谷歌在人工智能界的積累和成績(jī)已經(jīng)有目共睹，但事實(shí)上，它也正受到新興勢(shì)力的挑戰(zhàn)：近日，來(lái)自 Fast.ai 的學(xué)生們剛剛創(chuàng)建了一種人工智能算法，在一項(xiàng)重要的基準(zhǔn)測(cè)試中，它的性能超過了谷歌研究人員的代碼。Fast.ai 是一個(gè)提供免費(fèi)機(jī)器學(xué)習(xí)在線課程的機(jī)構(gòu)。

　　Fast.ai 團(tuán)隊(duì)的成功表明，不是只有擁有大量資源的精英程序員才能在人工智能領(lǐng)域進(jìn)行研究并取得成果。

　　Fast.ai 由一群熱衷于在業(yè)余時(shí)間接觸機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)生組成，也許這些學(xué)生將來(lái)會(huì)從事數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)職業(yè)。他們租用了亞馬遜云的服務(wù)器開展學(xué)習(xí)和實(shí)驗(yàn)。這個(gè)團(tuán)隊(duì)建立了一種算法，在 DAWNBench 的基準(zhǔn)測(cè)試中，該算法可以超過谷歌的代碼。谷歌的研究人員在之前的測(cè)試排名中名列前茅，他們使用了專門為機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的自定義芯片集合。Fast.ai 團(tuán)隊(duì)的算法能夠在大致相同的硬件上運(yùn)行速度更快。

　　Fast.ai 創(chuàng)始人之一、著名人工智能企業(yè)家 Jeremy Howard 表示：“最先進(jìn)的研究結(jié)果并不是大公司專屬?！盚oward 和他的聯(lián)合創(chuàng)始人 Rachel Thomas 創(chuàng)建了 Fast.ai 的目的就是讓人工智能變得更容易入門，減少這一領(lǐng)域的排他性。

　　Howard 的團(tuán)隊(duì)能夠在很多小的方面與谷歌這樣的公司競(jìng)爭(zhēng)，這些都在一篇博客文章中有詳細(xì)的描述，例如，確保輸入到訓(xùn)練算法的圖像被正確地裁剪。Howard 說(shuō)：“這些是許多研究人員甚至不會(huì)想到要做的，因?yàn)檫@件事太顯而易見了、甚至有點(diǎn)愚蠢?！?/p>

　　在多臺(tái)機(jī)器上訓(xùn)練學(xué)習(xí)算法的代碼是由美國(guó)國(guó)防部新成立的國(guó)防創(chuàng)新部隊(duì)的一名人員開發(fā)的。該單位最近剛剛成立，目的是幫助軍方使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)。

　　斯坦福大學(xué)教授、DAWNBench 創(chuàng)建者之一 MateiZaharia 說(shuō)，F(xiàn)ast.ai 的工作令人印象深刻，但他指出，對(duì)于許多人工智能任務(wù)來(lái)說(shuō)，大量數(shù)據(jù)和計(jì)算資源仍然是關(guān)鍵。

　　在 ImageNet 數(shù)據(jù)庫(kù)上，F(xiàn)ast.ai 在 16 個(gè) AWS 實(shí)例上訓(xùn)練需要 18 分鐘，總計(jì)算成本約為 40 美元。Howard 聲稱，這比谷歌的代碼要好 40% 左右，但他承認(rèn)，由于硬件不同，這種比較并不精確。

　　OpenAI 的通信和政策主管 Jack Clark 說(shuō)，F(xiàn)ast.ai 在語(yǔ)言理解等其他領(lǐng)域也做了有價(jià)值的工作。Clark 說(shuō)：“Fast.ai 所做的工作對(duì)每個(gè)人都有利，因?yàn)檫@使得人們能夠更直接地接觸到人工智能，增加對(duì)人工智能的熟悉程度?！?/p>

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