大学没钱用商业云?李飞飞等呼吁建立首个「国家研究云」,谷歌等多家重量级机构点赞支持

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商业云目前高昂的使用价格,加上缺乏有效利用相关资源的专业知识和技能,许多研究项目超出了大多数学术研究人员的能力范围,也严重妨碍了下一代人工智能人才的培养教育。而「国家研究云」可以改善这一日益严重的问题,让大学的研究和教学保持在该领域的前沿。

由于COVID-19的影响限制了大学的预算,在不久的将来,可供学者使用的计算资源可能会变得更加稀缺,国家研究云计划得到立法的支持,就显得更加紧迫和重要。

由斯坦福大学终身教授、美国工程院院士李飞飞和斯坦福大学前教务长 John Etchemendy 率先提出的国家研究云(National Research Cloud)倡议,得到了越来越多豪华朋友圈的支持。

亚马逊、谷歌、IBM、英伟达等互联网企业巨头,Mozilla和艾伦研究所等著名非盈利组织,以及诸如俄亥俄州立大学等学术圈朋友纷纷加入支持者阵营,表示支持国家研究云的构想。

鉴于商业云目前高昂的使用价格,加上缺乏有效利用相关资源的专业知识和技能,许多研究项目超出了大多数学术研究人员的能力范围,也严重妨碍了下一代人工智能人才的培养教育。而国家研究云可以改善这一日益严重的问题,让大学的研究和教学保持在该领域的前沿。由于COVID-19的影响,大学预算受限,在不久的将来,可供学者使用的计算资源可能会变得更加稀缺。

作为李飞飞等人倡议的响应,本月初,众议院和参议院两党组成的以技术为中心的立法干事小组提出了《国家云计算任务组法》。如果草案获得通过,立法者将汇集政府,行业和学术界的专家,共同制定创建国家研究云的计划。

正是在这一背景下,上述互联网巨头、非盈利组织和大学机构纷纷点赞,表示支持该法案。

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点赞支持该法案的学术和企业机构。

与此同时,国家人工智能安全委员会(NSCAI)主席和Google前首席执行官埃里克·施密特(Eric Schmidt)也表示支持该计划。去年,由NSCAIA 技术主管撰写的报告曾建议学术界与工业界之间加强合作,让美国在技术上领先其他国家。如果学术研究受到制约,强强合作也将无从谈起。

值得一提的是,去年,李飞飞和 John Etchemendy 还在另一项政策建议中,敦促联邦政府在未来十年内,将每年的AI投资增加到12亿美元。

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最近,斯坦福大学 HAI 研究所所长李飞飞和胡佛研究所所长,前国务卿Condoleeza Rice谈论AI。赖斯表示,美国领先技术对国家安全很重要。

一 什么是国家研究云?

去年,斯坦福大学 HAI (以人为本的人工智能研究院)研究所负责人李飞飞和斯坦福大学前教务长 John Etchemendy率先倡议建立国家研究云(National Research Cloud)。

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斯坦福大学HAI负责人李飞飞(右)和斯坦福大学前教务长 John Etchemendy (左)

今年3月,在斯坦福大学 HAI 的一篇官方博客中,倡议者指出,现代AI研究对昂贵计算资源——尤其是为大型机器学习模型的海量计算需求量身定制的硬件——的需求正呈指数级增长,对学生和教职员工来说,这些需求越来越难以承受。而训练这些模型所需的精心设计的大型数据集同样难以获取。这将阻碍大学的基础、长期研究和教育工作。

举个例子。Google在今年早些时候宣布的Meena聊天机器人的训练周期中花费了近150万美元。对于大多数公司而言,这个成本是无法承受的,更不用说学术研究人员了。目前只有少数公司能够提供开发和训练当今AI基础的机器学习模型所需的大量计算资源。而且,训练这些算法所需的大数据仓库大部分由行业或政府控制。学术研究人员很难同时获得这两种资源。

为此,文章呼吁创建一个「国家研究云」,通过学术界、政府和产业界之间的合作,提供关键的计算资源和支持,维持和增强美国学术机构在人工智能研究和培训方面的实力。

两位倡议者表示,这一创新对美国在人工智能领域的竞争力和国家地位至关重要,而且,创建这种云可能是「联邦政府有史以来最具战略意义的研究投资之一」。

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博客中的呼吁图表,告诉读者这一倡议的紧迫性和必要性。

为此,斯坦福大学HAI在还负责牵头,联合了美国22家顶尖大学向美国总统特朗普和国会递交了一封信,呼吁由联邦政府领导创建一个「国家研究云」,为美国的人工智能(AI)研究提供支持,维持美国在人工智能研究领域的领先地位。

国家研究云将提供包括硬件、软件和人员在内的关键基础设施,从而提供人工智能研究所需的计算资源和大规模重要数据。

国家研究云将为学术机构和公共机构的研究人员提供免费或大幅优惠的机会,帮助他们获取先进硬件和软件,以开发服务于公共利益的新的功能性AI基础技术和应用。同时,它还将提供必要的专家支持以帮助全国高校部署这些先进技术。

美国政府可以考虑借鉴能源部、国家标准与技术研究院、国立卫生研究院的成功模式和经验,将新的基础设施设在现有或新的国家实验室。

此外,倡议者表示,还可以通过与商业云供应商签订合同获取硬件基础设施,从他们必须进行的快速技术升级中受益。这些策略的结合有助于降低云计算资源的使用成本,帮助研究人员获得对推进人工智能至关重要的数据处理能力。

最后,HAI在信中还呼吁,联邦机构免费提供更多高质量数据用于公共研究,使研究人员可以与各机构合作开发和测试保护数据保密性和隐私的新方法,而政府数据可为医疗、教育、可持续发展等多个领域的突破提供强大助力。

为了实施这一计划,美国科技政策办公室(OSTP)应负责组建一个由学术界、政府和产业界代表共同参与的两党特别工作组,在六个月内拟定一项具体提案。该小组将确定学术性AI研究所需的计算资源和潜在数据集,对其进行优先级排序,并制定相关计划在未来五年内加速推进。

二 立法者积极响应,草案本月初推出

倡议发出后,美国国际战略研究中心(CSIS)的研究人员威廉·克鲁普勒(William Crumpler)就此发表评论称,美国总统和国会应该仔细考虑接受这些重要建议。美国必须从战略的角度思考人工智能生态系统如何继续发展。作为决定人工智能领导地位的决定性因素,其他国家已经意识到计算的重要性,并开始精心制定战略以求成功。

在中国,对计算能力的担忧是推动政府最近关注AI芯片和高性能计算的主要因素。而欧洲最近发布了一项数据战略,概述了利用数据和云计算资源提升欧洲全球竞争力的计划。美国的政策制定者必须认识到,在保持国家的人工智能竞争力方面,计算将成为与人才和数据一样重要的因素,要确保美国在云服务方面的优势能够被大学利用。建立国家研究云将是一个很好的起点。

作为回应,本月初,众议院和参议院两党组成的以技术为中心的立法者干事小组提出了立法草案。这份由参议员Rob Portman和Martin Heinrich共同推出的《国家云计算任务组法》(National AI Research Resource Task Force Act )如果获得通过,将汇集来自学术,行业和政府的技术专家,制定详细路线图,说明国家如何建立,部署,治理和维持人工智能的国家研究云。

「随着中国专注于超越美国在人工智能领域的领导地位,我们需要通过建立国家研究云以确保我们的技术研究人员获得成功所需的工具,加倍努力,不断做出最好和最聪明的承诺。通过使对计算能力的民主化,我们确保任何具有计算机科学才能的美国人都能追求自己的好主意。」该小组在一份声明中表示。

与此同时,加利福尼亚州的安娜·埃斯霍(Anna Eshoo)和俄亥俄州的安东尼·冈萨雷斯(Anthony Gonzalez)在众议院提出了一项陪同法案。Eshoo在一份声明中说,该立法「确保我们的国家将保持我们在AI方面的全球领先地位」,重新构想了AI研究如何利用汇总数据,计算能力和教育资源。

该工作组将帮助建立一个在美国使用AI的框架,该框架可以确保我们的创新者能够在未来很长的时间里引领全球。

产业商业云李飞飞
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Amazon机构

亚马逊(英语:Amazon.com Inc.,NASDAQ:AMZN)是一家总部位于美国西雅图的跨国电子商务企业,业务起始于线上书店,不久之后商品走向多元化。目前是全球最大的互联网线上零售商之一,也是美国《财富》杂志2016年评选的全球最大500家公司的排行榜中的第44名。

https://www.amazon.com/
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IBM机构

是美国一家跨国科技公司及咨询公司,总部位于纽约州阿蒙克市。IBM主要客户是政府和企业。IBM生产并销售计算机硬件及软件,并且为系统架构和网络托管提供咨询服务。截止2013年,IBM已在全球拥有12个研究实验室和大量的软件开发基地。IBM虽然是一家商业公司,但在材料、化学、物理等科学领域却也有很高的成就,利用这些学术研究为基础,发明很多产品。比较有名的IBM发明的产品包括硬盘、自动柜员机、通用产品代码、SQL、关系数据库管理系统、DRAM及沃森。

https://www.ibm.com/us-en/
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李飞飞人物

李飞飞,斯坦福大学计算机科学系教授,斯坦福视觉实验室负责人,斯坦福大学人工智能实验室(SAIL)前负责人。专业领域是计算机视觉和认知神经科学。2016年11月李飞飞加入谷歌,担任谷歌云AI/ML首席科学家。2018年9月,返回斯坦福任教,现为谷歌云AI/ML顾问。10月20日斯坦福大学「以人为中心的AI计划」开启,李飞飞担任联合负责人。11月20日李飞飞不再担任SAIL负责人,Christopher Manning接任该职位。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

云计算技术

云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

聊天机器人技术

聊天机器人是经由对话或文字进行交谈的计算机程序。能够模拟人类对话,通过图灵测试。 聊天机器人可用于实用的目的,如客户服务或资讯获取。有些聊天机器人会搭载自然语言处理系统,但大多简单的系统只会撷取输入的关键字,再从数据库中找寻最合适的应答句。

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