OpenAI引领人工智能研究前沿——超级计算机DGX-1或将玩转增强学习

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打造计算机智能的秘密是否藏在漫无目的地刷Reddit的时光里？

这是OpenAI——由许多来自硅谷的大牛们组成的非盈利性组织里的科学家们希望通过芯片制造商Nvidia打造的一款超级计算机来回答的问题。科学家们通过实验训练机器人洗碗，除此之外，他们还研发了能学会多款电玩的算法。

这台叫作 DGX-1的超级计算机是能够进行深度学习的优化进阶版，它能在大型自然模拟神经元网络中输入数据，这使人工智能技术在过去的几年间取得了巨大的突破。 DGX-1让AI科学家训练深度学习系统，使之能更快地使用更多的数据。传统计算机要花250个小时处理的数据，DGX-1只需要花10个小时，可谓对比鲜明啊。

在OpenAI，新硬件的发明使我们可以从语言的理解能力方面直接看到相关性能的提高。OpenAI的科学家们通过从广受欢迎的社交新闻网站Reddit上获取的信息流来构建算法，并将其用于对话的概率理解。如果能提供足够多的案例，科学家们希望用潜在的语言模型支撑对话本身。硬件可以使将碎片式的文本信息转化成模型成为可能，并在问题的解决中运用更多的计算能力。

Andrej Kar Path y是OpenAI的科学家，他认为现代的学习机器技术会随着体积的增加而变得更智能。“深度学习是个非常特别的模型，因为你按照比例扩大模型，它们永远会做得更好。” Karpathy在Nvidia今天公布的一段视频中说道。

对人工智能而言，语言依旧是一个非常棘手的问题，但是近几年来，科学家已经在运用深度学习解决这个问题上有了长足的进步。比如，谷歌的研究者们把电影对话加入原本是用于翻译的深度学习系统，后来发现它可以很好地回答某些问题。

OpenAI的科学家们还计划研究机器人是否可以通过使用语言，与现实世界中的人们互动。这项研究起步很早，如果将Reddit的扩大比例运用于这个问题的话，一切都会简单很多。Karpathy说，多亏了新研发的硬件，通过Reddit上的数据训练出的模型可以处理几个月甚至几年的对话。

Nvidia打造了游戏图片处理器，并且已经从深度学习的兴盛发展中受益良多，因为它的硬件完全适应了其所需的平行计算方法。近年来，Nvidia一直在寻找能发挥它自身优势的途径，造价二十亿的DGX-1是为了深度学习而优化的图片芯片银行。这些芯片可以快速地处理数据（其速度已经达到了170万亿次，即每秒进行十亿次算术计算），更简单地分享数据。

Andrew Ng是百度的首席科学家，他曾近距离地观察过DGX-1——因为百度计划使用它。“它的超强能力让我们可以尝试扩大训练过程的新方式，”Ng说道，“这让我们能在更大的数据库里训练我们的模型，这就是我们发现能让AI技术进步的方法。”

OpenAI与许多前沿的AI研究息息相关。除了深度学习，科学家们还专注于研发能够学习广泛试验和错误的算法——这是增强学习的研究领域。

OpenAI希望能用增强学习技术打造能够在家力做些重要的家务的机器人，尽管这可能是一项旷日久远的项目。

OpenAI的研究员们同样希望可以通过建模或者数据库理论的建立，挖掘开发AI算法并使之进行高效学习的方法。这个算法能学着玩一些电脑游戏，比如从捡硬币帮助提高游戏分数。

Ilya Sutskever是OpenAI的研究主管，也是AI技术的领军人物，他说这个领域的研究成果最终会带来高效学习的算法。“一旦这些技术都取得了突破，我们就能打造用更少的经验、实现更多的目标的特工。”他说。

OpenAI成立于2015年，曾经获得了来自包括特斯拉和美国太空探索技术公司的首席执行官Elon Musk以及Y Combinator的董事长Sam Altman在内的科技巨头的十亿投资。这个非盈利组织的目标是公开地做AI研究并确保AI技术的进步能造福人类。

Jen-Hsun Huang是Nvidia的首席执行官，他说将DGX-1折射出OpenAI的众多目标中秉承的一个信仰。“Nvidia的策略是使OpenAI更接地气，”他在一个采访中说道，“我们想让这个技术越来越强大，而且一定要为人类社会做出贡献。”

via  technologyreview