重磅 | 周志華的“開(kāi)學(xué)第一課”：南大攜手英特爾，首家AI研究中心今日成立

英特爾和南大的攜手，既能夠帶來(lái)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。

9月12日，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(diǎn)關(guān)注機器學(xué)習最新的技術(shù)研究，包括由南京大學(xué)人工智能學(xué)院院長(cháng)周志華教授提出的新一代深度學(xué)習模型——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(cháng)周志華教授表示，和英特爾的合作將進(jìn)一步推動(dòng)機器學(xué)習算法上的研究，同時(shí)也提升了對芯片和硬件架構研究的影響 。而且，通過(guò)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)化應用。

英特爾中國研究院院長(cháng)宋繼強認為深度學(xué)習需要大量標注好的數據，深度森林就是一個(gè)很好的創(chuàng )新，它在少量數據上也能使用，并有可能轉換成可理解的知識，其應用領(lǐng)域也得到了擴展，能夠直達感知和決策層，為算法加硬件的螺旋式上升奠定基礎。

深度森林：首個(gè)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、可參數化以及可微分的非線(xiàn)性模塊所構建，它需要用誤差反向傳播來(lái)訓練，但是由于深度學(xué)習需要使用大量標注好、結構化的數據進(jìn)行訓練。在圖像、語(yǔ)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(gè)問(wèn)題：“當我們重新審視神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型的時(shí)候，是不是可以基于‘不可微’構件進(jìn)行深度學(xué)習？”

基于對深度學(xué)習的反思，周教授提出了“深度森林”模型，這是一種決策樹(shù)集成方法，也是第一個(gè)‘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練的深度學(xué)習模型，其性能較之深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )有很強的競爭力。

簡(jiǎn)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(shí)它還有自己的優(yōu)勢：在一些非數值建模的任務(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(lèi)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)應用在螞蟻金服的反套現檢測上，并實(shí)測取得了目前最好的性能。

深度森林模型的提出也是對當下機器學(xué)習新的發(fā)展方向和路徑的探索。目前，除了傳統的監督式學(xué)習之外，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注數據的弱監督學(xué)習以及開(kāi)放環(huán)境的學(xué)習。

英特爾的AI布局

伴隨著(zhù)深度學(xué)習模型的深化和算力需求的提升，AI處理器芯片成了業(yè)內關(guān)注的重點(diǎn)。為了迎接這一波AI浪潮，英特爾一直在基于深度學(xué)習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理器上深耕。其在A(yíng)I方面的布局最早可以追溯到2015年，當時(shí)它們收購了全球第二大FPGA廠(chǎng)商Altera，之后又陸陸續續收購了視覺(jué)處理芯片公司Movidius、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理器公司Nervana、以及自動(dòng)駕駛芯片公司Mobileye。

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

英特爾中國研究院院長(cháng)宋繼強此前在CAIS2018峰會(huì )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(dòng)三個(gè)層面，而英特爾可以根據對計算的需求，快速改變芯片之間搭配、組合、聯(lián)通的方式，整個(gè)計算系統的模式可以跟著(zhù)AI算法要求演進(jìn)變化。

據了解，英特爾在人工智能芯片上的布局主要分為四類(lèi)，分別為Xeon芯片系列、Nervana NNP系列、Movidius的視覺(jué)芯片VPU、以及FPGA。其中，Xeon處理器主要應用在訓練和推理等領(lǐng)域；Nervana NNP則被用于大量的深度學(xué)習訓練中，其能夠降低每次運算的能耗，同時(shí)通過(guò)帶寬提升，擴大芯片中處理矩陣乘積和卷積運算的區域，從而提升計算性能和靈活性。目前，從硬件、開(kāi)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。

強強聯(lián)手，南京大學(xué)和英特爾達成產(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，由周志華教授擔任院長(cháng)。作為國內首個(gè)成立人工智能學(xué)院的C9類(lèi)、雙一流高校，南大人工智能學(xué)院的每一步動(dòng)作都備受關(guān)注。在過(guò)去一段時(shí)間內，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(shí)訓基地，探索AI技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的深度融合。

早前鎂客網(wǎng)采訪(fǎng)周志華教授的時(shí)候，他表示，接觸產(chǎn)業(yè)真實(shí)的問(wèn)題，也是南京大學(xué)人工智能學(xué)院人才培養方案中強調的部分。我們希望學(xué)生能夠在學(xué)習過(guò)程中較早地接觸一些應用問(wèn)題，甚至能拿到真實(shí)數據、真實(shí)企業(yè)案例來(lái)做課程研究。

借助和企業(yè)的合作，高校與企業(yè)形成了“價(jià)值閉環(huán)”。通過(guò)這一平臺，學(xué)生能更好地獲得應用實(shí)踐經(jīng)驗，并為自己的未來(lái)走向提供參考；學(xué)院能夠真正做到補缺AI人才漏洞，幫助學(xué)生更好認知自己、認知社會(huì )；企業(yè)則能夠在技術(shù)研發(fā)等方面直接或間接獲得實(shí)習生、老師或學(xué)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(shí)踐，英特爾可以為南大的機器學(xué)習研究提供先進(jìn)的硬件架構和技術(shù)支持，并增強該方面進(jìn)展對新型硬件芯片設計和產(chǎn)業(yè)應用方面的影響，同時(shí)為學(xué)院在智能硬件方面的課程建設提供支持，促進(jìn)軟硬件工程能力兼備的優(yōu)秀人工智能人才的培養。正如宋繼強院長(cháng)所言，南大的學(xué)生基礎好、能力強、學(xué)術(shù)視野開(kāi)闊。同時(shí)，當前產(chǎn)業(yè)應用的需求高，英特爾和南大的攜手，既能夠帶來(lái)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。

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