人工智慧缺陷,該公司最終將數據中心建在北極圈,專家:不能長久

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科技迅速發展,我們對人工智慧的概念已經不再陌生,幾乎每天都有新的科技發明,應用於人工智慧領域。從谷歌公司開發的智能機器人阿爾法狗大戰圍棋冠軍柯潔,到如今,新的設備甚至可以預測細胞內蛋白質的三維機構,進行臨床疾病輔助篩查等等。而相對應的計算能力,數據處理能力也在不斷提升。

為了更好地模擬人類大腦,智能機器人天然地對計算和信息處理能力要求更高,尤其涉及到機器學習的領域時,因為智能設備需要在不斷採集處理數據的同時,能夠存貯和構建足夠大的資料庫,以便在未來某個時間搜索調用,對晶元硬體的要求就更高。


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蛋白結構


有人預測,未來是屬於Al的,在機器人大戰柯潔的那場比賽中已經可以看出趨勢,柯潔就像冷兵器時代最厲害的武士,但也抵不過工業革命帶來的堅船利炮。目前機器學習強大的計算能力是輕鬆碾壓人類大腦的,只不過不夠智能,機器畢竟是冷冰冰的機器,無論多麼的智能,其背後的邏輯都是更強大的演算法,更深層次的數據處理能力,其核心硬體,又是計算機晶元以及背後的半導體製造行業,一起決定了機器人的計算能力與計算速度。

目前在這股潮流之中,全球很多高科技公司都積極布局人工智慧研發,開展機器學習並且進行深度訓練以模擬人類大腦,建立了大大小小的資料庫以供開發使用,而資料庫落址,甚至連北極都沒有避免,全球最大的人工智慧資料庫,最終就落腳於北歐附近的北極圈內,而這背後,又是什麼原因呢?


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柯潔大戰阿爾法狗


最近,全球最大半導體設備製造商,應用材料公司(Applied Materials )在一場公開主題演講中道出了原因,既然人工智慧未來有可能改變一切,其致命缺點也不可忽視,除非晶元行業加速發展,打破目前海量數據對計算和訓練能力的要求,否則未來智能計算將消耗巨大的能源。

原來,一切的核心都是因為太費電!所以把資料庫建在北極圈,首要考慮的是能源成本問題,當地寒冷的氣候,再加上有豐富的水電資源,數據中心可以保持在較低成本運行。目前,超大型數據中心總計可消耗全球2%的電量,他預測,到2025 年,全球資料中心預計可消耗世界15% 的電量,所以半導體產業必須研發新技術,使耗電量大幅減少,否則發電量將不足以應對未來科技。


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北極數據中心


同時,大量新設備正在建立國際互聯網連線,必然會產生更多的數據。用於計算的半導體晶元耗電量會急劇增加。雖然放眼國際,目前半導體行業基本被幾個大公司壟斷,都已使用了最新的優化技術路線,但這種進步還趕不上人類數據的產生速度。未來必須針對人工智慧運算建立新的設計模式,以求技術突破。

而放眼我國,布遍全國的大小數據中心,其一年耗電量累計比三峽大壩的發電量還多,與此同時,碳排放量超過了民航一倍多。看來全球最大的數據中心選址北極圈也是明智之舉,而它的功率就超過1000兆瓦。

當然,前景還是比較樂觀的,一方面新的晶元技術正在研究,比如最近比較火的量子計算機,依賴於傳統量子力學中的干擾和疊加的原理,設計的量子比特的計算機,比傳統二進位單位的計算機運算效率快的多,如果技術成熟,將極大縮減運算和訓練時間。


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3D列印


同時,鑒於人工智慧領域是一項綜合性學科,其他比如材料新能源的研究成果也可以嫁接到人工智慧領域, 全球能源巨頭通用電氣公司前一段時間宣布,將3D列印技術應用於風力發電,結合新材料,用3D列印的發電機底座可以做到批量生產,減少人力物力的花費。同時,堅固的支架可以支撐更高的葉扇,使發電的效率極大提高,所以當技術成熟時,人工智慧也可以轉向更加清潔高效的能源。