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我国研发全球首个能"深度学习"的处理器芯片

我要评论  2016/3/23 9:21:26   浏览次数:

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。

据陈天石介绍,今年课题组和中科院计算所已经孵化了中科寒武纪公司,正式开始进行科研成果的产业化。未来应用瞄准企业、科研院所里的高性能服务器、高效能终端芯片、机器人芯片三大领域,实现更多功能。比如用手机拍照就知道照片中的人是谁,可对众多视频进行智能归类,图片搜索也将更加准确易用,只要在路边随便拍下一棵树,就可以搜索到这棵树的所有资料,而不仅仅局限于现在的文字搜索。据介绍,“寒武纪”未来可服务的领域既包括社会民生,也包括国家重大需求。

在不少人工智能专家看来,尽管经过近60年的发展,人工智能已经取得了巨大的进步,但总体上还处于发展初期,依然可以用“方兴未艾”来形容。“当前,面向特定领域的专用人工智能技术已取得突破性进展,甚至可以在单点突破、局部智能水平的单项测试中超越人类智能。比如日本仿人机器人、美国猎豹机器人、德国工业机器人,以及我国的人脸识别、虹膜识别等。”中国科学院院士、中国人工智能学会副理事长谭铁牛说。

在中国工程院院士、香港中文大学(深圳)校长徐杨生看来,过去几十年,科学家往往将更多的精力集中在机器人动作的研究上,让机器人能像人类一样爬、抓、行、跳等。徐杨生打了一个比方:前50年,我们研究的多是机器人“穿衣服”这个动作,却没有让机器人学会“要不要穿衣服”等感知和认知能力。

随着计算机、互联网技术的发展,谷歌、百度等公司陆续推出“AlphaGo”“百度大脑”等深度学习程序,推动着人工智能的不断进步。谭铁牛表示,未来的人工智能研究需要和脑与神经科学、认知科学、心理学等学科深度交叉融合。

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