IBM在去年底舉行了首次人工智慧(AI)會議,IBM研究人員的報告讓我們知道該領域的知名人士,和研究人員正在著手解決的AI相關問題。

消費性電子展(CES)剛結束,讓我們把注意力從那些吸引人的小玩意兒轉移到AI技術。

我和我的搭檔EDN主編Brian Santo一起前往拉斯維加斯之前,我們倆都非常期待聽到許多關於AI的話題,並在CES上看到許多具有AI功能的產品。(編按:歡迎參考文章下方YouTube視訊聽本文作者與Brain分享CES見聞)

令人驚訝的是,我們感受到的AI熱潮比我們想像得少。大部分是我們已經知道的產品,像是AI語音產品,例如智慧音箱、智慧玩具,和AI相關的電腦視覺應用,例如自駕車。

顯然,AI最初推廣的商業市場,專注於方便、易於使用(語音)的消費性產品。

因此,亞馬遜(Amazon)、Google和微軟(Microsoft)支援的語音AI產品到處可見,可作為消費性電子廠商的產品噱頭,例如,高通(Qualcomm)的展示車駕駛座就搭載了亞馬遜Alexa功能。

大多數關於AI語音產品的報導從去年開始,當時我們在CES展覽上看到的AI產品令人感到無趣。

作為一名產業的記者,我對AI的無知讓我感到謙卑,有這麼多東西需要學習。在我的2019年議程中,我列出了我想瞭解的是產業在「廣義AI」的走向、了解物聯網整合「分散式(distributed)AI和機器學習應用」、了解「生物啟發晶片設計(bio-inspired chip designs)」發展到哪裡,以及它們與AI之間的關係。我還考慮了AI的可解釋性、安全性和公平性。

顯然,開始的地方不是CES。(我在想什麼?)AI仍然被困在研發部門和學術界的圍牆後面,儘管現在已經開始慢慢進入公眾領域。

幸運的是,IBM研究部門的Rajiv Joshi聯絡我,他去年秋天在IBM T.J. Watson研究中心舉辦了AI運算研討會(AI Compute Symposium)。他告訴我第一次AI研討會是如何與IEEE電路與系統協會(IEEE Circuits and Systems Society)和IEEE電子設備協會(the IEEE Electron Device Society)密切合作。

20190215NT01P1 Rajiv Joshi

我請Joshi為我進行AI研討會簡要介紹(因為我不在會場),他提出了一份易於理解的現場報告。雖然這場會議在兩個多月前舉行,但Joshi的報告(閱讀下文全文)提供了AI研究領域中正在發展的全貌。這是一個很好的工具,可以找出這個領域的參與者,且研究人員正在推動解決AI問題。

Joshi提到,下一次在今年10月中舉行的AI研討會將會更精采。所有專業人士、教授和學生皆可免費參加。去年秋天舉辦的第一次AI研討會僅限約160人參加。

Joshi是關鍵技術負責人、主要發明者和IBM技術學院的成員。Joshi在AI研討會上的其他負責人包括聯想的HPC和AI戰略和架構師Matt Ziegler,以及IBM T.J. Watson 研究中心的經理和研究員Arvind Kumar。Ziegler與Kumar擔任會議主席,研討會的另一位科學家是加泰隆尼亞理工大學(UPC Barcelona Tech)教授Eduard Alarcon,她是新興及精選電路與系統期刊(IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems;JETCAS)的主編。

如果你正在尋找第一場AI研討會上的演講記錄,2019年6~7月將會出版一本刊載演講內容與投影片的書(由IEEE CAS贊助)。Joshi提到,部分文件很可能會在今年稍晚發表在IEEE JETCAS 雜誌上,同時,座談會的影片將於今年4月在IEEE電視台播放。

以下是Joshi在第一次AI研討會上所做的報導:

IBM Research、IEEE電路和系統協會(CAS)和IEEE電子設備協會(EDS)於2018年10月25日在紐約約克鎮高地的IBM T. J. Watson研究中心THINKLab實驗室共同舉辦了第一次AI運算研討會。這次活動邀集了來自業界和學術界的夢想家、思想家和創新者,共同舉辦了為期一天的研討會,主題在討論解決AI運算挑戰和AI未來方向的先進技術研究。研討會包括兩場專題演講、六場特邀講座、一場學生專題研究海報展和一場小組討論。這次活動是免費的,有來自IBM、各公司和大學的155名出席者參加。IBM和IEEE在當時的確展示了他們在AI運算領域的先進專業知識。

20190215NT01P2 委員們和特邀演講嘉賓,由左到右,包含Xin Zhang (IBM)、Krishnan Kailas (IBM)、Edward Alarcon (加泰隆尼亞理工大學)、Rajiv Joshi (IBM)、Arvind Kumar (IBM)、Matt Ziegler (IBM)、Mike Davies (英特爾)、Rob Aitken (AMD)、Naveen Verma (普林斯頓大學)、Wei Lu (密西根大學)、Todd Hylton (加州大學聖地牙哥分校)、Andreas Andreou (約翰霍普金斯大學)、Mark Wegman (IBM)、Pamela Abshire (馬里蘭州立大學)。(照片來源:IBM)

IBM的Lisa Amini和ARM的Rob Aitken發表了主題演講。Amini談到關於MIT-IBM Watson AI實驗室研究專案的內容令人感到興奮,該實驗室最近慶祝成立一周年。Amini的研究範圍包含狹義、廣義和一般AI的三層AI,她認為AI研究領域正在開始進入廣義的AI,而一般的AI仍然是未來的長期發展目標。Aitken隨後發表了主題演講,描述了目前有多少AI相關的問題浮現出來,代表著目前不斷變動的目標和規則,而非傳統運算問題的固定目標和規則。Aikten也介紹了一些實用的方法,如何將複雜問題細分為可管理的項目,這些項目提供了解決複雜AI難題的方法。最後,他總結提到,物聯網需要具有AI和機器學習應用的分散式系統,包括即時性、可解釋性和安全性。

在專題演講之後,英特爾的Mike Davies和IBM的Jeff Burns受邀在「產業觀點」的場次進行演講。這些演講內容提供了短期與長期的產業觀察全貌,內容涵蓋架構、電路設計和半導體技術。Davies的演講重點是英特爾的Loihi神經形態晶片(neuromorphic chip),以及神經形態研究的未來方向。儘管Loihi是一個數位晶片,但此研究途徑超越了傳統的馮紐曼架構(von-Neumann architectures)。另一方面,Burns的演講重點為目前投注的努力和未來加速深度學習的計畫。Burns描述了近期以類比電路設計提升專業數位加速器(specialized digital accelerators)功能的願景,以及未來的設備技術。

接下來,在「生物啟發運算(Bio-inspired Computing)」場次上,約翰霍普金斯大學(Johns Hopkins University)的Andreas Andreou提供了許多生物啟發晶片設計的例子,其中許多例子關於DARPA等組織感興趣的系統零件,用來解決複雜問題。來自加州大學聖地牙哥分校(University of California, San Diego)的Todd Hylton,提出了熱力運算的概念,作為未來運算研究的潛在方向,算是最具啟發性的一場演講,他認為技術的演進傾向透過程式設計、訓練和獎勵。

第三場講座的主題關於「新興技術」,演講者為密西根大學(University of Michigan)的Wei Lu和普林斯頓大學(Princeton University)的Naveen Verma。Lu介紹了近年來電阻式隨機存取記憶體(RRAM)零件和晶片級設計與製造的研究進展。他描述了RRAM如何為神經形態運算提供一個平台,是未來AI運算的一個潛力發展方向。Verma提出了一個關於記憶體運算的電路和架構方法的案例,這也是AI界高度關注的另一個主題,他介紹了幾種製造晶片的測量結果,為記憶體內運算(in memory computing)的發展潛力提供了有力證據。

研討會還舉辦了一場學生專題研究海報展,出席人數眾多,約有30名學生在會場上介紹AI運算主題。現場有許多引人注目的研究項目,有兩個項目獲獎,一個是加州大學伯克萊分校(UC Berkeley)的Sohum Datta,研究項目為「2048-dim通用超維度處理器(A 2048-dim General-purpose Hyper-Dimensional Processor)」。密西根大學Jingcheng Wang為另一個獲獎者,研究項目為「神經快取(Neural Cache):深度神經網路的位元串列快取加速(Bit-Serial In-Cache Acceleration)。」

20190215NT01P3 學生專題研究海報展。(照片來源:IBM)

研討會最後一場的座談會主題為「AI或是人工愚蠢:AI將有多聰明?」參與者包含一些專題演講與受邀演講的講者,以及IBM研究員Mark Wegman。現場充滿了熱烈的、有時是激烈的討論,內容從AI研究到AI倫理的進展。Hylton提出了一個案例,在狹義的AI發展上有所突破,但整體發展還未接近真正的AI。有時候Andreou與Wegman針對未來AI研究的進展爭論不休,而Verma最後針對雙方論點作出總結。此場座談會不久之後將會在IEEE電視台播放。

總體而言,與會者、演講者和主辦者的普遍共識是,這一天的研討會提供了一個具有學習性的平台,並引發了運算領域相關重要主題的熱烈討論。關於專題研討會的技術內容將會被收錄在其他出版物(包含書籍、期刊論文等),提供教育資源給任何對此題目感興趣的人。雖然在早期階段,IBM和IEEE正在規劃未來AI運算相關的活動,請參考此網站了解最新進展。lks告訴我們,他們正在為「通用閘道器」開發一個軟體引擎,進行安全性、連接性和設備管理,目前還沒有開發出來。但是當產品開發出來後,我們將會更加關注易於安裝的智慧家居產品的發展動向。

(參考原文: Who's Who in AI Today,by Junko Yoshida)