[原创] 总有一天,失业不再遥远

尽管人类离[通用人工智能]的路还很远,但越来越多新技术的出现,让这条路得以不断加速。

​What?强化学习设计芯片?

就这几天的事:Google已经开始用强化学习技术来设计芯片了!
如果说用强化学习来玩游戏、下围棋,甚至用来帮助提升互联网广告的点击率、收入,都不是什么新鲜事的话,那么用强化学习来设计芯片,就也太新鲜了吧?但Google就做到了[1]

我们提出了一种基于学习的芯片布局方法,这是芯片设计过程中最复杂、最耗时的阶段之一。与之前的方法不同,我们的方法具有从过去的经验中学习并随着时间的推移而改进的能力。特别是随着我们对更多的芯片块进行训练,我们的方法在快速生成以前未见过的芯片块的优化布局方面变得更好。为了实现这些结果,我们将芯片布局作为一个强化学习(RL)问题,并训练一个Agent将芯片网表的节点放置到芯片画布上。为了使我们的RL策略能够泛化到未见过的芯片块,我们将表征学习置于预测布局质量的有监督任务中。通过设计一个能够准确预测各种网表及其布局质量的神经架构,我们能够生成丰富的输入网表的特征嵌入。然后,我们使用这个架构作为我们的策略和价值网络的编码器来实现转移学习。我们的目标是将PPA(功率、性能和面积)降到最低,我们表明,在6个小时内,我们的方法可以在现代加速器网表上生成超越人类或可与之相媲美的芯片布局,而现有的基线需要人类专家在循环中进行,并需要几周的时间。

硬件工程师为之虎躯一颤。

这是我今年看到的第二个跟我多少有点关系,并且又让我马上喊出一句“卧槽”的技术应用了。
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在机器学习领域,强化学习可能是目前人类发明的、最接近人类成长过程的机器学习范式了。从婴儿的咿呀学步,到掌握海量知识,人都是在不断接受外界反馈中对自我行为做出修正,而强化学习正是模仿了这一过程。
目前科学家们正在不断拓展强化学习的应用边界,从一开始的相对简单领域,到越来越复杂的工作,都尝试用强化学习来完成。
事实上,在现实世界,真正比较大规模的、普通人摸得着看得见的强化学习应用,还是当属游戏领域的AI玩家,但考虑到游戏受众占总人口数的比例很小,所以客观地说,强化学习并没有像人脸识别、语音识别等机器学习技术一样渗透到民生的方方面面。不过,由于强化学习的可预见潜力很大,我们有理由相信,它会在很多领域代替人类的工作,而这些工作,不是低水平的重复工作,而是需要较高知识储备才能胜任的。
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米娜?你真的可以无障碍聊天?

还是Google,在今年1月的时候发布了一个聊天机器人:Meena[2](“米娜”?)。当然,说是发布,其实并没有公开地提供这个服务,也没有App提供下载,Google只是发了篇论文说他们达到了什么样的技术成果。
这个Meena有多牛呢?
举个大家生活中随处可见的例子:无论你是在京东淘宝上购物的时候在线咨询,还是在打各种客服电话的时候接线的是个“机器人”,可能都会很容易遇到这样一种情况:只要问题问得不是那么直接,那些“聊天机器人”就不知道怎么回答了。
再比如,我家里有一个“小爱同学”(小米的智能音箱),我问她“明天的天气怎么样”,她能完美回答我;但如果我用和人类随意聊天的方式来和她对话,她马上就会进入懵逼状态:“哎呀,你说的这个问题小爱不懂”。
理想和现实的差距,就是人类和市面上所有聊天机器人的差距。
而Google的Meena是一个“开放领域聊天机器人”。开放领域聊天机器人不会仅限于在某个特定领域,而是能够和用户聊近乎所有的话题——这不就是人类的正常表现嘛。
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Meena是一个有着26亿参数的端到端神经对话模型,也就是GPT-2模型最大版本(15 亿参数)的1.7倍。通过实验可以看到,Meena 比现有的 SOTA 聊天机器人能够更好地完成对话,对话内容显得更为具体、清楚。

Google也给出了一些实例,用来说明Meena与人类的对话有多自然。
如果Meena真能达到真人水平,那她一定是我做梦都想拥有的一个chatbot。
我现在每周都在Cambly上和外国人聊天练口语,我当然想把这钱省下来,我曾经也找过英语的chatbot,但没有什么好的结果,在语言学习方面,和人类交流目前还是具有不可替代性。我可以和外国人聊新冠疫情的近况,聊时事政治的发展,但是我和一个chatbot讲这些,它可能当我是傻子(其实它才是傻子)。
所以,如果有一个像Meena那样的chatbot可以和我在开放领域以人类水平用英语聊天,那我真要笑开了花!
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有生之年的期盼

随着技术的发展,在我有生之年,我一定会看到很多本来“不可替代”的人类,会因为技术的发展而失业,这当中,或许就包含了我这样的工程师。而技术的目标之一就是节省更大的成本,我也相信在未来几十年,AI在语言学习上一定可以代替人类,和学生进行几乎无障碍的交流对话。
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链接

[1] https://ai.googleblog.com/2020/04/chip-design-with-deep-reinforcement.html
[2] https://ai.googleblog.com/2020/01/towards-conversational-agent-that-can.html

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