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[導讀]想要了解“深度學習+”,我們必須回到深度學習技術在中國落地生根的歷史當中。2006年,辛頓等人意外發(fā)現(xiàn)了多層神經(jīng)網(wǎng)絡帶來的全新可能性,就此將上世紀80年代已經(jīng)產(chǎn)生的機器學習技術,推動到了深度學習的新階段,而深度學習技術在一系列AI測試任務上的優(yōu)異表現(xiàn),也重新燃起了人們對AI的期待??陀^來說,經(jīng)歷了兩次寒冬的AI技術,能夠再次復興的核心要素就是深度學習技術的出現(xiàn)。

想要了解“深度學習+”,我們必須回到深度學習技術在中國落地生根的歷史當中。2006年,辛頓等人意外發(fā)現(xiàn)了多層神經(jīng)網(wǎng)絡帶來的全新可能性,就此將上世紀80年代已經(jīng)產(chǎn)生的機器學習技術,推動到了深度學習的新階段,而深度學習技術在一系列AI測試任務上的優(yōu)異表現(xiàn),也重新燃起了人們對AI的期待??陀^來說,經(jīng)歷了兩次寒冬的AI技術,能夠再次復興的核心要素就是深度學習技術的出現(xiàn)。

但在此后的多年時間里,深度學習還僅僅停留在非常小眾的范疇里,甚至在學術界中也非常小眾。2010年,當時剛剛來到百度的王海峰發(fā)現(xiàn)了這種技術所蘊藏的巨大潛能。很快,百度內部高度認可了王海峰的發(fā)現(xiàn),并早早在2012年就開始探索深度學習技術與應用。2013年1月,百度率先建立全球首個專注深度學習研究的深度學習研究院(IDL)。同時,百度也開始布局深度學習開發(fā)框架的研發(fā)。就這樣,非常幸運同時也非常必然,在王海峰的敏銳發(fā)現(xiàn)與百度的當機立斷下,中國企業(yè)沒有在AI浪潮中掉隊,甚至成為了全球AI探索的領路人。

此后多年時間,可以視作中國深度學習技術的創(chuàng)生期。在此期間,百度為代表的AI行業(yè)取得了一系列成績,比如自主深度學習框架飛槳的問世與發(fā)展,多種深度學習算法的進步提升。隨著2017年全球AI熱潮的到來,中國發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,深度學習技術的戰(zhàn)略地位與社會需求也水漲船高。面向新的形勢,百度最大化發(fā)揮了自身的深度學習技術積累與平臺優(yōu)勢,快速進行了一系列戰(zhàn)略升級與產(chǎn)業(yè)成長。

AI 會造成人類的大規(guī)模失業(yè)嗎?

我覺得,如果人們對 AI 的發(fā)展報以一種厭惡和排斥的態(tài)度,那它逐漸取代部分人的工作只是時間問題。但如果我們能夠接納 AI 的發(fā)展,去主動了解、使用 AI,讓它成為日常工作生活中的得力助手,那我們就不會被 AI 取代,反而會在 AI 幫助下更好的創(chuàng)作內容。

這并不是一種 " 打不過就加入 " 的無奈,反而是人類不斷發(fā)展的必然。

正如熱兵器最終取代了冷兵器,信息化軍隊脫胎于機械化軍隊,互聯(lián)網(wǎng)一定程度上取代了傳統(tǒng)媒體,我們之所以成為今天的我們,同樣也是接納了諸多新事物的結果。而且在當下,一些技術的發(fā)展正處于瓶頸,或者是被一張薄紙擋住未來。

比如 VR 領域的計算機圖形學,同樣也需要 AI 從另一個角度去攻破。就連計算機圖形學大佬約翰 · 卡馬克也在開拓通用人工智能的道路,并表示 " 想嘗試一些沒人知道會走向何方的領域 "。

無論是芯片產(chǎn)業(yè)的殘酷博弈、AI 算法競賽還是知識圖譜比拼,甚至是不知方向的瘋狂砸錢,面對 AI 帶來的期待與焦慮,人類今天種種,是因為誰也說不好,哪一天 AI 技術就如爆炸一樣,捅穿了蒙在未來前面那張薄紙。

在物聯(lián)網(wǎng)時代到來后,MCU則被賦予了端側計算中樞這一更高使命。無論是設備本身的功能還是作為物聯(lián)網(wǎng)的一部分,物聯(lián)網(wǎng)設備在連接、交互、安全等方面都已經(jīng)離不開MCU。

而當如今智能遇上邊緣,MCU又擔起了新的使命。

隨著MCU的算力進一步提升,高頻MCU的主頻已經(jīng)提升到GHz級別,已經(jīng)可以滿足邊緣端低算力人工智能需求。將人工智能集成在MCU上,只用一顆芯片實現(xiàn)端側部署,正在成為新的潮流。

在過去幾年里,包括瑞薩在內的多家MCU廠商都在積極探索將MCU與人工智能結合。

在日前舉辦的ADI MCU Media Workshop上,ADI中國技術支持中心高級工程師辛毅就介紹的ADI最新的邊緣AI解決方案MAX78000就是踐行的這條路線。

辛毅介紹到,MAX78000集成了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)引擎,能夠滿足邊緣人工智能應用需求,并且MAX78000的設計宗旨是最大程度降低CNN引擎功耗。

為了這個目標,該器件采用了Arm Cortex-M4F處理器與32位RISC-V處理器的雙內核架構,內置了CNN引擎。

辛毅形象的把這個架構比喻成“爸爸和媽媽”:兩個微控制器內核是“買菜的媽媽”,CNN加速器則是“做菜的爸爸”,合力完成邊緣智能的計算工作。

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