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[導(dǎo)讀]日前,中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所(以下簡稱中科院計(jì)算所)發(fā)布了全球首個(gè)能夠“深度學(xué)習(xí)”的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”處理器芯片,名為“寒武紀(jì)”。該課題組負(fù)責(zé)人之一、中科院計(jì)算所陳天石博士透露,這項(xiàng)成果將于今年內(nèi)正式投入產(chǎn)業(yè)化。在不久的未來,反欺詐的刷臉支付、圖片搜索等都將更加可靠、易用。

日前,中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所(以下簡稱中科院計(jì)算所)發(fā)布了全球首個(gè)能夠“深度學(xué)習(xí)”的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”處理器芯片,名為“寒武紀(jì)”。該課題組負(fù)責(zé)人之一、中科院計(jì)算所陳天石博士透露,這項(xiàng)成果將于今年內(nèi)正式投入產(chǎn)業(yè)化。在不久的未來,反欺詐的刷臉支付、圖片搜索等都將更加可靠、易用。

前不久,谷歌公司開發(fā)的一款圍棋程序“AlphaGo”以4∶1戰(zhàn)勝了韓國棋手李世石,其中,“AlphaGo”的成功秘訣就是模仿人類通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行“深度學(xué)習(xí)”。

“深度學(xué)習(xí)是指多層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練它的方法。通俗講就是指計(jì)算機(jī)通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),模擬人腦的機(jī)制來學(xué)習(xí)、判斷、決策。近年來,這種方法已被應(yīng)用于許多領(lǐng)域,比如人臉識別、語音識別等,它在近期和未來都將是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)研究方向。”中國科學(xué)院自動化研究所研究員易建強(qiáng)說。

陳天石說,“深度學(xué)習(xí)”能發(fā)展到現(xiàn)今階段,得益于計(jì)算系統(tǒng)運(yùn)算能力的提升,而這種提升正是作為技術(shù)支撐的處理器爆炸式發(fā)展的結(jié)果。目前,“AlphaGo”使用的處理器是在其他領(lǐng)域通用的CPU處理器。2010年,谷歌使用1.6萬個(gè)處理器運(yùn)行7天來訓(xùn)練一個(gè)識別貓臉的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在圍棋上戰(zhàn)勝了人類的“AlphaGo”則需要更多的處理器,普通人要想使用這項(xiàng)技術(shù)是不可能的。

“普通的處理器就好比瑞士軍刀,雖然通用,但不專業(yè)。如果廚師要想做出像樣的菜肴,就必須使用專業(yè)的菜刀,而專門的深度學(xué)習(xí)處理器就是這把更高效、更快捷的‘菜刀’。”陳天石說。

深度學(xué)習(xí)處理器,就是給電腦創(chuàng)造出模仿人類大腦多層大規(guī)模人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的芯片。在深度學(xué)習(xí)處理器的運(yùn)行當(dāng)中,計(jì)算系統(tǒng)的運(yùn)算能力提升是決定深度學(xué)習(xí)處理效率的關(guān)鍵。而中科院計(jì)算所此次發(fā)布的“寒武紀(jì)”處理器,比“AlphaGo”所使用的處理器在性能上提升兩個(gè)數(shù)量級,也就是說,它能夠讓人工智能跑得更快、更遠(yuǎn)。

據(jù)陳天石介紹,今年課題組和中科院計(jì)算所已經(jīng)孵化了中科寒武紀(jì)公司,正式開始進(jìn)行科研成果的產(chǎn)業(yè)化。未來應(yīng)用瞄準(zhǔn)企業(yè)、科研院所里的高性能服務(wù)器、高效能終端芯片、機(jī)器人芯片三大領(lǐng)域,實(shí)現(xiàn)更多功能。比如用手機(jī)拍照就知道照片中的人是誰,可對眾多視頻進(jìn)行智能歸類,圖片搜索也將更加準(zhǔn)確易用,只要在路邊隨便拍下一棵樹,就可以搜索到這棵樹的所有資料,而不僅僅局限于現(xiàn)在的文字搜索。據(jù)介紹,“寒武紀(jì)”未來可服務(wù)的領(lǐng)域既包括社會民生,也包括國家重大需求。

“當(dāng)前,面向特定領(lǐng)域的專用人工智能技術(shù)已取得突破性進(jìn)展,甚至可以在單點(diǎn)突破、局部智能水平的單項(xiàng)測試中超越人類智能。比如日本仿人機(jī)器人、美國獵豹機(jī)器人、德國工業(yè)機(jī)器人,以及我國的人臉識別、虹膜識別等。”中國科學(xué)院院士、中國人工智能學(xué)會副理事長譚鐵牛說。

在中國工程院院士、香港中文大學(xué)(深圳)校長徐楊生看來,過去幾十年,科學(xué)家往往將更多的精力集中在機(jī)器人動作的研究上,讓機(jī)器人能像人類一樣爬、抓、行、跳等。徐楊生打了一個(gè)比方:前50年,我們研究的多是機(jī)器人“穿衣服”這個(gè)動作,卻沒有讓機(jī)器人學(xué)會“要不要穿衣服”等感知和認(rèn)知能力。

隨著計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,谷歌、百度等公司陸續(xù)推出“AlphaGo”“百度大腦”等深度學(xué)習(xí)程序,推動著人工智能的不斷進(jìn)步。譚鐵牛表示,未來的人工智能研究需要和腦與神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)等學(xué)科深度交叉融合。

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