最近，英特爾宣布消息說(shuō)要在AI領(lǐng)域?qū)で髴?zhàn)略研發(fā)合作，將AI技術(shù)引向下一個(gè)階段?，F(xiàn)在的自主系統(tǒng)還不好，無(wú)法應(yīng)對(duì)不確定的真實(shí)世界，它們也不知道自己在做決策的時(shí)候，應(yīng)該如何理解傳感器收集的不確定信息。怎么辦？英特爾CTO邁克·梅伯里（MikeMayberry）認(rèn)為，我們可以用“概率計(jì)算”（probabilisticcomputing）來(lái)解決，他認(rèn)為概率計(jì)算是AI的下一站。

英特爾開(kāi)始研究AI概率計(jì)算可以給汽車(chē)機(jī)器人用

到底什么是概念率計(jì)算？媒體采訪(fǎng)了梅伯里，讓我們聽(tīng)聽(tīng)他是如何解釋的：

問(wèn)題：出于什么動(dòng)機(jī)要從事這樣的研究？

AI的下一站在哪里？我們正在努力尋找答案。最初的AI浪潮是以邏輯作為基礎(chǔ)的，它根據(jù)寫(xiě)好的規(guī)章搭建，和我們所說(shuō)的推理差不多。當(dāng)前的AI與感知感覺(jué)有關(guān)，用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)掃描圖片，看看里面是否有感興趣的東西。不過(guò)光是將這種元素加在一起還是比不上人類(lèi)。

例如，如果你被某些東西嚇了一跳，比如汽車(chē)?yán)冉衅饋?lái)。你自然而然就會(huì)認(rèn)為發(fā)生了非同尋常的事情，這里面包含你擁有的數(shù)據(jù)，也包括你沒(méi)有的數(shù)據(jù)。你會(huì)推算概率。你有可能會(huì)判斷喇叭來(lái)自何方，是前方還是后方。也可能會(huì)考慮自己會(huì)不會(huì)因此開(kāi)會(huì)遲到。你自動(dòng)做一些判斷，這些是機(jī)器做不了的。在我們的真實(shí)生活中，每時(shí)每刻都會(huì)碰到類(lèi)似的場(chǎng)景，因?yàn)槲覀兊闹車(chē)袩o(wú)窮無(wú)盡的不確定性。

目前的AI和深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)是脆弱的。也就是說(shuō)它們對(duì)于答案過(guò)于自信。在圖片中如果看到一些東西，它們可能自信程度達(dá)到99%。但是在許多場(chǎng)合下，這種概率是不正確的，自信程度沒(méi)有AI認(rèn)為的那么高。

在我們的總體研究中，重要的一點(diǎn)就是搞清如何將概率融入推理系統(tǒng)、感知系統(tǒng)。解決問(wèn)題有兩大挑戰(zhàn)。第一個(gè)挑戰(zhàn)，你如何計(jì)算概率，二是如何存儲(chǔ)概率記憶或者場(chǎng)景。

我們?cè)趦?nèi)部做了許多研究，還參與學(xué)術(shù)研究，我們認(rèn)為，成立一個(gè)研究社區(qū)是不錯(cuò)的選擇。最終目標(biāo)是讓人們分享他們所知的東西，展開(kāi)合作，當(dāng)你寫(xiě)軟件時(shí)，當(dāng)你開(kāi)發(fā)計(jì)算機(jī)硬件時(shí)，讓你知道如何展示這種概率。我認(rèn)為，這是AI第三次浪潮的核心組成部分。我們還沒(méi)有達(dá)成目標(biāo)，還有其它一些事情要做，但是一切都與概率計(jì)算有關(guān)。

問(wèn)題：以前，人們用“概率計(jì)算”來(lái)描述多種多樣的技術(shù)，這些技術(shù)與AI無(wú)關(guān)，比如隨機(jī)計(jì)算、容錯(cuò)計(jì)算。所謂概率計(jì)算到底是什么呢？

我們所說(shuō)的概率計(jì)算可能與之前描述的不同。例如，所謂隨機(jī)計(jì)算，就是說(shuō)即使有錯(cuò)誤，也要獲得足夠好的答案。我們所說(shuō)的概念與模糊邏輯有點(diǎn)相似，當(dāng)你處理信息時(shí)，你會(huì)持續(xù)追蹤不確定性。還有統(tǒng)計(jì)計(jì)算，它更加偏重軟件，通過(guò)構(gòu)建樹(shù)架構(gòu)，不斷追蹤概率。所以說(shuō)，概念并不一定非要是新的，但是使用方法會(huì)與之前不同。

問(wèn)題：它會(huì)演化出全新的設(shè)備嗎？

最開(kāi)始時(shí)，我們會(huì)通過(guò)研究算法的方式接近目標(biāo)。英特爾是開(kāi)發(fā)硬件的，不過(guò)如果我們不理解模型是如何進(jìn)化的，不理解算法是如何進(jìn)化的，就有可能犯錯(cuò)。所以最開(kāi)始時(shí)我們會(huì)研究算法、軟件框架，研究之時(shí)我們會(huì)思考達(dá)到目標(biāo)之后如何優(yōu)化硬件。我們會(huì)被愚弄嗎？所以必須早早重視安全問(wèn)題。這些事情我們正在做。

問(wèn)題：新研究與現(xiàn)有的AI工作是如何匹配？

新研究會(huì)是更大系統(tǒng)的一部分，而這套系統(tǒng)與我們目前的工作是融合的。我們不希望邏輯系統(tǒng)斷定說(shuō)感知是100%精準(zhǔn)的，也不希望傳感器過(guò)于自信。所以要開(kāi)發(fā)一套系統(tǒng)，讓兩個(gè)部分對(duì)話(huà)，追蹤此類(lèi)信息。感知系統(tǒng)可能會(huì)說(shuō)：“我剛剛發(fā)現(xiàn)亮度變了?！边@樣我的回答就會(huì)比之前少一點(diǎn)自信。

持續(xù)追蹤此類(lèi)信息會(huì)決定系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方式。從軟件框架的角度看，到底會(huì)如何部署呢？我們還不能準(zhǔn)確知道。

問(wèn)題：有可能會(huì)用在哪些領(lǐng)域？

開(kāi)發(fā)出更好的自主機(jī)器，這是我們的目標(biāo)之一，有可能是汽車(chē)，也可能是家用機(jī)器人，或者類(lèi)似的東西。如果想讓系統(tǒng)更強(qiáng)大，我們認(rèn)為概率計(jì)算是相當(dāng)重要的部分。如果系統(tǒng)受到嚴(yán)格限制，可能不太需要這樣的能力。如果我們將系統(tǒng)放進(jìn)越開(kāi)放的環(huán)境中，那里的變數(shù)更多，就越應(yīng)該“增強(qiáng)”當(dāng)前的系統(tǒng)。

我們當(dāng)然希望能在短短幾年內(nèi)將新技術(shù)變成產(chǎn)品，不過(guò)還沒(méi)有制定產(chǎn)品藍(lán)圖，所以不能給出任何承諾。

問(wèn)題：能談?wù)剷r(shí)間安排嗎？

5月25日我們就會(huì)公布提案，今年就會(huì)開(kāi)展活動(dòng)。正如我說(shuō)的，在未來(lái)幾年里，它可能會(huì)影響我們的產(chǎn)品藍(lán)圖，但還沒(méi)有制定藍(lán)圖，所以無(wú)法給出具體的產(chǎn)品部署時(shí)間。