周鴻祎：人工智能才起步談?wù)嬲摹吧虡I(yè)化”還為之過早
在未來10年，人工智能的主要發(fā)展依然局限于專用領(lǐng)域內(nèi)的定向智能化，只有人腦芯片等硬件架構(gòu)取得新進(jìn)展、運(yùn)算能力極大提高，專用智能才有可能進(jìn)化成為通用智能。
在我看來，未來通用人工智能生態(tài)圈的格局會是下面的樣子。
人腦芯片
2014 年 8 月，IBM 公司推出了一款名為TrueNorth的大腦原型芯片，主要被用于計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)習(xí)領(lǐng)域。這個芯片集成了100萬個 神經(jīng)元和2.56億個突觸，相當(dāng)于一只蜜蜂的大腦，而正常人的大腦大約包含 1000 億個神經(jīng)元和無法統(tǒng)計(jì)數(shù)量的突觸。雖然 TrueNorth 與人腦還有非常大的差距，但是它已經(jīng)可以用人腦的思維模式去探測和識別，比如可以根據(jù)探測到的字母，識別出單詞和語句。
量子計(jì)算
普通計(jì)算機(jī)存儲數(shù)據(jù)的方法是根據(jù)晶體管電路的狀態(tài)，而量子計(jì)算則是根據(jù)粒子的量子狀態(tài)，使用量子算法來進(jìn)行數(shù)據(jù)操作。通過量子計(jì)算，可以大幅度提升并行計(jì)算速度。不過遺憾的是，這方面還沒有出現(xiàn)研究成果，谷歌曾經(jīng)在2014年開始研制量子級計(jì)算機(jī)處理器，他們希望為機(jī)器人提供一個可以像人一樣思考的大腦。
仿生計(jì)算機(jī)
仿生計(jì)算機(jī)可以解決構(gòu)建大規(guī)模人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的問題。普通的 CPU(中央處理器)、 GPU(圖形處理器)處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效率很低，并且在占地、散熱和耗電等方面都存在問題。專門的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器可以很好地解決這些問題。 人工智能若想真的具備人腦思維，除了有智商，還得有情商。目前，具備情感社交能力的機(jī)器人已經(jīng)被成功研發(fā)，在北京誕生的“公子小白” 就是這樣一個機(jī)器人，它擁有情感表達(dá)系統(tǒng)，可以識別人類的表情，并傳遞自己的情緒。
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