未来跨场景通用人工智能生态圈的格局

云裳升

　　*基础资源支持层实现路径：颠覆冯·诺依曼架构人脑芯片等技术将突破计算能力极限

　　未来的人工智能将致力于通过底层硬件架构的变革来实现。不同于现阶段底层对云计算的依赖，硬件模式将直接从芯片层面实现对人工神经网络的模拟，目标是构建一个硬件大脑。我们认为，这种突破将是下一代计算机科学的发展的重要方向。因为最近10年计算机科学更多关注的技术进步在于信息处理的标的这一层面，可以称之为“大数据”或者“数据大爆炸”时代。

　　在不远的未来，数据大爆炸造成的结果是信息处理能力的瓶颈很快达到，因此，未来10年计算机科学的关注点将会转移到如何突破现阶段的计算能力极限，也就是颠覆冯·诺依曼的硬件架构。

　　这个方向可能是AI在硬件设备上的一个终极解决方案，但从目前的技术成熟度上看，这条路径距离目标还有非常遥远的距离。目前已经看到的方向大致有以下三种：

　　*人脑芯片。2014年8月，IBM宣布研制成功了一款大脑原型芯片TrueNorth，主攻超级计算机专业学习领域。TrueNorth微芯片由三星电子为IBM生产，使用了三星为生产智能机和其它移动设备微处理器所使用的相同制造技术。IBM就该芯片的底层设计与纽约康奈尔大学(CornellUniversity)纽约校区的研究人员进行了合作。目前，这款芯片每秒每瓦可实现460亿次神经突触操作，它能像人脑一样去探测并识别模式。简而言之，当人脑芯片发现与字母不同部分相关联的模式时，能够将这些字母关联在一起，从而识别出单词和整句，但距离可以商用的智能化程度还遥不可及。

　　*量子计算。量子计算机是一种使用量子逻辑实现通用计算的设备。普通计算机存储数据的对象是晶体管电路的状态，而量子计算用来存储数据的对象是粒子的量子状态，它使用量子算法来进行数据操作。量子计算机的优势在于强大的并行计算速度。

　　现在的计算机毕竟是二进制的，一遇到比较复杂的建模，像准确预测天气，预测更长时间后的天气等等，就会很费力费时;而超快量子计算机就能算，算得超快。因为当许多个量子状态的原子纠缠在一起时，它们又因量子位的“叠加性”，可以同时一起展开“并行计算”，从而使其具备超高速的运算能力。

　　2014年，谷歌公司与科学家联手研制量子级计算机处理器，目的是未来使机器人像人类一样“独立思考问题”。但达到这个未来需要多久，目前我们还无法预知。

　　*仿生计算机。仿生计算机的提出是为了解决如何构建大规模人工神经网络的问题。通用的CPU/GPU处理神经网络效率低下，如谷歌大脑的1.6万个CPU运行7天才能完成猫脸的无监督学习训练。谷歌大脑实现模拟人脑的突触数量仅为100亿个，而实际的人脑突触数量超过100万亿。采用CPU/GPU的通用处理器构建数据中心，占地、散热以及耗电等都是非常严峻的问题。

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