英偉達CEO黃仁勳預言，人工智能將徹底改寫醫療保健和自動駕馭範疇。
最近，人工智能成為了科技公司和投資人最看好的範疇之一，其間芯片製作商英偉達更是備受喜愛的公司之一。自從英偉達開端製作機器學習算法專用硬件以來，公司的收入就一路上漲。在這周於加州聖荷西舉行的英偉達年度開發者會議上，黃仁勳向《麻省理工科技評論》雜誌敘述了機器學習範疇革新的興起。
Q：英偉達從科技公司對機器學習範疇投資的爆發性增加而獲益頗多。這股機器學習的生長熱潮還會繼續下去嗎？
A：咱們還處在十分前期的期間。現在全球各路公司和工業中，用到AI的代碼還是極少數。在那麼兩三家互聯網服務公司，AI現已浸透到了每一個旮旯，但這畢竟是極個例；但職業全體還處於落後狀況。軟件正在吞噬這個國際，而AI行將吞噬軟件。
Q：機器學習會帶領整個工業到何方？
A：其一是轎車職業，全球最頂尖的10家轎車公司都來到了咱們今日的會議。其二是醫療保健職業，AI在這方面給社會帶來的影響將會是無窮的。現在醫療工業的信息處在凌亂、無安排的狀況，但電腦能瞭解和剖析這些信息，協助醫師確診和猜測。
Q：近日查詢顯現，機器學習應用在醫學確診上的效果是驚人的。但至於監管者將怎麼測驗並答應這種新系統，現在還沒有人給出清晰的答案。
A：任何和人命有關的都必定要過管理局這一關。但咱們不能因而忽視科技帶來的比原來要好10倍乃至1000倍的結果。我十分確信，總會有智者知道到這種科技帶來的好處，把它交到醫師、臨床醫師和和放射科醫師手上，讓科技協助這些醫師更好地完結作業。FDA（美國食物和藥物管理局）最近現已批准了醫療成像渠道Arterys的心臟成像技能，我信任這是一個極好的開端。
Q：把機器學習應用到轎車上也會為當局帶來不少應戰。英偉達演示了能經過人類司機學習駕馭的軟件，但很難解說它在不一樣場景下具領會怎麼操作。
A：這種端到端解決方案的力氣十分強壯。咱們信任，長時間以往，AI的駕馭將和人類相差無幾，不會再受物體、視界和區域的約束。但咱們還要多久才幹做到這一點，咱們還不知道。要讓AI做好一切工作是個無窮的應戰，並且當AI做不對一件事時，咱們又該怎麼矯正這個過錯，這又是一個疑問——由於咱們要把一切工作和流程又練習一遍。咱們可能需要把這些疑問分解成更小的有些。
Q：把芯片應用到駕馭上現已不是啥新鮮事了。一切特斯拉轎車都採用了英偉達的Drive PX 2車載渠道完結高速公路上的自動駕馭功用。這個功用現已把這硬件的才能發揮到最大了嗎？有沒有可能靠這套硬件完結全自動駕馭？
A：Drive PX 2核算渠道還保留了很大一有些核算才能沒有用到。依據咱們的規劃，理論上你能夠不斷更新軟件，加強它的功用。無人駕馭還有許多不知道數，但軟件開發也在不斷髮展。我不能說我有100%的自傲，但我信任咱們能為這些不知道找到解決方案。
Q：英特爾、google和別的數家公司現在正在開發加快機器學習的芯片。英偉達又將怎麼堅持領先地位？
A：許多人都知道到了這片商場的重要性，我信任商場規劃將會是巨大的。咱們將會在咱們的GPU芯片上投入更多資金，將深度學習方面的研製核算調整為25億美金。咱們會讓咱們的商品能應用到一切當地，PC、服務器、雲端、轎車和機器人等。
Q：有研究者說，把晶體管的規劃減小、進步功率等物理約束給核算機處理器的進化拉了後腿，你對這種觀點表明附和。但你又說英偉達的芯片都為特定用處專門規劃，這種戰略將堅持英偉達在商場上的領先地位。但你將怎麼對立物理約束呢？
A：答案毫無疑問，咱們無法對立物理約束。現在咱們正在用更專業的GPU彌補CPU和軟件在功率上的不足。我以為這種辦法還能夠堅持幾十年，但咱們早晚要找到新的辦法。咱們公司有十分出色的工程團隊不斷打破設備的物理約束，還有一些和咱們協作的優秀生產商。我信任咱們能齊心協力找到辦法。
相關推薦
