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专访黄仁勋:软件会吃掉世界,但AI会吃掉软件

subtitle DeepTech深科技05-16 15:21 跟贴 3 条
近日,Nvidia首席执行官(CEO)黄仁勋发表言论,预测医疗保健和汽车行业将因为人工智能(AI)发生蜕变。

  最近,技术公司和投资者不断向AI领域注资,芯片制造商 Nvidia 也因此受益颇丰。该公司已经开始为机器学习算法开发定制硬件,用于包括自动驾驶在内的许多实例,公司收入也将随之攀升。

  近日,在 Nvidia 位于美国加州圣何塞的年度开发者大会上,DT君的美国同事Will Knight独家采访到了黄仁勋,他向我们谈到了机器学习的革命将会如何开始,下面是对采访的精华整理。作为麻省理工科技评论的资深AI编辑。Will Knight最近也将来到中国,我们也将于下周在北京举办一场分享会。

  Will Knight:Nvidia在人工智能井喷式的投资中受益,机器学习在实例中的应用能否同样持续高速发展?

  黄仁勋:我们很早就开始此项研究,即便现在,世界上使用 AI 代码的企业仍然是凤毛菱角。这种现象在互联网服务公司中很常见,有两三家公司遥遥领先,而身后则有一大批跟随者紧紧追赶。

  不过,我相信在未来,如同软件应用于世界各个角落,AI技术也必将广泛应用于各个软件中。

  Will Knight:接下来,机器学习将会改变哪些行业?

  黄仁勋:汽车制造业将是其中之一,此次大会有10家世界顶级的汽车公司参与,可见一斑;另外是医疗保健行业,这将会给社会带来巨大影响,以往医疗信息十分混乱,而现在使用计算机帮助理解,这将使医生的诊断和预测更为准确。

  最近的研究将机器学习应用于诊断,取得了显著效果。不过,监管部门如何测试、是否支持这些新型系统,目前还不清楚。

  当我们论及AI技术如何改变人类生活时,会考虑很多监管方面的难题。但是,我们更不应忽视,这项技术产生的影响能使结果优化10倍甚至上千倍。

  我对此十分有信心,合理的想法一定会实现这项技术的优点,将其应用在临床医生、放射科医生的工作中,也会为其带来诸多改善。Arterys公司最近获得了美国食品药物管理局(FDA)的许可,将AI技术应用于心脏核磁共振影像分析,而且,还有许多公司也在进行这方面的努力。

  另外,在汽车中使用机器学习技术可能也会给监管部门带来难题。此前,Nvidia已经展示过一款软件,它可以仅仅通过观察人类驾驶来学会自动驾驶,不过这其中的原理工程师还不知晓,能否用于其他场景也不确定。

  这种端对端的方法功能强大,前景诱人。我们真的有理由相信,假以时日,AI驾驶将会与人类驾驶类似,那时不必将问题一一分解,需要优化的只是到达时间而已。

  将问题作为整体处理妥善是很大的挑战,然而,一旦某个环节出现问题,鉴于机器学习训练是整体进行的,修正将很困难。或许,我们仍需将问题分解为较小的模块。

  Will Knight:据了解,你们的芯片已经用于驱动一些汽车,比如特斯拉,使用Nvidia的Drive PX 2计算机实现了自动驾驶的功能。这是否达到了硬件使用性能极限,能否完全实现自动驾驶功能?

  黄仁勋:Drive PX 2是一个具有超大计算能力的计算平台,设计思路便是希望它有充足容量,并且可以随时间进行增强,满足软件不断更新的需求。

  为了完全实现自主,即自动驾驶(无人驾驶),仍有许多的软件正在开发,其中还有许多未知,但我们一定会尽力解决问题。

  Will Knight:如今,英特尔、谷歌还有其它几家公司都在开发芯片,希望加快机器学习速度。他们紧紧追赶,你们将如何保持领先?

  黄仁勋:很多人意识到这个市场的重要性,我想这个市场还会继续扩大。我们将继续保持多年以来在GPU芯片上的投资,其中深度学习的预算将会达到25亿美元。而且,我们将努力使自己的构架有更广泛的应用,比如PC、服务器、云平台、汽车和机器人。

  Will Knight:曾有研究人员说,制造的晶体管体积越来越小,功耗越来越高,从物理上,这将会减慢计算机处理器的研发升级速度,对此你表示赞同。但是,你仍然认为,Nvidia的芯片用于专用特例,还能够继续升级。但是,我们无法违背物理性,无限提升性能吧?

  黄仁勋:毫无疑问,当然不行。目前我们正在做的是,用GPU代替低效的CPU。我的意思是说,在几十年以内,我们可以依靠此方法提升性能。

  但是,到了一定时候,我们必须找到新的方法。我们公司有一个极其出色的工程团队,不断地突破设备的物理极限,同时我们还与优秀的制造商合作。我们群策群力,一定会找到好的方法。

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