我國研發(fā)全球首個(gè)深度學(xué)習(xí)處理器芯片
人工智能，有了定制“大腦”
預(yù)計(jì)年內(nèi)投入產(chǎn)業(yè)化，可讓刷臉支付等更加可靠易用
人工智能，有了定制“大腦”
預(yù)計(jì)年內(nèi)投入產(chǎn)業(yè)化，可讓刷臉支付等更加可靠易用
更新時(shí)間：2016-3-23 8:26:32 來源：人民網(wǎng)－人民日?qǐng)?bào)
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日前，中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所（以下簡稱中科院計(jì)算所）發(fā)布了全球首個(gè)能夠“深度學(xué)習(xí)”的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”處理器芯片，名為“寒武紀(jì)”。該課題組負(fù)責(zé)人之一、中科院計(jì)算所陳天石博士透露，這項(xiàng)成果將于今年內(nèi)正式投入產(chǎn)業(yè)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(fā)的一款圍棋程序“AlphaGo”以4∶1戰(zhàn)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行“深度學(xué)習(xí)”。
“深度學(xué)習(xí)是指多層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練它的方法。通俗講就是指計(jì)算機(jī)通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模擬人腦的機(jī)制來學(xué)習(xí)、判斷、決策。近年來，這種方法已被應(yīng)用于許多領(lǐng)域，比如人臉識(shí)別、語音識(shí)別等，它在近期和未來都將是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)研究方向。”中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所研究員易建強(qiáng)說。
陳天石說，“深度學(xué)習(xí)”能發(fā)展到現(xiàn)今階段，得益于計(jì)算系統(tǒng)運(yùn)算能力的提升，而這種提升正是作為技術(shù)支撐的處理器爆炸式發(fā)展的結(jié)果。目前，“AlphaGo”使用的處理器是在其他領(lǐng)域通用的CPU處理器。2010年，谷歌使用1.6萬個(gè)處理器運(yùn)行7天來訓(xùn)練一個(gè)識(shí)別貓臉的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圍棋上戰(zhàn)勝了人類的“AlphaGo”則需要更多的處理器，普通人要想使用這項(xiàng)技術(shù)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(yè)。如果廚師要想做出像樣的菜肴，就必須使用專業(yè)的菜刀，而專門的深度學(xué)習(xí)處理器就是這把更高效、更快捷的‘菜刀’。”陳天石說。
深度學(xué)習(xí)處理器，就是給電腦創(chuàng)造出模仿人類大腦多層大規(guī)模人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的芯片。在深度學(xué)習(xí)處理器的運(yùn)行當(dāng)中，計(jì)算系統(tǒng)的運(yùn)算能力提升是決定深度學(xué)習(xí)處理效率的關(guān)鍵。而中科院計(jì)算所此次發(fā)布的“寒武紀(jì)”處理器，比“AlphaGo”所使用的處理器在性能上提升兩個(gè)數(shù)量級(jí)，也就是說，它能夠讓人工智能跑得更快、更遠(yuǎn)。
據(jù)陳天石介紹，今年課題組和中科院計(jì)算所已經(jīng)孵化了中科寒武紀(jì)公司，正式開始進(jìn)行科研成果的產(chǎn)業(yè)化。未來應(yīng)用瞄準(zhǔn)企業(yè)、科研院所里的高性能服務(wù)器、高效能終端芯片、機(jī)器人芯片三大領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)更多功能。比如用手機(jī)拍照就知道照片中的人是誰，可對(duì)眾多視頻進(jìn)行智能歸類，圖片搜索也將更加準(zhǔn)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(xiàn)在的文字搜索。據(jù)介紹，“寒武紀(jì)”未來可服務(wù)的領(lǐng)域既包括社會(huì)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(jīng)過近60年的發(fā)展，人工智能已經(jīng)取得了巨大的進(jìn)步，但總體上還處于發(fā)展初期，依然可以用“方興未艾”來形容。“當(dāng)前，面向特定領(lǐng)域的專用人工智能技術(shù)已取得突破性進(jìn)展，甚至可以在單點(diǎn)突破、局部智能水平的單項(xiàng)測試中超越人類智能。比如日本仿人機(jī)器人、美國獵豹機(jī)器人、德國工業(yè)機(jī)器人，以及我國的人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別等。”中國科學(xué)院院士、中國人工智能學(xué)會(huì)副理事長譚鐵牛說。
在中國工程院院士、香港中文大學(xué)（深圳）校長徐楊生看來，過去幾十年，科學(xué)家往往將更多的精力集中在機(jī)器人動(dòng)作的研究上，讓機(jī)器人能像人類一樣爬、抓、行、跳等。徐楊生打了一個(gè)比方：前50年，我們研究的多是機(jī)器人“穿衣服”這個(gè)動(dòng)作，卻沒有讓機(jī)器人學(xué)會(huì)“要不要穿衣服”等感知和認(rèn)知能力。
隨著計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，谷歌、百度等公司陸續(xù)推出“AlphaGo”“百度大腦”等深度學(xué)習(xí)程序，推動(dòng)著人工智能的不斷進(jìn)步。譚鐵牛表示，未來的人工智能研究需要和腦與神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)等學(xué)科深度交叉融合。
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日前，中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所（以下簡稱中科院計(jì)算所）發(fā)布了全球首個(gè)能夠“深度學(xué)習(xí)”的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”處理器芯片，名為“寒武紀(jì)”。該課題組負(fù)責(zé)人之一、中科院計(jì)算所陳天石博士透露，這項(xiàng)成果將于今年內(nèi)正式投入產(chǎn)業(yè)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(fā)的一款圍棋程序“AlphaGo”以4∶1戰(zhàn)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行“深度學(xué)習(xí)”。
“深度學(xué)習(xí)是指多層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練它的方法。通俗講就是指計(jì)算機(jī)通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模擬人腦的機(jī)制來學(xué)習(xí)、判斷、決策。近年來，這種方法已被應(yīng)用于許多領(lǐng)域，比如人臉識(shí)別、語音識(shí)別等，它在近期和未來都將是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)研究方向。”中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所研究員易建強(qiáng)說。
陳天石說，“深度學(xué)習(xí)”能發(fā)展到現(xiàn)今階段，得益于計(jì)算系統(tǒng)運(yùn)算能力的提升，而這種提升正是作為技術(shù)支撐的處理器爆炸式發(fā)展的結(jié)果。目前，“AlphaGo”使用的處理器是在其他領(lǐng)域通用的CPU處理器。2010年，谷歌使用1.6萬個(gè)處理器運(yùn)行7天來訓(xùn)練一個(gè)識(shí)別貓臉的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圍棋上戰(zhàn)勝了人類的“AlphaGo”則需要更多的處理器，普通人要想使用這項(xiàng)技術(shù)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(yè)。如果廚師要想做出像樣的菜肴，就必須使用專業(yè)的菜刀，而專門的深度學(xué)習(xí)處理器就是這把更高效、更快捷的‘菜刀’。”陳天石說。
深度學(xué)習(xí)處理器，就是給電腦創(chuàng)造出模仿人類大腦多層大規(guī)模人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的芯片。在深度學(xué)習(xí)處理器的運(yùn)行當(dāng)中，計(jì)算系統(tǒng)的運(yùn)算能力提升是決定深度學(xué)習(xí)處理效率的關(guān)鍵。而中科院計(jì)算所此次發(fā)布的“寒武紀(jì)”處理器，比“AlphaGo”所使用的處理器在性能上提升兩個(gè)數(shù)量級(jí)，也就是說，它能夠讓人工智能跑得更快、更遠(yuǎn)。
據(jù)陳天石介紹，今年課題組和中科院計(jì)算所已經(jīng)孵化了中科寒武紀(jì)公司，正式開始進(jìn)行科研成果的產(chǎn)業(yè)化。未來應(yīng)用瞄準(zhǔn)企業(yè)、科研院所里的高性能服務(wù)器、高效能終端芯片、機(jī)器人芯片三大領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)更多功能。比如用手機(jī)拍照就知道照片中的人是誰，可對(duì)眾多視頻進(jìn)行智能歸類，圖片搜索也將更加準(zhǔn)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(xiàn)在的文字搜索。據(jù)介紹，“寒武紀(jì)”未來可服務(wù)的領(lǐng)域既包括社會(huì)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(jīng)過近60年的發(fā)展，人工智能已經(jīng)取得了巨大的進(jìn)步，但總體上還處于發(fā)展初期，依然可以用“方興未艾”來形容。“當(dāng)前，面向特定領(lǐng)域的專用人工智能技術(shù)已取得突破性進(jìn)展，甚至可以在單點(diǎn)突破、局部智能水平的單項(xiàng)測試中超越人類智能。比如日本仿人機(jī)器人、美國獵豹機(jī)器人、德國工業(yè)機(jī)器人，以及我國的人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別等。”中國科學(xué)院院士、中國人工智能學(xué)會(huì)副理事長譚鐵牛說。
在中國工程院院士、香港中文大學(xué)（深圳）校長徐楊生看來，過去幾十年，科學(xué)家往往將更多的精力集中在機(jī)器人動(dòng)作的研究上，讓機(jī)器人能像人類一樣爬、抓、行、跳等。徐楊生打了一個(gè)比方：前50年，我們研究的多是機(jī)器人“穿衣服”這個(gè)動(dòng)作，卻沒有讓機(jī)器人學(xué)會(huì)“要不要穿衣服”等感知和認(rèn)知能力。
隨著計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，谷歌、百度等公司陸續(xù)推出“AlphaGo”“百度大腦”等深度學(xué)習(xí)程序，推動(dòng)著人工智能的不斷進(jìn)步。譚鐵牛表示，未來的人工智能研究需要和腦與神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)等學(xué)科深度交叉融合。
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