【王煜全】Google “造人”背后的玄机，我们“芯”里要有数
这两天大家肯定被谷歌年度开发者大会刷屏了，在美国加州山景城举办的这次大会，再一次让我们看到了谷歌AI方面取得的领先进展，估计又有很多公司睡不好觉了。在会上谷歌Google assistant帮主人预约理发师的这段演示惊艳了全世界，但是我们要知道谷歌造成功刷屏的背后，是大会发布的新一代为机器学习定制芯片TPU的功劳。
以下内容来自得到APP王煜全的专栏《全球创新260讲》，如果你未来不想错过最新科技评述、最硬科技技术，赶快下载得到APP订阅我们的专栏。
关于谷歌“造人”的新闻，背后的核心是强大的人工智能靠的是强大的Tensor处理单元TPU，它能有效地将Google服务器变为具有11.5千万亿次浮点计算能力的超级计算机。所以我说这是典型的人工智能的进步，智能翻译这两年会有突破，我们在前哨大会上就用到了搜狗的智能翻译，其核心是语音识别和语意识别，都要用到人工智能。我们说人工智能的进步有三部分，算法，算力和大数据训练。
算法
谷歌的算法很多是DeepMind团队在开发，就在谷歌展示Google Assistant的I/O大会的第二天，《自然》杂志在线发表了DeepMind团队的新论文，人类的空间识别和空间规划能力很强，其原因原来一直不知道，直到2005年才被科学家找到，叫做网格细胞，这个成果获得了2014年的诺贝尔生理学奖，现在DeepMind团队用人工智能自己找到了类似网格细胞的能力，空间识别和规划能力大大加强，也能够像人一样识别最优路径并且抄近道了。
我们说原来是人工智能向人类智能学习，有所谓神经网络算法、类脑计算，现在人工智能进化的速度大大加快，有很多地方赶上的人脑，如果在人类对人脑技能尚不清楚的领域，很可能可以反过来借助人工智能来了解大脑构造和机能，很可能将对认知科学带来飞跃，这是了不起的进步。
算力
而算力呢，谷歌公布的新的人工智能处理器TPU3.0，性能提升八倍，达到了每秒1000万亿次浮点计算的速度。对比一下英伟达在2018年1月在CES展上推出的Xavier处理器，处理能力是30万亿次浮点计算。
当然不是说谷歌就干掉英伟达了，因为英伟达主要用在自动驾驶上，自动驾驶还有能耗问题，而谷歌TPU是不卖的，只用在自己的云计算平台上，也就是自己的数据中心里，数据中心里的处理器相对而言对能耗的要求没那么高。
谷歌TPU不卖，所以没有第三方能够跑谷歌的处理器和别人的处理器做对比，只有相信谷歌自己公布的数据了，当然这也体现了谷歌对数据中心的重视，生产多少TPU都用得了，而且据说还采购了不少英伟达的GPU。尤其是未来有了5G，可以用云计算支持本地的计算需求，这个市场可是太大了。我们会像今天离不开互联网一样离不开人工智能的支持的。
大数据训练
至于说第三点，数据集，那就是谷歌音箱、谷歌搜索、谷歌Android的价值了，这些都有机会让谷歌收集大量互动数据，不断完善自己的人工智能能力。所以谷歌在人工智能领域的第一梯队的位置还是相当牢固的。当然，但是即使做到这个水平，人工智能距离人还是有差距的，因为这都还是单一领域的智能，叫弱人工智能，而人最强的是多领域的综合分析和判断，叫通用人工智能。不过就像我们讲到的，人工智能对认知科学会有促进，现在已经有人工智能在试图把两个甚至两个以上的领域的数据进行整合的了，也许有一天会达到人的高度，人会突然发现其实所谓强人工智能也没有什么特别的，就是把几个弱人工智能整合起来就是了。或者发现强人工智能不是弱人工智能的简单整合，从而促使我们发现人脑的更深层的智能结构。
谷歌不对外销售的TPU是其强大的独家杀手锏，但是这个技术不是一蹴而就天上掉下来的。我们说科技是企业发展最好的武器库，但是发现和打造尖端武器的过程往往伴随着大量的时间、财力、人力成本的付出。这是科技创新，打造核心武器的必经之路。
王煜全在《全球创新260讲》节目里说过，中国确实有一些科技创新达到了世界前沿水平，但大多数领域的科技水平距离世界一流水准还有不小的差距，大家千万不要因为因为微信朋友圈里的自我吹捧的文章就以为我们天下第一了。
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