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日前，中国科学院计算技术研究所（以下简称中科院计算所）发布了全球首个能够“深度学习”的“神经网络”处理器芯片，名为“寒武纪”。该课题组负责人之一、中科院计算所陈天石博士透露，这项成果将于今年内正式投入产业化。在不久的未来，反欺诈的刷脸支付、图片搜索等都将更加可靠、易用。 前不久，谷歌公司开发的一款围棋程序“AlphaGo”以4∶1战胜了韩国棋手李世石，其中，“AlphaGo”的成功秘诀就是模仿人类通过神经网络进行“深度学习”。 “深度学习是指多层的人工神经网络和训练它的方法。通俗讲就是指计算机通过深度神经网络，模拟人脑的机制来学习、判断、决策。近年来，这种方法已被应用于许多领域，比如人脸识别、语音识别等，它在近期和未来都将是人工智能领域的一个热点研究方向。”中国科学院自动化研究所研究员易建强说。 陈天石说，“深度学习”能发展到现今阶段，得益于计算系统运算能力的提升，而这种提升正是作为技术支撑的处理器爆炸式发展的结果。目前，“AlphaGo”使用的处理器是在其他领域通用的CPU处理器。2010年，谷歌使用1.6万个处理器运行7天来训练一个识别猫脸的深度学习神经网络，在围棋上战胜了人类的“AlphaGo”则需要更多的处理器，普通人要想使用这项技术是不可能的。 “普通的处理器就好比瑞士军刀，虽然通用，但不专业。如果厨师要想做出像样的菜肴，就必须使用专业的菜刀，而专门的深度学习处理器就是这把更高效、更快捷的‘菜刀’。”陈天石说。 深度学习处理器，就是给电脑创造出模仿人类大脑多层大规模人工神经网络的芯片。在深度学习处理器的运行当中，计算系统的运算能力提升是决定深度学习处理效率的关键。而中科院计算所此次发布的“寒武纪”处理器，比“AlphaGo”所使用的处理器在性能上提升两个数量级，也就是说，它能够让人工智能跑得更快、更远。 (责任编辑：admin) |