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马斯克|马斯克五问五答：在中国做的是研发，接近L5级自动驾驶( 二 )


提问：您觉得人工智能和机器人技术的三大支柱：感知、认知和行为 ， 目前在各自领域的进展如何？
马斯克：我不确定人工智能技术是否可以这样分类 。 如果按照这个分类标准 ， 在感知层面 ， 以识别物体为例 ， 目前的技术取得了巨大进展 。可以说 ， 即便是在专业领域 ， 当今的高级图像识别系统也比人类都要好 。
问题的实质在于需要多强的计算能力 ， 多少计算机和多长计算时间来训练感知能力？图像识别训练系统的效率如何？就图像识别或声音识别而言 ， 对于给定的字节流,人工智能系统能否准确识别处理？ 答案是非常好 。
认知可能是最薄弱的领域 ， 人工智能是否可以理解概念？是否会有效推理？能否创造有意义的事物？目前有很多非常有创造力的技术先进的人工智能 ， 但是它们无法很好地控制其创造活动 。 至少现在在我们看来不太对 ， 不过未来它会看起来像样些 。
然后是行为 。 这个可以以游戏打比方 。 在任何规则明确的游戏中 ， 或者自由发挥空间比较有限的游戏 ， 人工智能就像超人类一样 。 就目前而言 ， 很难想像有什么游戏 ， 人工智能游戏玩家不能发挥超人类水平的 ， 这甚至都不去考虑到人工智能更快的反应时间 。
提问：Autopilot自动辅助驾驶在哪些方面推动了AI算法和芯片的发展？它又如何改变了我们对AI技术的理解？
马斯克：在为自动辅助驾驶开发人工智能芯片时 ， 我们发现市场上没有成本合理且低功耗的系统 。 如果我们使用传统的GPU, CPU或其他相似的产品 ， 将耗费数百瓦的功率 ， 并且后备箱会被计算机 ， GPU巨大的冷却系统占据 ， 由此一来成本高昂 ， 占用车辆体积 ， 而且高耗能 。 要知道能耗对于电动汽车的行驶里程很关键 。
为此我们开发了特斯拉自有的人工智能芯片 ， 即具有双系统的特斯拉完全自动驾驶电脑 ， 该芯片具有8位元和加速器 ， 用于点积运算 。 在座各位可能有很多人都有所了解 ， 人工智能包含很多点积运算 ， 如果你知道什么是点积运算 ， 那么便知道点积运算量巨大 ， 这意味着我们的电脑必须做很多点积运算 。 我们事实上还未完全发挥出特斯拉完全自动驾驶电脑的能力 。 实际上 ， 几个月前我们才审慎地启动了芯片的第二套系统 。 充分利用特斯拉完全自动驾驶电脑的能力 ， 可能还需要至少一年左右的时间 。
我们还开发了特斯拉Dojo训练系统 ， 旨在能够快速处理大量视频数据 ， 以改善对人工智能系统的训练 。 Dojo系统就像一个FP16训练系统 ， 主要受芯片的发热量和通讯的速率的限制 。 所以我们也正在开发新的总线和散热冷却系统 ， 用于开发更高效的计算机 ， 从而能更有效处理视频数据 。
我们是如何看待人工智能算法的发展呢？我不确定这是不是最好的理解方式 ， 神经网络主要是从现实中获取大量信息 ， 很多来自无源光学方面 ， 并创建矢量空间 ， 本质上将大量光子压缩为矢量空间 。 我今天早上开车的时候还在想 ， 人们是否能够进入大脑中的矢量空间呢？我们通常以类比的方式 ， 将现实视为理所当然 。 但我认为 ， 其实你可以进入自己大脑中的矢量空间 ， 并了解你的大脑是如何处理所有外部信息的 。 事实上它在做的是记忆尽可能少的信息 。
它获取并过滤大量信息 ， 只保留相关的部分 。 那人们是如何在大脑中创建一个矢量空间呢？它的信息仅占原始数据很小一部分 ， 却可以根据这个矢量空间的表达做决策 。 这实际上就类似一个大规模的压缩和解压缩的过程 ， 有点像物理学 ， 因为物理学公式本质上是对现实的压缩算法 。
这便是物理学的作用 。 很明显 ， 物理公式是现实的压缩算法 。 简言之 ， 我们人类就是物理学作用的证据 。 如果你对宇宙做一个真正物理学意义上的模拟 ， 就需要大量的计算 。 如果有充足时间 ， 最终会产生觉知 。 人类便是最佳证明 。 如果你相信物理学和宇宙的演化史 ， 便知道宇宙一开始是夸克电子 ， 很长一段时间是氢元素 ， 然后出现了氦和锂元素 ， 接着出现了超新星 。 重元素在数十亿年后形成 ， 其中一些重元素学会了表达 。 那就是我们人类 ， 本质上由氢元素进化而来 。 若将氢元素放一段时间 ， 它就会慢慢转变为我们 。 我觉得大家可能不太赞成这一点 。 所以有人会问 ， specialist的作用是什么？觉知的作用又是什么？整个宇宙是一种特殊的觉知或者不存在特殊性？又或者 ， 在氢元素转变为人类的过程中何时产生了知觉?
提问：最后一个问题 。 祝贺特斯拉今年出色的业绩 ， 我们也想知道 ， 特斯拉上海超级工厂目前的进展怎么样？在上海超级工厂有没有一些制造业相关的AI应用？
马斯克：谢谢 ， 特斯拉上海工厂进展顺利 ， 我为特斯拉团队感到无比自豪 ， 他们做得很棒！ 我期待能尽快访问上海超级工厂 ， 他们出色地工作确实让我深感欣慰 。 我不知道该如何表达 ， 真的非常感谢特斯拉中国团队 。
预计未来我们的工厂中会运用更多的人工智能和更智能化的软件 。 但我认为在工厂 ， 真正有效地使用人工智能还需要花费一些时间 。 你可以将工厂看作一个复杂的集合体 ， 控制论集合体 ， 其中涉及人也涉及机器 。 实际上所有公司都是如此 ， 但特别是制造业企业或者至少是制造业企业中 ， 机器人控制部分要更为复杂 。所以有意思的是 ， 随着人工智能不断发展 ， 可能将会创造更多就业 ， 甚至是否还需要工作也是不一定的 。


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