做別人不喜歡做的事,為AI革命鳴槍的NVIDIA創辦人黃仁勳

詹子嫻攝影
以PC產業來看,現在還能具備亮點、吸引投資人的公司幾乎沒有,不論是深度學習、機器學習、自駕車、虛擬實境實境(VR)、電競,每一個都跟NVIDIA大有關係,它就像變色龍一樣,會根據週遭環境來變換體色,NVIDIA能抓產業將迎來什麼大風,或是預先察覺即將到來的革命,提前做出準備。

如果沒有他,Google、臉書正在研究的機器學習、人工智慧(AI)可能無法進展那麽快。他,也是讓Tesla創辦人馬斯克(Elon Musk)親自寫Email,表達希望成為第一個拿到最新AI GPU的人。他是黃仁勳,NVIDIA創辦人暨執行長。

NVIDIA執行長黃仁勳指出,台灣政府應把AI列為重點發展產業,工業4.0的基礎就是AI,不是鋼也不是蒸氣。
詹子嫻攝影

科技界的變色龍

如果要用一個動物來形容NVIDIA,應該是變色龍,倒不是因為那亮綠色為底的LOGO,而是對環境的洞悉力,NVIDIA常常能抓到產業將迎來什麼大風,或是預先察覺即將到來的革命,提前做出準備,就像變色龍根據週遭環境來變換體色一般,使它走出瓶頸,打開新局。

以傳統PC產業來看,現在還能具備亮點、吸引投資人的公司幾乎沒有,不論是深度學習、機器學習、自駕車、虛擬實境(VR)、電競,每一個都跟NVIDIA大有關係,那不是「xx概念股」這種湊合式的關係,而是真真切切的應用,沒有NVIDIA技術在底層打下堅固的基石,這場AI革命不可能來得那麼快。

今日在台灣舉辦的GTC(GPU Technology Conference)技術大會上,被黃仁勳吸引而來的聽眾塞爆了整個會場,他暢談AI就是魔術,這場革命已經到來,他秀出專為深度學習打造的Pascal GPU,更令人印象深刻的是,NVIDIA沒有額外寫一個程式、完全靠機器學習打造的自駕車BB8。他也罕見地向台灣政府喊話,「應把AI列為重點發展產業,工業4.0的基礎就是AI,不是鋼也不是蒸氣!」

「三年前我在做Pascal時,沒有人聽過深度學習,那時我要投資20億美元,大家回答:你自個兒來吧」他說,「我做別人不喜歡做的事」,那股意氣風發的姿態,全場都感受到了。

但是,他也不是一路走來都能享受成功滋味,當年智慧手機翻天覆地而來,NVIDIA試圖要以Tegra系列處理器打進手機以及平板電腦市場,有了Tegra加持,可協助手機公司打造性能佳的多媒體手機,打電玩、看影片順暢又清晰,一度吸引不少手機品牌支持,包括摩托羅拉、宏達電、LG等,但不是不受市場歡迎就是爆出不少問題,最終,NVIDIA還是不敵高通或是中低價的聯發科,只好在兩年前無奈退出手機市場,不過這反而讓NVIDIA將Tegra聚焦在汽車領域,並發展GPU新的應用領域如人工智慧,從結果論來看,當初的跌跤或許是好事一樁。

NVIDIA不是GPU公司,我們是人工智慧運算公司。
黃仁勳

後來,就是大夥看到的事了。

近一年來,NVIDIA股價一路上攻,股價站上60美元。Google、微軟、IBM、Facebook找他合作AI,Google自駕車之父Sebastian Thrun、賓士、Volvo找他合作自駕車,讓站在台上的黃仁勳能夠大聲說:「NVIDIA不是GPU公司,我們是人工智慧運算公司」。

NVIDIA近一年股價一路走高。
Google Finance

Why GPU?

為什麼GPU會在AI扮演如此重要的角色?為什麼AI研究人員都選擇GPU做深度學習?這其實要從2012年談起,多倫多大學研究生Alex Krizhevsky發現可以利用GPU來訓練他發明的神經網路運算邏輯AlexNet,他用了兩個NVIDIA GeForce GTX 580 GPU在兩天就訓練了AlexNet辨識影像,這篇論文贏得ImageNet比賽的冠軍,吸引了全球研究AI人員的注意。「這就是AI Big Bang(大爆發)的起源」。

黃仁勳進一步解釋,GPU電腦繪圖運算其實就是模擬人類智慧,例如你把眼睛閉上,想像兩個人打乒乓球,當我們思考時,大腦會產生心理圖像,我們的大腦就像GPU,上千的小型處理器通過突觸、神經元並行連結的方式工作,就像人的大腦一樣。

運算產業每隔十年就會風雲變色,當微軟推出Windows 95,是楊致遠創辦雅虎的那一年,展開了網路和電腦的革命,10年後,亞馬遜佈署AWS雲端服務,開啟了行動運算服務紀元。我們也看到電腦架構在改變,Wintel平台、X86處理器形成了模組化的PC,行動雲端時代看到了ARM處理器及SoC系統單晶片,那麼現在呢?

新的電腦革命就叫做人工智慧,他指出,深度學習是全新的運算模型,跟統計、機率有關的運算,有幾個重點:一是訓練,當你創造一個軟體後,它會自己重新編寫,然後我們又給電腦經驗,它就變得更聰明,持續訓練之後變成神經網路,就像是受過教育的大腦,再利用語音辨識及推論技術達到智慧。

今日,NVIDIA也宣布與台灣大學合作成立人工智慧實驗室,由台大資工系教授徐宏民領導,NVDIA將提供AI超級電腦DGX-1進行相關實驗與技術研發,同時NVIDIA也可以提供研究所需的資金,加上NVIDIA本身有龐大的人工智慧研發團隊,雙方一起合作開發更多新型態的人工智慧技術。黃仁勳強調,「台灣政府應該把AI當成重點產業,那我也會帶更多研究資源進來。」

自駕車技術讓人眼睛一亮

機器學習從訓練、推論之後就是到裝置的連結,其中,「汽車是一個產值高達10兆美元的產業,遠比電腦產業大太多,過去很難用電腦協助汽車產業提升價值,但現在汽車也要有感知能力、推理能力。」

我們沒有寫任何程式,只是讓這輛車跟著我們跑,他就自己學習怎麼開車。
黃仁勳

GTC主題演講上,播放了一段NVIDIA開發的自駕車技術影片,相當令人驚艷。NVIDIA自駕車代號為BB8,內建了自家開發、結合自動巡航、自動駕駛的單處理器DRIVE PX2,黃仁勳強調:「我們沒有寫任何程式,只是讓這輛車跟著我們跑,他就自己學習怎麼開車」。

「當我們打乒乓球,不會有人用牛頓定律教你怎麼打,所以我們為什麼要教導一輛車物理學呢?而是讓他去學開車,BB8在停車場上了第一場教練課,沒有物理、沒有數學,只有AI,晚上、下雨都可以開 。」他強調。

黃仁勳接著說,目前自駕車的技術都是透過感測器、鏡頭偵測哪邊有車、有人,讓汽車去迴避這些物體,但是當人類在開車的時候,大腦想的是偵測安全的地方,往沒有障礙物的車道或方向前進,那是一種自由空間的意識,與一般迴避型的保護意識完全相反。所以BB8特別之處就在於模擬學習,他要讓汽車學習人類的行為。

而目前的先進駕駛輔助系統(ADAS)只能偵測目標,但自動駕駛是人工智慧運算的問題,包含了感知、推理和駕駛,需要一個超級AI電腦,高準確度的AI演算法和大量的軟體才能成功。現階段DRIVE PX2已獲得Sebastian Thrun採用,也正與Volvo在瑞典測試全新自駕車,此外,先前於新加坡上路的nuTonomy自駕計程車同樣是採用NVIDIA的技術。

在台灣,NVIDIA也攜手工研院合作自駕車,會採用跟BB8相同的平台、相同軟體,希望一同創造出台灣首部自駕車,除此之外還有地圖的合作,黃仁勳指出,未來自駕車要上路,必須繪製3D高解析度的地圖,所以將和工研院一同繪製台灣的雲端高解析地圖,「很多國家都已經在做,台灣不可不做」。例如NVIDIA已經跟中國百度合作,打造「雲端到汽車」的自駕車平台,就是結合高畫質地圖、人工智慧演算法、車載超級電腦。

NVIDIA攜手工研院合作自駕車,將採用與NVIDIA自駕車BB8相同平台、相同軟體,希望一同創造出台灣首台自駕車。
NVIDIA提供

談VR,將物理特性帶到虛擬

過去出現在科幻小說或電影的世界,現在已經有了基礎,除了AI,還有一個熱門的技術就是VR,對他來說,發展VR最重要的是如何把物理世界帶到虛擬世界,例如模擬聲音、與虛擬世界互動的觸覺,這些如果沒有好好處理,這個虛擬世界就不會被消費者所相信。

所謂的將物理特性帶到虛擬,就是提供近乎真實性的呈現,他以NVIDIA VR FUN HOUSE平台為例,FUN HOUSE呈現一個節慶的樂園環境,當玩家射水槍時,液體碰到板子上停住或黏在上頭的表現,或是射火劍時,火焰的燃燒狀態、怪物頭髮的晃動度,全都是模擬現實世界的物理特性。FUN HOUSE為開放原始碼,截至目前已被下載10萬次。

科技業常遇到的問題是當你比他人更早看到趨勢,但卻可能礙於風險過高而不敢投入,黃仁勳在六年前就看好AI的發展,在當時,深度學習是一種特殊的運算模式,初期投入的綜效很低,風險卻很高。

但他似乎不太容易掉進這個圈套,「關鍵就在找出綜效。」他說,當時他思考,如果做深度學習的成果能應用到其他領域,那麼就能拉高綜效,降低風險,所以他們嘗試、學習、嘗試、學習,成功就投入更多資源,相反,那就減少。

他說,在AI革命裡,我們將看到新的運算模式、新的電腦公司、新的生態系統出現,NVIDIA除了與大公司合作,也跟全世界的新創公司合作,包括台灣的倍利科技、創意引晴、盾心科技、SkyREC。 雖然作為AI的傳教士,NVIDIA目前的營收有超過七成依舊是來自PC遊戲相關產品,「如果你問我長期看潛力高的,我會說AI,因為NVIDIA是一家AI運算公司,AI革命才剛開始,現在正是響應的時刻!」他有自信地說。

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