前言：英偉達(dá)的人工智能之旅始于一場用相關(guān)技術(shù)識別貓的挑戰(zhàn)。而現(xiàn)在，英偉達(dá)通過成立人工智能機器人實驗室、在人工智能領(lǐng)域進(jìn)行各種古怪實驗，最終希望在每一部手機、每一臺電腦、每一個機器人和每一輛自動駕駛汽車中都植入自家的人工智能。

　　2 月 27 日消息，據(jù)國外媒體報道，英偉達(dá)位于西雅圖的 1200 平米人工智能機器人研究實驗室里，一小群研究人員正在努力開發(fā)人工智能，驅(qū)動公司的未來。廚房工作臺旁的一只機械手臂舉起一罐食品并把它放進(jìn)抽屜里。它還學(xué)會了如何清潔餐桌，如果你請求恰當(dāng)，它可以幫助你做飯。而這些都是英偉達(dá)雄心勃勃人工智能總體規(guī)劃的第一步。

　　英偉達(dá)的人工智能機器人實驗室于今年年初成立，目前擁有 28 名員工，共可容納 50 名研究科學(xué)家、教師顧問和實習(xí)生。著名機器人專家、英偉達(dá)機器人研究高級主管、華盛頓大學(xué)教授迪特爾·福克斯(Dieter Fox)領(lǐng)導(dǎo)的實驗室旨在開發(fā)能夠與人類安全合作的下一代機器人，并有望改變制造、物流和醫(yī)療保健等行業(yè)。機器人領(lǐng)域也是人工智能面臨的眾多重大挑戰(zhàn)之一。在那些暢想未來的科幻小說中，機器人不僅擅長完成非常具體的任務(wù)，而且能夠表現(xiàn)得像人類一樣。

　　但實驗室的這種機器人所展現(xiàn)的也是一種復(fù)雜的屈伸運動。這是一個引人注目的演示，有效展示出英偉達(dá)的硬件和軟件當(dāng)前能夠完成哪些功能以及未來能做什么。從另一方面說，這也是該公司期望在人工智能技術(shù)競爭日趨激烈情況下領(lǐng)先一步的最新決策。

　　自 2005 年起，英偉達(dá)開始優(yōu)化用于人工智能的 GPU，這是科技硬件歷史上最明智的商業(yè)決策之一。但現(xiàn)在面對日益激烈的市場競爭，鞏固這一領(lǐng)先地位將是英偉達(dá) 25 年來面對的最艱難考驗之一。

　　英偉達(dá)的最新實驗室配備了機器人有可能在現(xiàn)實世界中遇到的各種設(shè)備和現(xiàn)實環(huán)境。第一個場景是一個簡單的廚房，機器人廚房助手結(jié)合人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)檢測和跟蹤物體，了解門和抽屜的相對位置，還能夠打開和關(guān)閉它們從而取放物體。福克斯說:“過去機器人技術(shù)研究的重點是小型獨立項目，而不是完全集成化的系統(tǒng)。”“我們現(xiàn)在正組建一個由機器人控制和感知、計算機視覺、人機交互和深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域?qū)＜医M成的跨學(xué)科合作團(tuán)隊。”

　　西雅圖的研究小組得到了來自英偉達(dá)在圣克拉拉、馬薩諸塞州西部、多倫多和特拉維夫所設(shè)其他研究中心的大約 60 名研究人員的協(xié)助。這種多學(xué)科的研究方式有一個極其困難的目標(biāo):英偉達(dá)試圖展示其人工智能硬件和軟件可以將機器人從現(xiàn)在這種可以按照嚴(yán)格指令操作的精確定位機器轉(zhuǎn)變?yōu)閯討B(tài)和靈活的機器，能夠安全地與人類一起工作。

　　谷歌駐柏林的人工智能研究員薩米姆·瓦格納(Samim Wagner)認(rèn)為，英偉達(dá)之所以要自行開展研究，主要原因之一是打造更好的人工智能硬件，然后再賣給其他人。他表示:“為了給機器學(xué)習(xí)開發(fā)可行且具有競爭力的硬件，英偉達(dá)在戰(zhàn)略上被迫進(jìn)行高質(zhì)量的機器學(xué)習(xí)研究。該公司與游戲和娛樂行業(yè)的一貫聯(lián)系，為其機器學(xué)習(xí)研究提供了一個焦點，這也是成功的關(guān)鍵。”這也從一方面解釋了為什么在英偉達(dá)的研究實驗室里會有這么多奇怪的實驗。

　　英偉達(dá)首席科學(xué)家兼高級研究副總裁比爾·戴利(Bill Dally)在談到廚房機器人助手時表示:“現(xiàn)在我們正在進(jìn)行深入研究，讓機器人與環(huán)境進(jìn)行互動成為可能。”“既然我們可以打造感知系統(tǒng)，就可以打造定位靈活的機器人。”

　　與英偉達(dá)的機器人實驗一樣，深度學(xué)習(xí)讓人工智能系統(tǒng)能夠解決以前不可能解決的問題。通過反復(fù)試錯，其已經(jīng)在數(shù)字助手、計算機視覺、語言翻譯、聊天機器人、人臉識別等領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展。而且，就像人工智能領(lǐng)域的許多突破一樣，這些突破在很大程度上依賴于英偉達(dá)的 GPU。

圖：英偉達(dá)位于加州圣克拉拉的總部

　　英偉達(dá)的人工智能研究始于 2010 年加州帕洛阿爾托的 Joanie 's Café餐廳。戴利說:“我們是在和人工智能專家吳恩達(dá)開完早餐會后進(jìn)入人工智能領(lǐng)域的。”在那次早餐會上，吳恩達(dá)解釋了谷歌是如何在 16000 個 CPU 幫助下，訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)去識別貓的照片。當(dāng)時吳恩達(dá)正在谷歌合作打造人工智能項目 Google Brain。由于意識到幾乎沒有人有 16000 個 CPU 可供使用之后，戴利提出了一個挑戰(zhàn)。“我打賭我們可以用更少的 GPU 做到這一點，”他對吳恩達(dá)說。

　　會面后不久，戴利請英偉達(dá)的研究人員布萊恩·卡坦扎羅(Bryan Catanzaro)與吳恩達(dá)合作研究。戴利說:“我們用 48 個 GPU 實現(xiàn)的功能和他們用 16000 個 CPU 達(dá)到的效果差不多。”“當(dāng)時我非常清楚，這將改變一切。”

　　英偉達(dá)的人工智能業(yè)務(wù)在一場關(guān)于識別貓的賭注中出現(xiàn)爆炸式增長。該公司沒有透露其在人工智能領(lǐng)域投入了多少，但相關(guān)文件顯示英偉達(dá)上一財年在研發(fā)上一共開支了 18 億美元，而其中的關(guān)鍵領(lǐng)域是游戲、人工智能和汽車。其開發(fā)的 GPU 在人工智能項目上的有效性在競爭對手中引發(fā)了一場混戰(zhàn)，英特爾、谷歌甚至 Facebook 都投入了巨額資金試圖迎頭趕上。

　　2018 年 7 月，谷歌宣布正在開發(fā)用于設(shè)備機器學(xué)習(xí)的人工智能芯片。谷歌押注一種新型芯片，這是專為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)設(shè)計的張量處理單元。在軟件領(lǐng)域，另一場同樣重要的競爭也正在展開。英偉達(dá)的代碼庫還面臨著與谷歌 Tensorflow 或 Facebook 的 PyTorch 等競爭對手框架的競爭。盡管困難重重，英偉達(dá)仍保持著自己的領(lǐng)先地位。

　　正如識別貓的挑戰(zhàn)所展現(xiàn)的，GPU 在處理人工智能任務(wù)方面非常出色。主要是因為在運行與人工智能相關(guān)的并行計算問題時，GPU 比 CPU 更好，因為人工智能中的許多計算是同時進(jìn)行的。并行計算在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中尤其流行，其工作方式與動物大腦類似，可以像動物大腦一樣同時或并行執(zhí)行許多任務(wù)。最終，英偉達(dá)希望自己能夠成為在每一部手機、每一臺電腦、每一個機器人和每一輛自動駕駛汽車中都植入人工大腦的公司。

　　2005 年，在首席執(zhí)行官黃仁勛的領(lǐng)導(dǎo)下，該公司搶占了人工智能熱潮的先機。當(dāng)時該公司開發(fā)了一款軟件，使其 GPU 能夠處理現(xiàn)代人工智能最終需要的數(shù)百萬個微計算。英偉達(dá)的 GPU 現(xiàn)在分布在世界各地的數(shù)據(jù)中心，為數(shù)以千計的企業(yè)提供人工智能服務(wù)。2014 年至 2018 年間，該公司數(shù)據(jù)中心優(yōu)化芯片的營收增長了 524%，有效提振了該公司的業(yè)績。

　　“我們是全世界的供應(yīng)商，”戴利說。“每個人都通過英偉達(dá)的 GPU 訓(xùn)練他們的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。”他補充說該公司的 T4 芯片被廣泛用于推理任務(wù)。Facebook 和谷歌使用英偉達(dá)平臺為其平臺上的人工智能功能提供支持。幾乎所有的自動駕駛汽車公司都在使用英偉達(dá)的技術(shù)。英偉達(dá)還與騰訊、阿里巴巴和百度簽署了合作協(xié)議。

　　與廚房中的機器人一樣，英偉達(dá)的其他人工智能實驗也顯得兼收并蓄。它開發(fā)了一個創(chuàng)造性的生成對抗網(wǎng)絡(luò)，非常擅長創(chuàng)造超逼真的人臉圖像。在 2018 年 12 月發(fā)表的一篇論文中，該公司展示了最新生成的人臉圖像與四年前相比有多么逼真。

　　逼真面容并不是英偉達(dá)的生成對抗網(wǎng)絡(luò)能夠創(chuàng)造的唯一東西。英偉達(dá)還開發(fā)了一個轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)，可以將冬天拍攝的照片轉(zhuǎn)換成美麗的夏日景色。你有婚禮當(dāng)天遇到下雨的照片嗎?英偉達(dá)的人工智能可以讓它變成晴天。去年年底，英偉達(dá)還展示了全球首款使用人工智能生成圖形的視頻游戲演示。這個演示是一個駕駛模擬器，它是通過將人工智能生成的視覺效果與標(biāo)準(zhǔn)視頻游戲引擎相結(jié)合而構(gòu)建的。

　　但前進(jìn)道路上也有坎坷。英偉達(dá)暗示未來的道路會更加艱難。今年年初,Nvidia 被迫將其第四季度營收預(yù)期調(diào)減了 5 億美元，此舉導(dǎo)致其股價暴跌近 18%。2018 年數(shù)字貨幣市場的一路下行也不斷挑戰(zhàn)著英偉達(dá)能夠承受打擊的底線。

　　就目前而言，英偉達(dá) GPU 的適應(yīng)性使其相對于競爭對手具有更多優(yōu)勢:它們是數(shù)據(jù)中心、自動駕駛汽車、研究實驗室、數(shù)字貨幣挖掘平臺不可或缺的組成部分。只要你能想到的設(shè)備都會有一個 GPU。但這種情況可能很快就會改變，這正會是英偉達(dá)的人工智能機器人實驗室發(fā)揮作用的地方。

　　“現(xiàn)在有很多新的人工智能硬件初創(chuàng)公司，”人工智能研究顧問斯蒂芬·梅里蒂(Stephen Merity)說。“他們對于英偉達(dá)來說很可能是一個威脅，但這是一個巨大的開放性問題，我無法想象這些初創(chuàng)公司能在早期實現(xiàn)大規(guī)模發(fā)展。”

　　其中之一就是英國的創(chuàng)業(yè)公司 Graphcore，其在寶馬、紅杉資本以及谷歌 DeepMind 創(chuàng)始人的資助下，現(xiàn)在公司估值超過 10 億美元。Graphcore 稱，其智能處理單元尚未投入大規(guī)模生產(chǎn)，處理速度比現(xiàn)有系統(tǒng)快 100 倍。對于英偉達(dá)來說，這可能會帶來比數(shù)字貨幣市場崩潰更令人頭疼的財務(wù)問題。

　　“我不知道人工智能硬件生態(tài)系統(tǒng)的最終狀態(tài)是什么樣子，”梅里蒂表示，“如果終極狀態(tài)是雙方擁有相同的硬件，那么英偉達(dá)就有優(yōu)勢。如果它分成‘用于訓(xùn)練人工智能的硬件’和‘在現(xiàn)實世界中使用的硬件’，那么 Graphcore 和其他類似初創(chuàng)公司可能會做得很好。”
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