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        3. Leonardo Chiariglione
          作者很懶,什么都沒留下

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          MPEG主席Leonardo Chiariglione:人工智能無處不在,視頻無所不知

          Leonardo Chiariglione
          2019-11-25 · 10:08
          [ 億歐導讀 ] 在11月19日的世界人工智能融合發展大會主論壇上,MPEG主席Leonardo Chiariglione作了主題為《人工智能,無處不在》的報告,為到場觀眾分享了自己對人工智能神經網絡壓縮技術的見解和MPEG的研究動態。
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          文章來源于:Leonardo Chiariglione,圖片來自“特定授權”

          11月19-20日,以“動能煥新·智慧融合”為主題的世界人工智能融合發展大會在山東濟南隆重召開。在11月19日的主論壇上,MPEG主席Leonardo Chiariglione作了主題為《人工智能,無處不在》的報告,并為到場觀眾分享了自己對人工智能神經網絡壓縮技術的見解和MPEG的研究動態。

          Leonardo Chiariglione是MPEG主席、數字媒體技術和業務領域的專家,曾獲得IBC約翰?塔克獎,愛德華?萊茵基金會獎,IEEE消費電子產品獎等獎項。MPEG即動態圖像專家組,是ISO國際標準化組織與IEC國際電工委員會于1988年成立的組織,專門針對運動圖像和語音壓縮制定國際標準。

          比起持續在數據中心部署人工智能,本地嵌入無疑是一個不錯的方案。隨著更多的人工智能組件被嵌入及更為頻繁的更新,神經網絡壓縮技術重要性凸顯。Leonardo指出,新的MPEG音視頻壓縮標準出現后,視頻無所不知、人工智能無處不在都將成為可能并帶來沖擊。

          以下是Leonardo Chiariglione的報告原文,億歐在不改變嘉賓原意的基礎上,進行了編輯。

          我們正在見證標準的影響力,二十五年前制定的標準到現在依然有影響力,因為他們從細微的方面入手,構建了我們如今的基礎設施。

          比起持續在數據中心部署人工智能,本地嵌入是一個不錯的主意

          如果你想部署自適應流媒體,你需要在網絡中加入人工智能,那么你就可以考慮使用神經網絡。尤其重要的是,一旦你部署了這個人工智能組件,它一定不會保持不變,因為頻繁更新是人工智能的一個顯著特征。

          谷歌說,如果世界上每一個Android用戶,每天使用約三分鐘的語音識別,谷歌需要足夠多的算力來處理所有的請求,這也意味著,世界上最大的計算基礎設施將不得不擴大一倍。

          在遞歸神經網絡取得進步的基礎上,我們開發了全新的語音識別和語言理解模型,將云端100GB的模型降低到不到半個GB。借助這些模型,驅動助手的人工智能可以在手機本地運行。這一突破使我們能夠創建下一代助手,幾乎零延遲地處理設備上的語音。即使沒有網絡連接,也能實時進行轉錄。雖然這還不適用所有的情況,但無疑是個不錯的主意。比起持續在數據中心部署人工智能,我們也可以實現在本地嵌入。

          更多的人工智能組件,更為頻繁的更新,我們需要神經網絡壓縮技術

          圍繞25年前的數字電視,我們曾經有一系列的觀點。第一個觀點是,將會有更多的人工智能組件被運用。如今可以看到,更多的設備和應用程序嵌入了人工智能組件。人工智能組件也變得越來越復雜,隨著人工智能工具的發展,人工智能組件也會更頻繁地更新。

          人工智能無時無刻不在更新,但如果所有的智能都部署在本地,就會面臨一系列問題。如果需要將人工智能組件的新版本部署到數百萬個、數十億個本地設備,這就會需要一個通用的工具來縮小神經網絡。在MPEG,我們推動數字媒體產業標準發展,所以對神經網絡很感興趣。人工智能神經網絡在多媒體中被廣泛使用,可以用于音頻內容識別和分類,語音處理,圖像和視頻編碼。與此同時,深度學習需要使用非常大規模的神經網絡。

          當我們壓縮神經網絡的時候,第一層能壓縮多少?更深的層次又能能壓縮多少?其實可以基于所有的神經網絡參數進行推理。但不是所有的參數都同等重要,當你在一個設備里置入神經網絡,這個設備通常會在資源方面受限。

          接下來,讓我來分享我們正在進行的神經網絡壓縮工作。需要解決的第一個需求自然是壓縮,但有一些人不希望性能受到壓縮的絲毫影響,這就需要一個無損模式。此外,壓縮的神經網絡應當是可擴展的,即使只使用壓縮的子集,性能仍能發揮一定水平。即使在傳輸過程中發生錯誤,也并不導致文件的丟失,這也是要解決的神經網絡壓縮訴求。此外,基于增量更新,神經網絡壓縮需要能夠從許多來源接收更新,并能夠檢測到神經網絡的壓縮調整。你也可以不訪問原始的訓練數據進行壓縮,或者用有限的資源對網絡進行解壓。

          我們正在利用我們壓縮各種類型數據的技術,開發用于多媒體內容描述和分析的神經網絡壓縮表示形式 ISO/IEC 15938 -17。這一標準有助于用戶在多媒體應用中使用深度神經網絡技術,并滿足圖像分類、視覺內容匹配、音頻分類等訴求。我們在兩年前開始著手這一工作,并計劃在一年半內完成,所以這大概會是三年的周期。

          在20年前,這項標準是音頻、視頻和多媒體腳本的集合,后來我們實現了視覺搜索、分析及描述,現在我們正致力于搭建新的移動通信標準和架構。隨著新的MPEG音視頻壓縮標準的出現,視頻無所不知成為可能,人工智能無處不在也會成為可能并帶來沖擊。

          編輯:李薇

          本文經授權發布,版權歸原作者所有;內容為作者獨立觀點,不代表億歐立場。如需轉載請聯系原作者。

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