就目前來講，人工智能的宣傳主要集中在算法層面。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域處于全球領(lǐng)先水平的谷歌公司近期發(fā)表了一篇文章，其中介紹了AlphaGo Zero如何依靠一己之力從零開始成為圍棋世界的統(tǒng)治者，并憑借著先進(jìn)算法輕松擊敗全部原有AI版本。盡管這一切已經(jīng)證明強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的深厚功力，而谷歌公司及其它各類組織機(jī)構(gòu)也仍在積極網(wǎng)羅算法設(shè)計以及數(shù)據(jù)利潤總額領(lǐng)域的頂尖人才。
但是，真正的爆炸性新聞卻來自硬件世界——沒錯，來自由線路、芯片與電子元件組成的世界。硬件又回來了!
摩爾定律的扁平化
首先，讓我們對歷史作出一番快速回顧：
1958年，僅包含2個晶體管的首個集成電路問世，其規(guī)模相當(dāng)龐大——面積達(dá)到驚人的1平方厘米;到1971年，集成芯片性能的指數(shù)級增長使得“摩爾定律”逐漸浮出水面，與此前相同的面積下已經(jīng)能夠封裝多達(dá)2300個晶體管;到2014年，IBM公司的P8處理器已經(jīng)擁有多達(dá)42億個晶體管與16個計算核心，且芯片面積僅為650平方毫米。
但遺憾的是，在給定芯片之上能夠封裝多少個晶體管由自然規(guī)律所決定，且我們很快就將迎來這塊可惡的天花板。此外，在模式識別(例如語音理解與圖像識別等)領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用需要大量并行處理能力。
當(dāng)谷歌公司宣布其算法已經(jīng)能夠成功從圖片中識別出貓這一對象時，他們沒有提到該軟件需要16000塊處理器才能正常運(yùn)行。雖然大家可以使用云服務(wù)器農(nóng)場中的計算資源來解決這個問題，但不可否認(rèn)，我們有時候可能也需要在小型移動設(shè)備上運(yùn)行此類算法。隨著各個行業(yè)越來越多地將這類需求提上議事日程，在終端設(shè)備中運(yùn)行先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)功能開始帶來愈發(fā)可觀的潛力——不僅能夠為用戶提供理想服務(wù)，更能夠解決大量數(shù)據(jù)隱私問題。想象一下，如果Siri不需要對接云端進(jìn)行調(diào)用，而能直接利用智能手機(jī)硬件處理所有數(shù)據(jù)及算法，該有多好。然而，用戶顯然也不希望剛剛使用幾分鐘的Siri或者《我的世界》，自己的手機(jī)就因過熱而無法繼續(xù)工作。
解決瓶頸
設(shè)備之所以會快速過熱，是因為我們目前的計算機(jī)硬件設(shè)計主要依托于所謂“馮-諾依曼”架構(gòu)，而其中存在著固有瓶頸：傳統(tǒng)計算機(jī)體系架構(gòu)將處理與數(shù)據(jù)存儲資源彼此分離，這意味著數(shù)據(jù)需要在不同位置往來傳輸，才能完成計算流程。并行機(jī)制能夠?qū)⒂嬎闳蝿?wù)加以分解并分別處理的方式在一定程度上緩解了這個難題，但用戶仍然需要最終進(jìn)行數(shù)據(jù)移動，以便將所有內(nèi)容協(xié)調(diào)為需要的輸出結(jié)果。那么，我們是否有辦法擺脫這一硬件瓶頸?如果處理資源與數(shù)據(jù)駐留在同一位置，不需要任何移動操作，是否就能夠降低產(chǎn)生的熱量與消耗的能量?畢竟我們的大腦就采用這樣的工作方式：我們不會像計算機(jī)那樣刻意區(qū)分獨(dú)立的處理與數(shù)據(jù)存儲區(qū)域，一切都立足神經(jīng)元中進(jìn)行。
汲取來自大腦運(yùn)作方式的靈感，在人工智能領(lǐng)域早已不是什么新鮮事物——我們已經(jīng)在利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)。然而，我們實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的方法在于利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法及并行處理來模擬神經(jīng)元功能。但我們是否能夠構(gòu)建起并非“模擬”，而是真正與我們的大腦擁有同等運(yùn)作方式的計算機(jī)呢?自上世紀(jì)七十年代以來，人們就已經(jīng)設(shè)想將大腦的功能實(shí)際映射至硬件之上，換言之即設(shè)計出能夠直接映射大腦結(jié)構(gòu)的硬件。這種被稱為“神經(jīng)形態(tài)計算”的方法最近已經(jīng)開始進(jìn)行商業(yè)化，英特爾與高通等廠商已經(jīng)宣布將推出適合商業(yè)用途的神經(jīng)形態(tài)芯片。
神經(jīng)形態(tài)芯片很可能成為人工智能的終極助力，這樣的消息無疑令人振奮異常。需要強(qiáng)調(diào)的是，其也有可能將機(jī)器的智能水平提升到全新的高度。通過使用電子學(xué)而非軟件來開發(fā)機(jī)器認(rèn)知，我們或許能夠?qū)崿F(xiàn)通用型人工智能這一夢想，即創(chuàng)造出真正的智能系統(tǒng)。
量子：計算領(lǐng)域的宇宙大爆炸
然而，計算領(lǐng)域真正的宇宙大爆炸并非來自神經(jīng)形態(tài)芯片(盡管前景光明，但其可能將長時間作為小眾應(yīng)用存在)，而是來自量子物理原理。隨著快速計算需求的持續(xù)增加，我們解決真正困難問題的雄心也在持續(xù)鞏固。如果我們能夠計算出一系列分子排布來攻克癌癥，人類的未來會如何?這個問題實(shí)際上直指迄今為止所有癌癥研究的核心，即通過試錯法進(jìn)行實(shí)驗。經(jīng)典計算無法解決這樣的問題，因為參數(shù)組合在數(shù)次迭代之后將遞增至爆炸性的規(guī)模。量子計算則有可能一次性計算所有可能的組合，并在幾秒鐘之內(nèi)找到正確答案。量子計算能夠解決諸多類似的優(yōu)化型問題，例如考慮復(fù)雜業(yè)務(wù)中的資源分配優(yōu)化、在經(jīng)濟(jì)體系中進(jìn)行資源分配，做出能夠支持最佳策略的預(yù)測——甚至可以對密碼因子進(jìn)行分解。
量子計算機(jī)正在快速發(fā)展：我們目前的量子處理器處于50量子位水平。下面我們來詳細(xì)解讀這一數(shù)字的含義。32位量子計算機(jī)能夠處理40億個系數(shù)與256 GB信息——這樣的結(jié)果可能無法給人留下深刻的印象，因為大家可能會說自己的筆記本電腦也能在幾秒鐘內(nèi)完成類似的程序。然而，一旦我們構(gòu)建起64位量子計算機(jī)，那么情況將大不相同。這樣的計算機(jī)可以一次性計算出互聯(lián)網(wǎng)上的所有信息，更具體地講為74 EB(即10億GB)數(shù)據(jù)——利用目前的超級計算機(jī)，這些數(shù)據(jù)需要幾年才能處理完成。我們距離成功已經(jīng)很近了!然而這還不夠，一旦我們開發(fā)出256位量子計算機(jī)，真正的游戲規(guī)則改變者就會降臨——這樣一臺計算機(jī)能夠?qū)τ钪嬷腥吭拥臄?shù)量進(jìn)行計算。量子計算即為宇宙計算，其無疑將給整個人類文明帶來巨大而深遠(yuǎn)的影響。
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