IBM在去年底舉行了首次人工智能(AI)會(huì)議，IBM研究人員的報(bào)告讓我們知道該領(lǐng)域的知名人士，和研究人員正在著手解決的AI相關(guān)問題。

消費(fèi)性電子展(CES)剛結(jié)束，讓我們把注意力從那些吸引人的小玩意兒轉(zhuǎn)移到AI技術(shù)。

我和我的搭檔EDN主編Brian Santo一起前往拉斯韋加斯之前，我們倆都非常期待聽到許多關(guān)于AI的話題，并在CES上看到許多具有AI功能的產(chǎn)品。(編按：歡迎參考文章下方Y(jié)ouTube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熱潮比我們想象得少。大部分是我們已經(jīng)知道的產(chǎn)品，像是AI語音產(chǎn)品，例如智能音箱、智能玩具，和AI相關(guān)的計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用，例如自駕車。

顯然，AI最初推廣的商業(yè)市場(chǎng)，專注于方便、易于使用(語音)的消費(fèi)性產(chǎn)品。

因此，亞馬遜(Amazon)、Google和微軟(Microsoft)支持的語音AI產(chǎn)品到處可見，可作為消費(fèi)性電子廠商的產(chǎn)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(shù)關(guān)于AI語音產(chǎn)品的報(bào)導(dǎo)從去年開始，當(dāng)時(shí)我們?cè)贑ES展覽上看到的AI產(chǎn)品令人感到無趣。

作為一名產(chǎn)業(yè)的記者，我對(duì)AI的無知讓我感到謙卑，有這么多東西需要學(xué)習(xí)。在我的2019年議程中，我列出了我想了解的是產(chǎn)業(yè)在“廣義AI”的走向、了解物聯(lián)網(wǎng)整合“分布式(distributed)AI和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用”、了解“生物啟發(fā)芯片設(shè)計(jì)(bio-inspired chip designs)”發(fā)展到哪里，以及它們與AI之間的關(guān)系。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。(我在想什么？)AI仍然被困在研發(fā)部門和學(xué)術(shù)界的圍墻后面，盡管現(xiàn)在已經(jīng)開始慢慢進(jìn)入公眾領(lǐng)域。

幸運(yùn)的是，IBM研究部門的Rajiv Joshi聯(lián)絡(luò)我，他去年秋天在IBM T.J. Watson研究中心舉辦了AI運(yùn)算研討會(huì)(AI Compute Symposium)。他告訴我第一次AI研討會(huì)是如何與IEEE電路與系統(tǒng)協(xié)會(huì)(IEEE Circuits and Systems Society)和IEEE電子設(shè)備協(xié)會(huì)(the IEEE Electron Device Society)密切合作。

我請(qǐng)Joshi為我進(jìn)行AI研討會(huì)簡要介紹(因?yàn)槲也辉跁?huì)場(chǎng))，他提出了一份易于理解的現(xiàn)場(chǎng)報(bào)告。雖然這場(chǎng)會(huì)議在兩個(gè)多月前舉行，但Joshi的報(bào)告(閱讀下文全文)提供了AI研究領(lǐng)域中正在發(fā)展的全貌。這是一個(gè)很好的工具，可以找出這個(gè)領(lǐng)域的參與者，且研究人員正在推動(dòng)解決AI問題。

Joshi提到，下一次在今年10月中舉行的AI研討會(huì)將會(huì)更精采。所有專業(yè)人士、教授和學(xué)生皆可免費(fèi)參加。去年秋天舉辦的第一次AI研討會(huì)僅限約160人參加。

Joshi是關(guān)鍵技術(shù)負(fù)責(zé)人、主要發(fā)明者和IBM技術(shù)學(xué)院的成員。Joshi在AI研討會(huì)上的其他負(fù)責(zé)人包括聯(lián)想的HPC和AI戰(zhàn)略和架構(gòu)師Matt Ziegler，以及IBM T.J. Watson 研究中心的經(jīng)理和研究員Arvind Kumar。Ziegler與Kumar擔(dān)任會(huì)議主席，研討會(huì)的另一位科學(xué)家是加泰隆尼亞理工大學(xué)(UPC Barcelona Tech)教授Eduard Alarcon，她是新興及精選電路與系統(tǒng)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(chǎng)AI研討會(huì)上的演講記錄，2019年6~7月將會(huì)出版一本刊載演講內(nèi)容與投影片的書(由IEEE CAS贊助)。Joshi提到，部分文件很可能會(huì)在今年稍晚發(fā)表在IEEE JETCAS 雜志上，同時(shí)，座談會(huì)的影片將于今年4月在IEEE電視臺(tái)播放。

以下是Joshi在第一次AI研討會(huì)上所做的報(bào)導(dǎo)：

IBM Research、IEEE電路和系統(tǒng)協(xié)會(huì)(CAS)和IEEE電子設(shè)備協(xié)會(huì)(EDS)于2018年10月25日在紐約約克鎮(zhèn)高地的IBM T. J. Watson研究中心THINKLab實(shí)驗(yàn)室共同舉辦了第一次AI運(yùn)算研討會(huì)。這次活動(dòng)邀集了來自業(yè)界和學(xué)術(shù)界的夢(mèng)想家、思想家和創(chuàng)新者，共同舉辦了為期一天的研討會(huì)，主題在討論解決AI運(yùn)算挑戰(zhàn)和AI未來方向的先進(jìn)技術(shù)研究。研討會(huì)包括兩場(chǎng)專題演講、六場(chǎng)特邀講座、一場(chǎng)學(xué)生專題研究海報(bào)展和一場(chǎng)小組討論。這次活動(dòng)是免費(fèi)的，有來自IBM、各公司和大學(xué)的155名出席者參加。IBM和IEEE在當(dāng)時(shí)的確展示了他們?cè)贏I運(yùn)算領(lǐng)域的先進(jìn)專業(yè)知識(shí)。

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(xué))、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(xué))、Wei Lu (密歇根大學(xué))、Todd Hylton (加州大學(xué)圣地亞哥分校)、Andreas Andreou (約翰霍普金斯大學(xué))、Mark Wegman (IBM)、Pamela Abshire (馬里蘭州立大學(xué))。(照片來源：IBM)

IBM的Lisa Amini和ARM的Rob Aitken發(fā)表了主題演講。Amini談到關(guān)于MIT-IBM Watson AI實(shí)驗(yàn)室研究項(xiàng)目的內(nèi)容令人感到興奮，該實(shí)驗(yàn)室最近慶祝成立一周年。Amini的研究范圍包含狹義、廣義和一般AI的三層AI，她認(rèn)為AI研究領(lǐng)域正在開始進(jìn)入廣義的AI，而一般的AI仍然是未來的長期發(fā)展目標(biāo)。Aitken隨后發(fā)表了主題演講，描述了目前有多少AI相關(guān)的問題浮現(xiàn)出來，代表著目前不斷變動(dòng)的目標(biāo)和規(guī)則，而非傳統(tǒng)運(yùn)算問題的固定目標(biāo)和規(guī)則。Aikten也介紹了一些實(shí)用的方法，如何將復(fù)雜問題細(xì)分為可管理的項(xiàng)目，這些項(xiàng)目提供了解決復(fù)雜AI難題的方法。最后，他總結(jié)提到，物聯(lián)網(wǎng)需要具有AI和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的分布式系統(tǒng)，包括實(shí)時(shí)性、可解釋性和安全性。

在專題演講之后，英特爾的Mike Davies和IBM的Jeff Burns受邀在“產(chǎn)業(yè)觀點(diǎn)”的場(chǎng)次進(jìn)行演講。這些演講內(nèi)容提供了短期與長期的產(chǎn)業(yè)觀察全貌，內(nèi)容涵蓋架構(gòu)、電路設(shè)計(jì)和半導(dǎo)體技術(shù)。Davies的演講重點(diǎn)是英特爾的Loihi神經(jīng)形態(tài)芯片(neuromorphic chip)，以及神經(jīng)形態(tài)研究的未來方向。盡管Loihi是一個(gè)數(shù)字芯片，但此研究途徑超越了傳統(tǒng)的馮紐曼架構(gòu)(von-Neumann architectures)。另一方面，Burns的演講重點(diǎn)為目前投注的努力和未來加速深度學(xué)習(xí)的計(jì)劃。Burns描述了近期以模擬電路設(shè)計(jì)提升專業(yè)數(shù)字加速器(specialized digital accelerators)功能的愿景，以及未來的設(shè)備技術(shù)。

接下來，在“生物啟發(fā)運(yùn)算(Bio-inspired Computing)”場(chǎng)次上，約翰霍普金斯大學(xué)(Johns Hopkins University)的Andreas Andreou提供了許多生物啟發(fā)芯片設(shè)計(jì)的例子，其中許多例子關(guān)于DARPA等組織感興趣的系統(tǒng)零件，用來解決復(fù)雜問題。來自加州大學(xué)圣地亞哥分校(University of California, San Diego)的Todd Hylton，提出了熱力運(yùn)算的概念，作為未來運(yùn)算研究的潛在方向，算是最具啟發(fā)性的一場(chǎng)演講，他認(rèn)為技術(shù)的演進(jìn)傾向透過程序設(shè)計(jì)、訓(xùn)練和獎(jiǎng)勵(lì)。

第三場(chǎng)講座的主題關(guān)于“新興技術(shù)”，演講者為密歇根大學(xué)(University of Michigan)的Wei Lu和普林斯頓大學(xué)(Princeton University)的Naveen Verma。Lu介紹了近年來電阻式隨機(jī)存取內(nèi)存(RRAM)零件和芯片級(jí)設(shè)計(jì)與制造的研究進(jìn)展。他描述了RRAM如何為神經(jīng)形態(tài)運(yùn)算提供一個(gè)平臺(tái)，是未來AI運(yùn)算的一個(gè)潛力發(fā)展方向。Verma提出了一個(gè)關(guān)于內(nèi)存運(yùn)算的電路和架構(gòu)方法的案例，這也是AI界高度關(guān)注的另一個(gè)主題，他介紹了幾種制造芯片的測(cè)量結(jié)果，為內(nèi)存內(nèi)運(yùn)算(in memory computing)的發(fā)展?jié)摿μ峁┝擞辛ψC據(jù)。

研討會(huì)還舉辦了一場(chǎng)學(xué)生專題研究海報(bào)展，出席人數(shù)眾多，約有30名學(xué)生在會(huì)場(chǎng)上介紹AI運(yùn)算主題?，F(xiàn)場(chǎng)有許多引人注目的研究項(xiàng)目，有兩個(gè)項(xiàng)目獲獎(jiǎng)，一個(gè)是加州大學(xué)伯克萊分校(UC Berkeley)的Sohum Datta，研究項(xiàng)目為“2048-dim通用超維度處理器(A 2048-dim General-purpose Hyper-Dimensional Processor)”。密歇根大學(xué)Jingcheng Wang為另一個(gè)獲獎(jiǎng)?wù)?，研究?xiàng)目為“神經(jīng)快取(Neural Cache)：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的位串行快取加速(Bit-Serial In-Cache Acceleration)?！?/p>

研討會(huì)最后一場(chǎng)的座談會(huì)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?，F(xiàn)場(chǎng)充滿了熱烈的、有時(shí)是激烈的討論，內(nèi)容從AI研究到AI倫理的進(jìn)展。Hylton提出了一個(gè)案例，在狹義的AI發(fā)展上有所突破，但整體發(fā)展還未接近真正的AI。有時(shí)候Andreou與Wegman針對(duì)未來AI研究的進(jìn)展?fàn)幷摬恍?，而Verma最后針對(duì)雙方論點(diǎn)作出總結(jié)。此場(chǎng)座談會(huì)不久之后將會(huì)在IEEE電視臺(tái)播放。

總體而言，與會(huì)者、演講者和主辦者的普遍共識(shí)是，這一天的研討會(huì)提供了一個(gè)具有學(xué)習(xí)性的平臺(tái)，并引發(fā)了運(yùn)算領(lǐng)域相關(guān)重要主題的熱烈討論。關(guān)于專題研討會(huì)的技術(shù)內(nèi)容將會(huì)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(duì)此題目感興趣的人。雖然在早期階段，IBM和IEEE正在規(guī)劃未來AI運(yùn)算相關(guān)的活動(dòng)，請(qǐng)參考此網(wǎng)站了解最新進(jìn)展。lks告訴我們，他們正在為“通用網(wǎng)關(guān)”開發(fā)一個(gè)軟件引擎，進(jìn)行安全性、連接性和設(shè)備管理，目前還沒有開發(fā)出來。但是當(dāng)產(chǎn)品開發(fā)出來后，我們將會(huì)更加關(guān)注易于安裝的智能家居產(chǎn)品的發(fā)展動(dòng)向。