微软人工大脑:跟我相比,“Google大脑”还是只猴子
各大科技企业近来不约而同地发力人工智能和深度学习领域。Google大脑之父、现百度首席科学家AndrewNg一个月前在PingWest于旧金山举办的SYNC大会上提到过,深度学习是许多现代科技产品背后的引擎,作为核心技术支撑着商业上的应用,比如网络搜索、机器翻译、产品推荐和医学图像等,带来了相当可观的经济价值。现在,微软也加入了这个角斗场。微软的研究人员称,他们的深度学习系统名叫Adam(亚当)取得了突破性的成果,比起之前的深度学习系统而言更为成熟。微软的研究人员举例说,比如在图片识别方面,这个系统不仅可以识别出指定的物品,还能够在该类目分类项下,进行更精确的识别。和先前的Google大脑作对比,如果说Google大脑能做到的是,在看完一周Youtube视频后,识别出猫,那么Adam可以识别出猫及猫的品种,并且使用的机器数量只有之前的三十分之一。微软研究院主管PeterLee博士表示,Adam计划寻找的并不是在模拟神经网络的规模上有所突破,而是构建方式上的改进。这些改进指的是:优化和微调了机器处理数据和机器间数据沟通的方式。当计算系统变得更为复杂时,每个部件之间都在同一时间传送信息这件事会随着系统越来越庞大而越来越困难,而Adam系统允许了异步算法的存在。异步算法指的是将一个大的系统拆分为不同的部分,并且在和输出计算结果前允许他们分别独立运作,同时,在结果时各个部分的结果相互覆盖也没有问题。威斯康辛大学计算机科学学院的研究者FengNiu,BenjaminRecht等人的研究报告指出,在使用传统的随机梯度下降算法(SGD)来进行几个并行计算任务时,通常需要保证计算结果输出的同步,否则会引发数据冲突。但如果只是应用在小型计算系统里,首先,数据冲突的几率很低。其次,由于数据结果的写入往往是递增性的,每个部分输出和叠加只是顺序不同,因此即便发生冲突但计算结果通常都是一致的。这个在研究报告中被称为Hogwild!技术使得异步计算在深度学习系统中成为可能。另外,微软的深度学习系统,不同于Google大脑采用GPU为搭建的元件,而是使用了造价更为昂贵的CPU,这些机器由微软的Azure云服务提供支持。
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