语文网-语言文学网-读书-中国古典文学、文学评论、书评、读后感、世界名著、读书笔记、名言、文摘-新都网移动版

首页 > 学术理论 > 语言学 > 圈外·视野 >

人工智能,有了定制“大脑”预计年内投入产业化,可让刷脸支付等更加可靠易用


    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)