日前，南京大學(xué)與英特爾攜手舉行了人工智能IPCC中心揭牌儀式，這是英特爾在國內(nèi)第一家以人工智能為主要方向的IPCC(Intel Parallel Computing Centers)。該人工智能IPCC中心將重點關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)最新的技術(shù)研究，包括由南京大學(xué)人工智能學(xué)院院長周志華教授提出的新一代深度學(xué)習(xí)模型——深度森林。

對于此次聯(lián)手，南京大學(xué)人工智能學(xué)院院長周志華教授表示，和英特爾的合作將進(jìn)一步推動機(jī)器學(xué)習(xí)算法上的研究，同時也提升了對芯片和硬件架構(gòu)研究的影響 。而且，通過和英特爾的合作，也將進(jìn)一步幫助南大的研究成果推向產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

英特爾中國研究院院長宋繼強(qiáng)認(rèn)為深度學(xué)習(xí)需要大量標(biāo)注好的數(shù)據(jù)，深度森林就是一個很好的創(chuàng)新，它在少量數(shù)據(jù)上也能使用，并有可能轉(zhuǎn)換成可理解的知識，其應(yīng)用領(lǐng)域也得到了擴(kuò)展，能夠直達(dá)感知和決策層，為算法加硬件的螺旋式上升奠定基礎(chǔ)。

深度森林：首個非深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型

眾所周知，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由多層的、可參數(shù)化以及可微分的非線性模塊所構(gòu)建，它需要用誤差反向傳播來訓(xùn)練，但是由于深度學(xué)習(xí)需要使用大量標(biāo)注好、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。在圖像、語音、視頻之外的任務(wù)上，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)未必是最佳的選擇。為此，周志華教授曾提出一個問題：“當(dāng)我們重新審視神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的時候，是不是可以基于‘不可微’構(gòu)件進(jìn)行深度學(xué)習(xí)?”

基于對深度學(xué)習(xí)的反思，周教授提出了“深度森林”模型，這是一種決策樹集成方法，也是第一個‘非神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)’、不使用反向傳播算法、甚至不需要梯度計算訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，其性能較之深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有很強(qiáng)的競爭力。

簡而言之，在很多處理任務(wù)上，深度森林的性能和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接近，同時它還有自己的優(yōu)勢：在一些非數(shù)值建模的任務(wù)上，比如符號信息、離散信息的混合建模任務(wù)上，周教授曾表示深度森林這一類的模型可能有它比較好的前景。目前，該套模型的大型分布式已經(jīng)應(yīng)用在螞蟻金服的反套現(xiàn)檢測上，并實測取得了目前最好的性能。

深度森林模型的提出也是對當(dāng)下機(jī)器學(xué)習(xí)新的發(fā)展方向和路徑的探索。目前，除了傳統(tǒng)的監(jiān)督式學(xué)習(xí)之外，周志華教授領(lǐng)銜的南大AI研究院也在研究只需要少量標(biāo)注數(shù)據(jù)的弱監(jiān)督學(xué)習(xí)以及開放環(huán)境的學(xué)習(xí)。

英特爾的AI布局

伴隨著深度學(xué)習(xí)模型的深化和算力需求的提升，AI處理器芯片成了業(yè)內(nèi)關(guān)注的重點。為了迎接這一波AI浪潮，英特爾一直在基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器上深耕。其在AI方面的布局最早可以追溯到2015年，當(dāng)時它們收購了全球第二大FPGA廠商Altera，之后又陸陸續(xù)續(xù)收購了視覺處理芯片公司Movidius、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器公司Nervana、以及自動駕駛芯片公司Mobileye。

就在今年8月，英特爾在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域再下一城，收購了深度學(xué)習(xí)初創(chuàng)公司Vertex.AI，這家公司主要研發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的編譯工具，此次收購的目的就是為了強(qiáng)化英特爾的Movidius團(tuán)隊。

英特爾中國研究院院長宋繼強(qiáng)此前在CAIS2018峰會上表示，真正的人工智能計算一定要能夠做感知、決策和行動三個層面，而英特爾可以根據(jù)對計算的需求，快速改變芯片之間搭配、組合、聯(lián)通的方式，整個計算系統(tǒng)的模式可以跟著AI算法要求演進(jìn)變化。

據(jù)了解，英特爾在人工智能芯片上的布局主要分為四類，分別為Xeon芯片系列、Nervana NNP系列、Movidius的視覺芯片VPU、以及FPGA。其中，Xeon處理器主要應(yīng)用在訓(xùn)練和推理等領(lǐng)域;Nervana NNP則被用于大量的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中，其能夠降低每次運算的能耗，同時通過帶寬提升，擴(kuò)大芯片中處理矩陣乘積和卷積運算的區(qū)域，從而提升計算性能和靈活性。目前，從硬件、開源框架到平臺，英特爾已經(jīng)形成了一套完整的AI全棧解決方案。

強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手，南京大學(xué)和英特爾達(dá)成產(chǎn)學(xué)研閉環(huán)

今年3月5日，南京大學(xué)下文成立人工智能學(xué)院，由周志華教授擔(dān)任院長。作為國內(nèi)首個成立人工智能學(xué)院的C9類、雙一流高校，南大人工智能學(xué)院的每一步動作都備受關(guān)注。在過去一段時間內(nèi)，京東、科沃斯、曠視等多家企業(yè)在南大附近建立了人工智能研究院，并且與學(xué)院簽約成為學(xué)生實訓(xùn)基地，探索AI技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的深度融合。

早前記者采訪周志華教授的時候，他表示，接觸產(chǎn)業(yè)真實的問題，也是南京大學(xué)人工智能學(xué)院人才培養(yǎng)方案中強(qiáng)調(diào)的部分。我們希望學(xué)生能夠在學(xué)習(xí)過程中較早地接觸一些應(yīng)用問題，甚至能拿到真實數(shù)據(jù)、真實企業(yè)案例來做課程研究。

借助和企業(yè)的合作，高校與企業(yè)形成了“價值閉環(huán)”。通過這一平臺，學(xué)生能更好地獲得應(yīng)用實踐經(jīng)驗，并為自己的未來走向提供參考;學(xué)院能夠真正做到補(bǔ)缺AI人才漏洞，幫助學(xué)生更好認(rèn)知自己、認(rèn)知社會;企業(yè)則能夠在技術(shù)研發(fā)等方面直接或間接獲得實習(xí)生、老師或?qū)W院的幫助。

此次南京大學(xué)和英特爾的合作，即是南大AI學(xué)術(shù)研究的一次實踐，英特爾可以為南大的機(jī)器學(xué)習(xí)研究提供先進(jìn)的硬件架構(gòu)和技術(shù)支持，并增強(qiáng)該方面進(jìn)展對新型硬件芯片設(shè)計和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用方面的影響，同時為學(xué)院在智能硬件方面的課程建設(shè)提供支持，促進(jìn)軟硬件工程能力兼?zhèn)涞膬?yōu)秀人工智能人才的培養(yǎng)。正如宋繼強(qiáng)院長所言，南大的學(xué)生基礎(chǔ)好、能力強(qiáng)、學(xué)術(shù)視野開闊。同時，當(dāng)前產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的需求高，英特爾和南大的攜手，既能夠帶來最先進(jìn)學(xué)術(shù)研究服務(wù)產(chǎn)業(yè)，也可以讓學(xué)生了解到最新的硬件和技術(shù)發(fā)展。