AI 開發近年相當快速，OpenAI 調查後，最近表示將追蹤機器學習模型的效率，並公布演算法發展研究報告，讓業界更了解情況。

OpenAI 的研究報告表示，近年演算法效率改善遠遠超過摩爾定律，自從 2012 年以來，當訓練 AI 模型進行 ImageNet 圖像分類基準測試時，需要的算力每 16 個月就會減半，因此與 2012 年 AlexNet 相比，現在的神經網路要達到同樣運算只需四十四分之一算力。OpenAI 表示，演算法進步是推動 AI 發展的重要因素，而他們目標是要找到更清楚說明演算法演進過程的方式，衡量 AI 模型效率。

OpenAI 表示，測量演算法效率提升的趨勢可讓整個進程量化，進一步推動產業發展。他們會公開測試目前最先進的 AI 模型效率，除了 ImageNet 和 WMT14 測試，也鼓勵學術界和業界提交更多測量結果。他們表示，目前結果顯示隨著 AI 研發，研究人員投入更多時間和計算能力，演算法演進效率可能會超過硬體效率。

（本文由 Unwire Pro 授權轉載；首圖來源：shutterstock）