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发布时间:2017-9-11 11:31:00 访问次数:43 发布企业:

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制造“机器大脑”

潘建伟院士问陈云霁:“既然机器能快速学习,那能不能直接把机器学到的东西复制进人脑?如果一台机器经过训练学到的东西,能不能复制到其他大量的机器中?”

对此,陈云霁表示,科学家现在在神经网络芯片中操纵的是虚拟的神经元,而不是真实的神经元,要将数据拷贝进人脑,目前还实现不了。不过,现在完全能够把一台已经学习过的机器复制到其他的机器中,而且这种复制的成本较低,是比较可行的节省成本的方法。

此外,针对特斯拉创始人马斯克近期提出的“人工智能和人类的共生体”(AI-humansymbiote),陈云霁认为,这种“人脑的数字化扩展”的外部设备现在还很难做到。他对第一财经记者表示:“这在技术上还非常难,现在人类只能复制大脑中一些比较粗浅的信息。”但是展望未来十年脑机接口的发展,他表示:“这倒有可能,现在很多人都在做这方面的尝试。”

对于人工智能未来发展的路径,陈云霁和陈天石都认为,随着社会逐渐从信息时代过渡到智能时代,人工智能芯片将是支撑智能计算不可或缺的载体。复杂的深度学习网络计算需求很高,需要有鸿运国际更强大的计算资源。

GPU是作为目前主流的人工智能计算平台,由于其基本框架结构并不是为人工智能所设计的,因此效率受到很多限制。而FPGA虽然迭代快,但从计算速度和能耗比来说,和专用的人工智能芯片相比仍然有差距。陈天石在近期接受采访时透露:“目前还有很多公司和高校也在引用跟踪我们前期的成果,研制深度学习专用的AS,比如谷歌TPU。”

他说道:“上个世纪以来,美国信息技术快速发展,涌现出Intel为代表的一系列伟大的芯片公司,驱动人类社会从工业时代过渡到信息时代。近年来,随着人工智能技术和脑科学的加速发展,以智能手机、智能驾驶、智能制造和机器人为代表的智能技术开始逐渐成熟。人类社会正处于从信息时代到智能时代的拐点,芯片的使命将从信息时代的计算转变为支撑机器智能。而寒武纪正是能够担当起这一光荣使命的公司。”

不过英伟达一位专业人士对第一财经记者表示:“寒武纪和英伟达的芯片没有很强的可比性,因为它是为专门目的而设计的(ASIC),就好像谷歌的TPU芯片就是为Tensor-flow设计的,会有局限性。而英伟达的GPU具有更大的宽展性,能根据不同的应用需要编程,为不同的算法优化,也能经得起技术升级的考验等。”

事实上,由于定制化、低功耗等好处,ASIC正在被越来越多地采用。以目前火爆的比特币“挖矿”为例,过去都是采用英伟达的芯片,但是英伟达的GPU有一个致命的弱点,就是耗电非常大,“矿工”需要为此支付高昂的电费,这笔费用会稀释他们的利润。为此,比特币“矿工”开始越来越多转向ASIC专用集成电路,这是寒武纪这类公司的机会所在,另一方面也是对英伟达GPU的威胁。


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