臉書將自行開發AI晶片，加入AI競賽
科技產業資訊室 (iKnow) - May 發表於 2019年2月20日
圖、臉書將自行開發AI晶片，加入AI競賽
Facebook首席人工智慧科學家Yann LeCun在舊金山舉行的國際固態電路會議(2019.2.18)發表一篇新的研究論文，概述他對人工智慧的未來展望，同時表示FB將自主ASIC晶片來支援自家的AI計畫，將專注於AI晶片和硬體如何共同運作發展。市場傳出，Facebook將與Intel合作開發人工智慧晶片。
由於，深度學習的興起，以吸引不少科技大廠宣示要開發自主AI晶片，有：蘋果、谷歌、亞馬遜、Nvidia、華為等，將AI應用於快速語言翻譯和識別照片中物體的尖端人工智慧技術。愈來越多科技大廠選擇開發自主AI晶片，也就代表著，使用第三方晶片廠商將會減少些訂單，例如：Intel、高通、三星。
深度學習的核心是稱為神經網絡的軟體，它可以篩選大量數據，甚至能比人類更快地辨識。但這項技術需要巨大的計算能力，促使像英特爾和硬體新創公司這類的半導體製造商為這項工作，努力研究新計算機晶片設計，從而減少硬體耗能並提高某些AI運算的效率。
LeCun概述他對人工智慧未來的展望，以下摘錄他演講中的一些亮點：
一、從語言翻譯到內容監管
雖然，許多科技大廠正研究降低AI專用計算機晶片的耗能，但LeCun認為這並非十分重要，因為新的計算機晶片將允許公司在其雲端數據中心內使用比現在更多的神經網絡。
因此，在線語音翻譯等任務可以即時完成。同時，AI系統將能夠分析視頻中的每個幀圖片以識別出人或物體，而不僅僅是針對靜止物，並從而顯著提高準確度。LeCun還認為，使用更聰明的計算機晶片可以改善內容審核，例如用於攻擊性語言或虛假新聞的掃描文本。
二、更聰明的計算機晶片導入於日常設備
LeCun觀察出一個新趨勢，就是AI計算機晶片可以適用於日常設備，如真空吸塵器和割草機。LeCun還認為更複雜的移動計算晶片，就可以直接在移動設備上運行神經網絡，而不必將信息發送回雲端數據中心進行處理。目前，一些智慧手機已經設計了內置AI可以識別用戶的臉部來解鎖設備，但是更高端的任務就更需要改進計算機晶片的效能。
他說，人工智慧的另一個障礙是電池續航力的限制，AI技術須消耗大量能量，這也代表著AI在較小的設備上使用是有限度的。
三、訓練計算機學習一些常識
儘管深度學習取得了進展，但相較之下，兒童很快就會認出大象，但計算機需要大量圖像學習才能累積辨識力。LeCun認為，最終將開發新型神經網絡，通過篩選大雜燴的數據來獲得常識。(798字；圖1)
參考資料：
Facebook's Chief A.I. Scientist Yann LeCun On the Future of Computer Chips, Lawnmowers, and Deep Learning. Fortune, 2019/2/18.
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