科技入侵现代 第390章 胜负不在棋盘上

第390章 胜负不在棋盘上

林燃的直播不仅有华国网友在看，全球网友也在关注。

尽管林燃用汉语直播，在没有实时翻译的情况下，国外网友没办法第一时间知道内容。

但是有记者啊。

所有主流报纸都在华国有分部，负责报道华国新闻。

大名鼎鼎的bbc滤镜和法新社滤镜是怎么来的？不就是因为他们在华国有人员、有业务运作吗。

包括华国媒体也会有海外宣传的任务，会负责把华国发生的事情宣传出去。

像左右脑芯片架构就是一个很好的，体现华国科技进步的宣传媒介。

另外还有大把的自媒体博主，会把林燃的直播传播出去。

所以林燃直播结束后的第二天，他的切片就被翻译成英文在全球范围内广为流传。

最关注林燃观点的，当属硅谷同行。

欧洲还在研究怎么制定法规呢，不过法兰西正在踌躇满志，他们即将要推出自己的人工智能：露西。

也正因为有了“露西”，法兰西最近对布鲁塞尔围绕人工智能监管的会议有点不感冒，我的露西出来之后，你们还想监管我们的ai？绝对不行，得给我们的“露西”颁发特别赦免，“露西”是整个欧洲的瑰宝！

当左右脑芯片的概念被提出后，硅谷的同行们都在讨论这件事。

除了竞争方面的考虑外，他们同时还在思考，这是否会为他们找到一个新的方向。

openai位于旧金山的总部，新年第二天，山姆·奥特曼已经来到了公司。

openai每一次融资，估值都在创造历史，同样的，他作为ceo的压力也越来越大。

他们希望在8月的融资过程中，能够把openai在一级市场的估值一举推高到3000亿美元。

还有什么比画大饼更能忽悠投资者，更能继续吹大泡沫的呢？

网景浏览器的案例对山姆这些人来说那可是记忆犹新。

也许左右脑芯片会是一次机会，山姆·奥特曼是这么认为的。

openai的高管们有的来公司开会，有的则在度假地通过远程视频会议的方式加入到讨论中来。

没人敢不重视林燃。

越是同行，就越重视。

openai一直有研究深红，越研究，他们越佩服对方能用比openai更少的显卡、更低的算力做出更好的商用产品。

这非常困难，他们做不到，他们很想知道华国同行们是怎么做到的。

硅谷的高校没少给林燃数学班的毕业生发offer，你履历上但凡写一条曾经在深红实习，这帮高校跟秃鹫看到腐肉一样两眼放光，直接下offer，申请是昨天写的，offer送到的时候华国时间连24小时都没有过。

这样的现象被发在简中互联网上之后，被网友们调侃这是众多林燃现象中的一种，这也进一步助推了交大的分数线。

而这次林燃在直播中透露的消息，让openai的研究人员似乎窥探到了深红秘密的冰山一角。

会议开始，ceo山姆·奥特曼坐在桌子一端，秘书打开了大屏幕，显示着openai研究人员根据林燃提出的左右脑芯片架构所做的架构图。

首先发言的是技术总监克里斯·瓦尔霍，他冷静地分析道：

“从理论上讲，左右脑分工的想法无疑有一定道理。

感知任务与推理任务的确有着不同的计算特性，但我认为林教授是不是高估了硬件在这种分工中的作用？

目前的深度学习框架可以做到任务的并行化处理，并且大多数高效的推理任务也可以在同一硬件上完成。

不同的计算方式，能否真的改变现有架构？我对此持怀疑态度。”

克里斯的问题让人有些质疑，但并不轻易放弃。

就在他刚说完，人在东京的首席架构师伊利亚·苏茨凯弗立刻回应了他：“你说得没错，现有的框架能处理某些任务的并行化，但这只是对感知任务的部分优化。

但我们都知道，现有的硬件瓶颈存在。

在gpt系列模型的推理过程，大量的推理计算涉及长时间的推理链和符号计算，现在的gpu处理起来其实效率并不高，尤其在模型规模不断增加时。

我们完全可以借鉴林教授的概念，构建一种专门的逻辑推理处理单元，与感知任务处理单元分开。”

伊利亚顿了顿，接着补充道：“而且，我们必须注意，ibm和英特尔在这一方向上已有多年探索。

早在十年前，ibm就提出过多重处理单元架构的概念，旨在通过将计算任务划分为不同的模块来提高ai的推理和感知效率。

英特尔则是在18年的时候提出了神经形态计算芯片的概念，试图模仿大脑的功能，优化感知和推理任务之间的计算交互。

我认为林教授只是把英特尔的做法用一种更通俗易懂的方式总结了出来。

林教授站在ibm和英特尔的基础上，从理论层面论证了，要想把人工智能继续往通用agi的道路上推，我们需要也必须走这条路。”

研究员安德鲁·卡普兰说道：“没错，我在看完林教授关于人工智能的讲话后，我特意去找了资料来看，英特尔在2017年的时候推出了他们第一款神经拟态芯片loihi。”

“神经拟态芯片？”山姆·奥特曼重复了这个词语。

安德鲁点头道：“没错，众所周知我们现在用的芯片只有0和1，它通过二极管模拟0和1的状态，构建起庞大的计算网络，它的内核是二进制。

但是我们人类大脑，不止有两个信号，神经元和神经元之间是通过突触来连接，一个神经元可以同时和很多个神经元连接在一起。

而loihi则是模拟神经元的芯片。

第一代的loihi每60平方毫米的芯片就有13万个神经元，他们在2021年推出的第二代loihi芯片，拥有128个神经形态核心，loihi 2每个核心的神经元是第一代的8倍的神经元。

同时，loihi 2每个神经元可根据模型分配达到4096个状态，第一代的限制只有24个，神经元模型类似fpga，完全可编程，具有更大灵活性。

简单来说，硅谷已经具备了右脑芯片。

英特尔的loihi采用了神经形态计算架构，尝试模仿大脑处理感知信息的方式，提出了感知-推理共融的概念。

实际应用中，这些神经形态芯片在某些任务上能够发挥优势，但在复杂推理任务上，效果却并不显著，与传统的逻辑处理单元相比，并没有得到预期的性能提升。

但问题是，现在林教授提出的架构，我们要同时利用右脑和左脑芯片，左脑的gpu已经成熟，右脑的loihi也已经相对成熟。

我们有充分条件去测试这一技术路线。

我们现在要做的是，把左右脑结合在一起，英伟达的左脑和英特尔的右脑。”

开源团队负责人艾米·张说道：

“我认为这种左右脑分工的理论有些过于理想化了，至少目前它的应用价值不大。我们能否有一个明确的案例，展示感知任务和推理任务必须分开处理的场景？现阶段的任务几乎都是某些高并行度任务，在同一硬件上优化可以达到足够好的性能。

难道我们要重建整个硬件架构吗？”

伊利亚回应道：“如果只是强化现有硬件架构，我们会始终停留在对大规模并行计算的依赖上。

真正的突破，正是通过左右脑分工，物理隔离不同计算任务，从而达到更高效的能量利用和计算优化。

而且你们有没有认真听林教授的发言，他在发言中透露了一个秘密，那就是胼胝体。

这是人类大脑中的结构，我认为左右脑芯片结合的秘密就藏在胼胝体这一结构中。

林教授要为他的国家工作，要为他所在国家的利益服务，但我相信他有着全人类的精神，是在通过这样的方式暗示我们，胼胝体是具体的钥匙，解开左右脑具体设计结构的钥匙。”

林燃听到的话会觉得莫名其妙，你们的脑补能力还真挺强，我只是打个比方而已，你们能想到这么多？

安德鲁·卡普兰补充道：“正如林教授所说的那样，我们已经明显感受到，它的天板就在那里。

不改变硬件架构，我们永远都没有办法打破天板。

改变硬件架构，会给我们带来全新的可能。

再者英特尔是一家阿美莉卡公司，我们在这方面天然有优势。”

“但这种思路带来的挑战也非常巨大。”首席ai研究员杰弗里·霍普金斯突然插话道：“要重构整个硬件架构，涉及的成本和时间投入远远超出我们目前的预期。

再者，我们需要考虑的是，左右脑式芯片的协同机制是否能充分体现实时数据交换的效率？数据交换瓶颈又如何解决？

最重要的是，我们如何确定，林教授所说的就是真的？

这会不会是一个阴谋，一个把竞争对手的精力费在这上面的阴谋？”

伊利亚说：“林教授在直播中提到了，相关理论验证的论文会公开发表，他会对左右脑架构的必要性进行论证。”

杰弗里·霍普金斯纠正道：“没错，但问题是，理论是真的，不代表工程上就能实践，不代表现在的硬件技术就足以支撑工程上对此进行实践。

就好比80年代里根总统的星球大战计划，有道理吗？有道理啊，我把导弹都拦截了，苏俄的核武器不就打不过来了吗？理论上可行吗？可行啊，只要我的制导系统足够精确，我们就能做到。

这样一来，苏俄对我们而言不就毫无威胁了吗？

问题是现实中了上千亿美元都没有做到，离真正意义上的全方位拦截有很长一段距离。

理论可行和工程实践可行之间的距离”

霍普金斯停顿片刻后，伸出双手作向前拥抱状：“可能比整个宇宙还要更大。”

艾米补充道：“没错，这点很重要。

这其中需要有一个非常高效的交互机制，如果没有高效的交互机制，两个分工明确的硬件单元恐怕会变成两个相互孤立的系统，这不仅效率低下，还可能导致更多的问题。

从全局角度看，林教授提出来的毫无疑问是一个前瞻性的战略方向。

未来的agi需要多种不同类型的计算协同工作，我们无法仅依靠现有的统一架构去支撑更复杂的任务。

假设我们未来的模型不仅仅是感知任务的强化，还有推理、规划、情感理解，这些任务本身具有完全不同的计算特性。

如果我们在硬件层面没法分工合作，这些任务会拖慢整体效率，反而是得不偿失。”

杰弗里·霍普金斯说：“我同样认为这并非一时的热点，而是深红长期战略的一部分。

我们也同样必须着眼于未来的智能体系架构，考虑到硬件、算法和应用的深度融合，才能在下一代人工智能突破中占据领先位置。

可问题是，我们要什么时候开始？要付出多大努力，现在人手有限的情况下，怎么去做这样的架构融合？

这些都很难决定。

以及过去，华国一直在跟随我们，这一次我们同样可以跟随华国，等到华国他们在这一架构上取得比较好的结果之后，我们再跟上。”

山姆·奥特曼整体听完之后已经心动了。

他不是什么人工智能专业人士，他是天使投资人，是投资者，他不懂技术，但他懂商业。

他已经从专家们的讨论中听到了自己想要的东西。

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