微軟也開發(fā)出了自己的“人工大腦”,，它比赫赫有名的“Google大腦”要更成熟——如果說Google能在看完一周Youtube視頻后，自主識(shí)別出貓臉,，那么微軟不僅可以識(shí)別出貓及貓的品種,，并且使用的機(jī)器數(shù)量只有Google的三十分之一。

各大科技企業(yè)近來不約而同地發(fā)力“人工智能”和“深度學(xué)習(xí)”領(lǐng)域,?！癎oogle大腦之父”,、現(xiàn)百度首席科學(xué)家Andrew Ng一個(gè)月前在PingWest于舊金山舉辦的SYNC大會(huì)上提到過，“深度學(xué)習(xí)是許多現(xiàn)代科技產(chǎn)品背后的“引擎”,，作為核心技術(shù)支撐著商業(yè)上的應(yīng)用,，比如網(wǎng)絡(luò)搜索、機(jī)器翻譯,、產(chǎn)品推薦和醫(yī)學(xué)圖像等,，帶來了相當(dāng)可觀的經(jīng)濟(jì)價(jià)值?！?/p>

現(xiàn)在,，微軟也加入了這個(gè)“角斗場(chǎng)”。

微軟的研究人員稱,，他們的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)——名叫Adam（亞當(dāng)）——取得了突破性的成果,，比起之前的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)而言更為成熟。微軟的研究人員舉例說,，比如在圖片識(shí)別方面,，這個(gè)系統(tǒng)不僅可以識(shí)別出指定的物品，還能夠在該類目分類項(xiàng)下,，進(jìn)行更精確的識(shí)別,。和先前的“Google大腦”作對(duì)比，如果說“Google大腦”能做到的是,，在看完一周Youtube視頻后,，識(shí)別出貓，那么Adam可以識(shí)別出貓及貓的品種,，并且使用的機(jī)器數(shù)量只有之前的三十分之一,。

圖/“Adam計(jì)劃”的團(tuán)隊(duì)成員：由左至右分別為Karthik Kalyanaraman, Trishul Chilimbi, Johnson Apacible, Yutaka Suzue。

微軟研究院主管Peter Lee博士表示,，“Adam計(jì)劃”尋找的并不是在模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模上有所突破,，而是構(gòu)建方式上的改進(jìn)。這些改進(jìn)指的是：優(yōu)化和微調(diào)了機(jī)器處理數(shù)據(jù)和機(jī)器間數(shù)據(jù)溝通的方式,。當(dāng)計(jì)算系統(tǒng)變得更為復(fù)雜時(shí),，每個(gè)部件之間都在同一時(shí)間傳送信息——這件事會(huì)隨著系統(tǒng)越來越龐大而越來越困難，而Adam系統(tǒng)允許了異步算法的存在,。異步算法指的是將一個(gè)大的系統(tǒng)拆分為不同的部分,，并且在分享和輸出計(jì)算結(jié)果前允許他們分別獨(dú)立運(yùn)作，同時(shí),，在分享結(jié)果時(shí)各個(gè)部分的結(jié)果相互覆蓋也沒有問題,。

威斯康辛大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院的研究者Feng Niu, Benjamin Recht等人的研究報(bào)告指出，在使用傳統(tǒng)的隨機(jī)梯度下降算法（SGD）來進(jìn)行幾個(gè)并行計(jì)算任務(wù)時(shí),，通常需要保證計(jì)算結(jié)果輸出的同步,，否則會(huì)引發(fā)數(shù)據(jù)沖突,。但如果只是應(yīng)用在小型計(jì)算系統(tǒng)里，首先,，數(shù)據(jù)沖突的幾率很低,。其次，由于數(shù)據(jù)結(jié)果的寫入往往是遞增性的,，每個(gè)部分輸出和疊加只是順序不同,，因此即便發(fā)生沖突但計(jì)算結(jié)果通常都是一致的。這個(gè)在研究報(bào)告中被稱為“Hogwild!”技術(shù)使得異步計(jì)算在深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)中成為可能,。

另外,，微軟的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，不同于Google大腦采用GPU為搭建的元件,，而是使用了造價(jià)更為昂貴的CPU,，這些機(jī)器由微軟的Azure云服務(wù)提供支持。

文/Jenkin

原載：Pingwest