我国研发全球首个能＂深度学习＂的处理器芯片

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最近，中国科学院计算技术研究所(以下简称中国科学院计算技术研究所)发布了世界上第一个能够“深度学习”的“神经网络”处理器芯片，命名为“寒武纪”。中国科学院计算技术研究所领导陈博士透露，这项成果将于今年正式投入产业化。在不久的将来，反欺诈人脸支付和图像搜索将更加可靠和易于使用。

不久前，谷歌开发的围棋程序“阿尔法围棋”以4比1击败了韩国棋手李世石。“阿尔法戈”成功的秘诀是模仿人类通过神经网络进行深度学习。

“深度学习是指多层人工神经网络及其训练方法。一般来说，它是指计算机通过深层神经网络模拟人脑的机制来学习、判断和决策。近年来，该方法已被应用于许多领域，如人脸识别和语音识别。这将是人工智能领域近期和未来的一个热门研究方向。”中国科学院自动化研究所研究员易说。

陈说，“深度学习”之所以能够发展到现在这个阶段，得益于计算系统计算能力的提高，这是作为技术支撑的处理器爆炸式发展的结果。目前，“阿尔法戈”使用的处理器是其他领域常用的cpu处理器。2010年，谷歌用16000个处理器运行了7天，训练一个深度学习神经网络来识别猫的脸。当它在围棋中击败人类阿尔法时，它需要更多的处理器。普通人不可能使用这项技术。

“普通处理器就像瑞士军刀。虽然它们是普遍的，但它们是不专业的。如果厨师想做一道像样的菜，他必须使用专业的菜刀，而专门的深度学习处理器就是这种更高效、更快捷的‘菜刀’。”陈对说道。

深度学习处理器是一种芯片，它为计算机创建一个模拟人脑的多层大规模人工神经网络。在深度学习处理器的运行中，计算系统计算能力的提高是深度学习处理效率的关键。中国科学院计算技术研究所发布的寒武纪处理器比alphago使用的处理器性能高出两个数量级，也就是说，它可以让人工智能运行得更快更远。

据陈介绍，今年，该研究小组和中科院计算技术研究所已孵化出寒武纪公司，并正式开始科研成果产业化。未来的应用将瞄准三大领域:企业和科研机构中的高性能服务器、高性能终端芯片和机器人芯片，并实现更多功能。例如，你可以通过用手机拍照来知道照片中的人是谁，这可以智能地对许多视频进行分类，图像搜索将更加准确和容易使用。你可以通过在路边拍一棵树的照片来搜索这棵树的所有信息，而不仅仅是当前的文本搜索。据报道，寒武纪未来可以服务的领域包括民生和国家的主要需求。

在许多人工智能专家看来，虽然人工智能经过近60年的发展已经取得了很大的进步，但仍处于发展的初级阶段，仍可以说是“方兴未艾”。“目前，针对特定领域的特殊人工智能技术已经取得了突破性进展，甚至在单次测试的单次突破和局部智能水平上都超过了人类智能。例如，日本的人形机器人、美国的猎豹机器人、德国的工业机器人，以及中国的人脸识别和虹膜识别。”中国科学院院士、中国人工智能学会副会长谭铁牛说。

中国工程院院士、香港中文大学校长徐扬生表示，在过去的几十年里，科学家们往往更注重对机器人运动的研究，以便机器人能够像人类一样攀爬、抓取、行走和跳跃。徐扬生打了个比方:在最初的50年里，我们主要研究机器人“穿衣服”的动作，而没有让机器人学习“是否穿衣服”等感知和认知能力。

随着计算机和互联网技术的发展，谷歌、百度等公司相继推出了“alphago”和“百度大脑”等深度学习程序，推动了人工智能的不断进步。谭铁牛说，未来对人工智能的研究需要与大脑和神经科学、认知科学、心理学等学科深度融合。

来源：零点娱乐时刊