英特尔开始为人工智能进行概率计算的研发工作

英特尔今天宣布，它正在组建一个战略研究联盟，将人工智能提升到新的水平。自治系统没有足够好的方法来应对现实世界的不确定性，并且他们没有足够好的方法来理解他们的传感器的不确定性如何影响他们需要做出的决策。根据英特尔首席技术官Mike Mayberry的说法，答案是“概率计算”，他说这可能是人工智能的下一波浪潮。

IEEE Spectrum：推动这项新研究的动力是什么?

迈克梅伯里：我们正试图弄清楚下一波AI是什么。AI的原始浪潮基于逻辑，它基于写下规则; 它最接近你所谓的经典推理。当前的AI浪潮围绕感知和感知 - 使用卷积神经网络扫描图像并查看是否存在感兴趣的东西。这两者本身并没有加起来人类在环游世界时所做的所有事情。

这方面的一个例子就是你被一些东西吓到了 - 让我们说一个汽车警报器。您将自动考虑与您拥有的数据一致的不同场景，并且您还会意识到您没有的数据。你会推断一个概率。也许概率是在确定警笛是来自你前面还是后面。或者是否会让你迟到会议。您自动执行机器遇到问题的事情。我们在现实生活中始终遇到这些情况，因为目前的情况始终存在不确定性。

目前人工智能和深度学习系统已被描述为脆弱。我们的意思是他们对答案过于自信。他们会毫不犹豫地说，它认为图片中有某些内容可以识别它。但在许多情况下，概率是不正确的; 信心并不像[AI]认为的那么高。

因此，我们想要在一般性的研究重点中做的是弄清楚如何在我们的推理系统和我们的传感系统中建立概率。而且真的有两个挑战。一个是如何使用概率计算的问题，另一个是如何存储具有概率的记忆或场景。

所以我们已经做了一定数量的内部工作和学术界，我们已经决定在这里有足够的时间我们将开始研究社区。目标是让人们分享他们对它的了解，进行协作，找出你在编写软件时如何表示概率，以及如何构建计算机硬件。我们认为这将是......第三波人工智能的一部分。我们认为我们没有在那里完成，我们认为还有其他事情，但这将围绕概率计算。

频谱：该术语用于描述过去与AI无关的许多事情，例如随机计算和容错计算。它到底是什么样的?

Mayberry：我们使用[概率计算]的意义与以前略有不同。例如，随机计算即使有错误也能获得足够好的答案。模糊逻辑实际上更接近我们在这里讨论的概念，在处理信息时，你故意跟踪不确定性。还有统计计算，这实际上更像是一种软件方法，您可以通过构建树来跟踪概率。所以，这些不一定是新概念。但我们打算以不同于过去的方式应用它们。

Spectrum：这会涉及新型设备吗?

梅伯里：我们最初会通过查看算法来接近它。我们对英特尔的偏见是构建硬件，但如果我们不真正理解使用模型将如何发展或者算法将如何发展，那么我们就有可能过早地投入到路径中。因此，我们最初将围绕算法和软件框架进行研究。如果你到达那一点，将会有一个部分将围绕硬件优化的样子。而且，这些事情会被愚弄吗?你必须尽早考虑安全问题。这些是我们将要接近的事情。

(Mayberry推荐了一下Vikesh Mansighka 的工作 ， 他 是麻省理工学院Probablistic Computing Project 的负责人。)

频谱：这如何适应英特尔现有的AI工作?

Mayberry：这是一个包含我们现有工作的大型系统的一部分...... 您不希望您的逻辑系统假设您的传感是100%准确的，但您不希望传感器必然也有关于置信度的错误信息。因此，您必须构建一个系统，围绕这两个组件如何相互通信并跟踪这类信息。因此传感系统可能会报告说“我的亮度发生了变化” - 因此我的答案比以前更有信心。

跟踪这类信息是系统设计的一部分。从软件框架的角度来看，我们并不确切知道如何实现这一点。

频谱：有哪些潜在的应用?

梅伯里：当然，我们的目标之一是拥有更好的自动机器，无论是汽车还是家用机器人，或类似的东西。我们认为[概率计算]是使系统更加健壮的重要部分。受到高度约束的系统不太可能需要这种功能。你把系统放到一个开放的环境中的时间越多，那里有更多的东西需要改变，你就越有可能需要补充我们今天使用的系统。

我们当然希望这将在几年内变成产品，但这是前路线图。所以我们现在不承诺任何事情。

频谱：你能再分享一下时间框架吗?

Mayberry：预计将在5月25日提出建议。我们今年将尝试推出这项活动。正如我所说，我们希望在未来几年影响我们的路线图，但这是前路线图，因此我们没有具体的产品实施日期。