的。

时机

往下走，我们会发明传统的体系、体系构造等学问，盘算机软件工程的实践，会给 AI 带来许多新的时机，好比说：

• 传统的 AI 框架都是手写高机能代码，然则模子云云多变，新的硬件平台屡见不鲜，我们应当怎样进一步提拔软件效力？我们已看到有经由过程编译器手艺和传统的人工智能搜刮方法来反过来优化AI框架，好比 Google 的 XLA 和华盛顿大学的 TVM，这些项目虽然处于初期，然则已展现出它们的潜力。

• 平台怎样提拔整合才能。在开源范畴，人人的做法是一小我，一台机械，几个 GPU ，练习对照学院派的模子。然则在大规模运用中，我们的数据量异常大，模子异常庞杂，集群还会涌现种种调理的应战（能不能一会儿就请求256个 GPU ？盘算资本是不是能够弹性调理？），这些关于我们本身的机械进修平台，和云上向客户供应的效劳，都提出了异常多的应战。

• 怎样举行软硬件的协同设想。在深度进修的盘算形式最先逐步固化的时刻（好比说 CNN ），新硬件和特别硬件（好比 ASIC ）的上风就最先体现出来了。怎样完成软硬件的协同设想，防备“硬件出来了，不知道怎样写顺序”或许“模子已变了，硬件一出来就过期了”如许的题目，会是将来几年中很大的偏向。

人工智能是一个一日千里的范畴，有一个笑话说，2012年的科研成果，如今说起来都已是上古时代的故事了。疾速的迭代带来的大批时机和应战是异常令人兴奋的，无论是有履历的研究者照样新学 AI 的工程师，在现今云化、智能化的年代，若是能疾速进修并革新算法和工程的种种应战，就能够经由过程算法立异引领而且赋能社会各个范畴。

这方面，人工智能范畴开源开放的种种代码，科研文章和平台给人人制造了比之前更轻易的入门门坎，时机都控制在我们本身手中。

*文章为作者自力看法，不代表虎嗅网态度

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