日前，中國科學院計算技術研究所（以下簡稱中科院計算所）發佈了全球首個能夠“深度學習”的“神經網路”處理器晶片，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産業化。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，谷歌公司開發的一款圍棋程式“AlphaGo”以4：1戰勝了南韓棋手李世石，其中，“AlphaGo”的成功秘訣就是模倣人類通過神經網路進行“深度學習”。
“深度學習是指多層的人工神經網路和訓練它的方法。通俗講就是指電腦通過深度神經網路，模擬人腦的機制來學習、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慧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説。
陳天石説，“深度學習”能發展到現今階段，得益於計算系統運算能力的提升，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，谷歌使用1.6萬個處理器運作7天來訓練一個識別貓臉的深度學習神經網路，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’。”陳天石説。
深度學習處理器，就是給電腦創造出模倣人類大腦多層大規模人工神經網路的晶片。在深度學習處理器的運作當中，計算系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佈的“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，也就是説，它能夠讓人工智慧跑得更快、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産業化。未來應用瞄準企業、科研院所裏的高性能伺服器、高效能終端晶片、機器人晶片三大領域，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慧歸類，圖片搜索也將更加準確易用，只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，而不僅僅局限于現在的文字搜索。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。
在不少人工智慧專家看來，儘管經過近60年的發展，人工智慧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，面向特定領域的專用人工智慧技術已取得突破性進展，甚至可以在單點突破、局部智慧水準的單項測試中超越人類智慧。比如日本倣人機器人、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、中國人工智慧學會副理事長譚鐵牛説。
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。
隨著電腦、網際網路技術的發展，谷歌、百度等公司陸續推出“AlphaGo”“百度大腦”等深度學習程式，推動著人工智慧的不斷進步。譚鐵牛表示，未來的人工智慧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。(記者 吳月輝)
