谷歌在人工智能界的积累和成绩已经有目共睹，但事实上，它也正受到新兴势力的挑战：近日，来自 Fast.ai 的学生们刚刚创建了一种人工智能算法，在一项重要的基准测试中，它的性能超过了谷歌研究人员的代码。Fast.ai 是一个提供免费机器学习在线课程的机构。
Fast.ai 团队的成功表明，不是只有拥有大量资源的精英程序员才能在人工智能领域进行研究并取得成果。
Fast.ai 由一群热衷于在业余时间接触机器学习的学生组成，也许这些学生将来会从事数据科学相关职业。他们租用了亚马逊云的服务器开展学习和实验。这个团队建立了一种算法，在 DAWNBench 的基准测试中，该算法可以超过谷歌的代码。谷歌的研究人员在之前的测试排名中名列前茅，他们使用了专门为机器学习设计的自定义芯片集合。Fast.ai 团队的算法能够在大致相同的硬件上运行速度更快。
Fast.ai 创始人之一、著名人工智能企业家 Jeremy Howard 表示：“最先进的研究结果并不是大公司专属。”Howard 和他的联合创始人 Rachel Thomas 创建了 Fast.ai 的目的就是让人工智能变得更容易入门，减少这一领域的排他性。
Howard 的团队能够在很多小的方面与谷歌这样的公司竞争，这些都在一篇博客文章中有详细的描述，例如，确保输入到训练算法的图像被正确地裁剪。Howard 说：“这些是许多研究人员甚至不会想到要做的，因为这件事太显而易见了、甚至有点愚蠢。”
在多台机器上训练学习算法的代码是由美国国防部新成立的国防创新部队的一名人员开发的。该单位最近刚刚成立，目的是帮助军方使用人工智能和机器学习。
图丨 Jeremy Howard
斯坦福大学教授、DAWNBench 创建者之一 MateiZaharia 说，Fast.ai 的工作令人印象深刻，但他指出，对于许多人工智能任务来说，大量数据和计算资源仍然是关键。
在 ImageNet 数据库上，Fast.ai 在 16 个 AWS 实例上训练需要 18 分钟，总计算成本约为 40 美元。Howard 声称，这比谷歌的代码要好 40% 左右，但他承认，由于硬件不同，这种比较并不精确。
OpenAI 的通信和政策主管 Jack Clark 说，Fast.ai 在语言理解等其他领域也做了有价值的工作。Clark 说：“Fast.ai 所做的工作对每个人都有利，因为这使得人们能够更直接地接触到人工智能，增加对人工智能的熟悉程度。”
