人工智慧還方興未艾，但在軟體的協助下，也能讓不熟稔 AI 的人也能夠駕馭它。
NVIDIA 加速運算事業群總經理 Ian Buck 在 最新一集的 AI Podcast 網路廣播節目分享了他的這個觀點。
過去還在就讀史丹佛大學博士班時的 Ian Buck，便曾協助奠定 GPU 運算領域的基礎，Buck將在11月5日於 GTC DC 大會上發表主題演講。他的演講將使得華盛頓特區的聽眾，從軟體角度瞭解人工智慧現狀和前景的最新動態。
美國政府跟科技業一樣，同樣張開雙手迎接深度學習。Buck 說：「人們幾年前仍然對深度學習一事抱持著懷疑的態度，不過現在情況已經不同了。」
聯邦規劃單位已經「明確得到這項資訊」。從發出的行政命令及科學技術政策辦公室的工作中可以看到，他們將制定命令及編列預算，很高興看到美國政府在這方面將投入數十億美元。」他說。
下一步將包括培植各式人工智慧項目。
Buck 說：「政府授命我們進行這項工作，也編列了預算，現在我們得幫助各機構和政府部門，乃至於各州及地方政府，幫助他們將這項顛覆性的技術用在預測性維護、交通壅堵、電網管理和救災等領域。」
從電腦視覺到更嚴峻的任務
從商業的角度來看，已經掌握人工智慧領域的使用者，正從電腦視覺領域轉向更艱困的自然語言處理任務上。舉例來說，理解人類語言所需的神經網路模型，其規模可能比早期在2012年開創性 ImageNet 競賽中，用於辨識貓的品種所使用的模型大上數十萬倍。
Buck 表示：「會話式的人工智慧代表複雜程度達到新的水準，也為新的使用案例開創新的機會。」
Buck 表示人工智慧絕對是個很難的東西，但好消息是 NVIDIA 這樣的公司把使用者所需要開始使用人工智慧的 80% 軟體模組，與專為特定市場量身開發的套裝軟體結合在一起，像是為醫療保健領域開發的 Clara，或是用於智慧城市領域的 Metropolis。
釋放 GPU 的實力
Ian Buck 一直以來都對軟體這個領域極感興趣，而他在自己的博士研究工作期間開發出 Brook 語言，將 GPU 的強大實力用在平行運算上，最終發展成為 CUDA 及基於 GPU 的程式設計工具產品，打造出諸如 Clara、Metropolis 及用於自動駕駛車的 NVIDIA DRIVE 軟體。
使用者「可以在 CUDA 層級」，或是在 Pytorch 和 TensorFlow 等更高層級的框架編寫程式，「也可以使用我們的垂直市場解決方案」Buck 說。
這個旅程才剛啟步。
「人工智慧將無處不在，連小到門鈴和溫度自動調節器上都能用到。NVIDIA 的使命便是幫助實現這個未來。」Buck 說。
若要收聽 Buck 與其他人工智慧領域專家的完整談話內容，歡迎隨時收聽我們的 AI Podcast 精彩節目。
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