新智元報導
來源：Thenextweb
編輯：大明
【新智元導讀】英特爾副總裁在受訪時表示，“深度學習已死”這類報導完全屬於誇大其詞，深度學習是AI發展的下一個階段，英特爾預計在2020年將深度學習技術應用在日用品和可穿戴設備上。
現在，機器學習社區中有很多人會告訴你，搞深度學習（DL）是死路一條。
不過，英特爾副總裁Gadi Singer顯然不屬於這類人。他認為，深度學習剛剛開始上路。事實上，他的觀點是，我們即將進入AI的下一階段，而處於最前沿的深度學習是其中很重要的一部分。
Singer應該很清楚自己在說什麽。畢竟，世界上大多數的AI計算任務都是在他所在的英特爾公司的架構上運行的。
Singer是英特爾副總裁、AI產品集團架構總經理。他的艱巨任務是確定公司的AI願景的下一步該怎麽走。與Google的AI未來學家Ray Kurzweil不同，Singer更多關注他所在公司AI計劃的細節。所以他的預測不是為了遙遠的未來：而是預測2019年和2020年。
英特爾副總裁、AI產品集團架構總經理Gadi Singer
目前大部分AI任務循環運行於GPU上？錯了！
據Singer介紹，英特爾的人工智能策略採用三管齊下的方式，其中包括所有的機器學習類型。他說，深度學習剛剛開始成熟，因此英特爾需要做好準備，能夠為實際應用提供最先進的解決方案。
當被問及深度學習對整個AI領域意味著什麽時，他表示：“這是AI的下一個階段。”
前面提到的未來三點計劃很複雜，但簡而言之就是：
1、開發各種芯片以滿足各種需求
2、獲取傑出人才，開發新技術
3、在公司的產品中提供智能化、一致的軟體層
這三條聽看上去都是企業和財務上的問題。但是，它對英特爾的客戶而言究竟意味著什麽？在我們的採訪中，Singer提出了自己的問題：
你認為大多數AI任務循環運行在哪種架構上？
如果你過去幾年一直在關注AI，那麽顯而易見的答案就是GPU。辛格表示，這也是錯誤的：
其實並不是GPU，我下面就解釋為什麽不是。深度學習中的任務，基本上可以分為兩類：訓練和推理。 Nvidia的芯片可以作有很多訓練任務。關於Nvidia的GPU的討論主要是訓練。
在2015年時，我們估計，AI項目中執行推理任務用時與執行訓練任務用時的比例大概是1：1。而實際上，今天這個比例達到了5：1，並且正朝著10：1的方向發展......而大多數推理任務都是在CPU上運行的，確切地說是在Intel CPU上......大多數AI計算任務都是在英特爾的架構上運行的。
芯片巨頭如何跟上AI潮流？還是要靠買買買
英特爾對2019年-2020年的人工智能發展，特別是深度學習的願景，已經走出了實驗時代，並涉及世界上幾乎所有的對象。
英特爾希望，未來的硬體不僅能掌握在研究人員手中，而且廣泛用於小工具和可穿戴設備中，並滿足企業和開發人員的需求。無論用戶要利用深度學習實現什麽需求，英特爾都計劃提供能夠滿足這些需求的芯片組和軟體環境。
儘管在短短幾年前，關於2019年的這一願景和AI發展的“下一階段”到底是什麽樣子還不清楚。但Singer表示，深度學習是他在英特爾見證的“更快”和“更強烈”的範式轉變的推動力。
最近深度學習不斷取得一波又一波新進展，作為回應，英特爾一直在收購像Movidius和Nervana這樣的AI初創公司，以突破在AI芯片業務所能達到的極限。
英特爾還從內到外對自家的CPU進行了重新設計，為機器學習提供更多動力。公司開始開發軟體解決方案，欲在AI領域大展拳腳。
很明顯，在英特爾的眼中，所謂“深度學習已死”的報導屬於誇大其詞。
參考鏈接：
https://thenextweb.com/artificial-intelligence/2018/10/30/intels-ai-strategy-for-2019-goes-beyond-chips/
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