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我國研發全球首個深度學習處理器芯片
人工智能,有了定製“大腦”
預計年內投入產業化,可讓刷臉支付等更加可靠易用
更新時間:2016-3-23 8:26:32    來源:人民網-人民日報

  日前,中國科學院計算技術研究所(以下簡稱中科院計算所)發布了全球首個能夠“深度學習”的“神經網絡”處理器芯片,名為“寒武紀”。該課題組負責人之一、中科院計算所陳天石博士透露,這項成果將於今年內正式投入產業化。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,穀歌公司開發的一款圍棋程序“AlphaGo”以4∶1戰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網絡進行“深度學習”。

  “深度學習是指多層的人工神經網絡和訓練它的方法。通俗講就是指計算機通過深度神經網絡,模擬人腦的機製來學習、判斷、決策。近年來,這種方法已被應用於許多領域,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域的一個熱點研究方向。”中國科學院自動化研究所研究員易建強說。

  陳天石說,“深度學習”能發展到現今階段,得益於計算係統運算能力的提升,而這種提升正是作為技術支撐的處理器爆炸式發展的結果。目前,“AlphaGo”使用的處理器是在其他領域通用的CPU處理器。2010年,穀歌使用1.6萬個處理器運行7天來訓練一個識別貓臉的深度學習神經網絡,在圍棋上戰勝了人類的“AlphaGo”則需要更多的處理器,普通人要想使用這項技術是不可能的。

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

  深度學習處理器,就是給電腦創造出模仿人類大腦多層大規模人工神經網絡的芯片。在深度學習處理器的運行當中,計算係統的運算能力提升是決定深度學習處理效率的關鍵。而中科院計算所此次發布的“寒武紀”處理器,比“AlphaGo”所使用的處理器在性能上提升兩個數量級,也就是說,它能夠讓人工智能跑得更快、更遠。

  據陳天石介紹,今年課題組和中科院計算所已經孵化了中科寒武紀公司,正式開始進行科研成果的產業化。未來應用瞄準企業、科研院所裏的高性能服務器、高效能終端芯片、機器人芯片三大領域,實現更多功能。比如用手機拍照就知道照片中的人是誰,可對眾多視頻進行智能歸類,圖片搜索也將更加準確易用,隻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,而不僅僅局限於現在的文字搜索。據介紹,“寒武紀”未來可服務的領域既包括社會民生,也包括國家重大需求。

  在不少人工智能專家看來,盡管經過近60年的發展,人工智能已經取得了巨大的進步,但總體上還處於發展初期,依然可以用“方興未艾”來形容。“當前,麵向特定領域的專用人工智能技術已取得突破性進展,甚至可以在單點突破、局部智能水平的單項測試中超越人類智能。比如日本仿人機器人、美國獵豹機器人、德國工業機器人,以及我國的人臉識別、虹膜識別等。”中國科學院院士、中國人工智能學會副理事長譚鐵牛說。

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

  隨著計算機、互聯網技術的發展,穀歌、百度等公司陸續推出“AlphaGo”“百度大腦”等深度學習程序,推動著人工智能的不斷進步。譚鐵牛表示,未來的人工智能研究需要和腦與神經科學、認知科學、心理學等學科深度交叉融合。


  《 人民日報 》( 2016年03月23日 23 版)
文章編輯:趙銀岷 
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我國研發全球首個深度學習處理器芯片
人工智能,有了定製“大腦”
預計年內投入產業化,可讓刷臉支付等更加可靠易用
2016-3-23 8:26:32    來源:人民網-人民日報

  日前,中國科學院計算技術研究所(以下簡稱中科院計算所)發布了全球首個能夠“深度學習”的“神經網絡”處理器芯片,名為“寒武紀”。該課題組負責人之一、中科院計算所陳天石博士透露,這項成果將於今年內正式投入產業化。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,穀歌公司開發的一款圍棋程序“AlphaGo”以4∶1戰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網絡進行“深度學習”。

  “深度學習是指多層的人工神經網絡和訓練它的方法。通俗講就是指計算機通過深度神經網絡,模擬人腦的機製來學習、判斷、決策。近年來,這種方法已被應用於許多領域,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域的一個熱點研究方向。”中國科學院自動化研究所研究員易建強說。

  陳天石說,“深度學習”能發展到現今階段,得益於計算係統運算能力的提升,而這種提升正是作為技術支撐的處理器爆炸式發展的結果。目前,“AlphaGo”使用的處理器是在其他領域通用的CPU處理器。2010年,穀歌使用1.6萬個處理器運行7天來訓練一個識別貓臉的深度學習神經網絡,在圍棋上戰勝了人類的“AlphaGo”則需要更多的處理器,普通人要想使用這項技術是不可能的。

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

  深度學習處理器,就是給電腦創造出模仿人類大腦多層大規模人工神經網絡的芯片。在深度學習處理器的運行當中,計算係統的運算能力提升是決定深度學習處理效率的關鍵。而中科院計算所此次發布的“寒武紀”處理器,比“AlphaGo”所使用的處理器在性能上提升兩個數量級,也就是說,它能夠讓人工智能跑得更快、更遠。

  據陳天石介紹,今年課題組和中科院計算所已經孵化了中科寒武紀公司,正式開始進行科研成果的產業化。未來應用瞄準企業、科研院所裏的高性能服務器、高效能終端芯片、機器人芯片三大領域,實現更多功能。比如用手機拍照就知道照片中的人是誰,可對眾多視頻進行智能歸類,圖片搜索也將更加準確易用,隻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,而不僅僅局限於現在的文字搜索。據介紹,“寒武紀”未來可服務的領域既包括社會民生,也包括國家重大需求。

  在不少人工智能專家看來,盡管經過近60年的發展,人工智能已經取得了巨大的進步,但總體上還處於發展初期,依然可以用“方興未艾”來形容。“當前,麵向特定領域的專用人工智能技術已取得突破性進展,甚至可以在單點突破、局部智能水平的單項測試中超越人類智能。比如日本仿人機器人、美國獵豹機器人、德國工業機器人,以及我國的人臉識別、虹膜識別等。”中國科學院院士、中國人工智能學會副理事長譚鐵牛說。

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

  隨著計算機、互聯網技術的發展,穀歌、百度等公司陸續推出“AlphaGo”“百度大腦”等深度學習程序,推動著人工智能的不斷進步。譚鐵牛表示,未來的人工智能研究需要和腦與神經科學、認知科學、心理學等學科深度交叉融合。


  《 人民日報 》( 2016年03月23日 23 版)

文章編輯:趙銀岷 
 

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