推廣應(yīng)用可能不需太久
也有人從硬件層面去實現(xiàn)類腦計算 ， 比如神經(jīng)形態(tài)芯片 。
2019年7月 ， 英特爾發(fā)布消息稱 ， 其神經(jīng)形態(tài)研究芯片Loihi執(zhí)行專用任務(wù)的速度可比普通CPU快1000倍 ， 效率高10000倍 。
“在對信息的編碼、傳輸和處理方面 ， 我們希望從大腦機制中獲得啟發(fā) ， 將這些想法應(yīng)用到芯片技術(shù)上 ， 讓芯片的處理速度更快、水平更高、功耗更低 。 ”吳華強也在進行神經(jīng)形態(tài)芯片相關(guān)研究 ， 他告訴科技日報采訪人員 。
吳華強介紹 ， 在傳統(tǒng)的馮·諾依曼架構(gòu)中 ， 信息的處理和存儲是分開的 ， 而人的大腦在處理信息時 ， 存儲和處理是融為一體的 。
“所以我們在嘗試研發(fā)存算一體化的芯片 ， 希望通過避免芯片內(nèi)部不停地搬運數(shù)據(jù) ， 來大幅提高芯片的能效比 。 ”吳華強說 ， 他的團隊現(xiàn)在也已研發(fā)出存算一體的樣品芯片 。
談到類腦計算的進展 ， 黃鐵軍告訴采訪人員 ， 目前類腦計算仍在摸索階段 ， 還缺乏典型的成功應(yīng)用 。 但商業(yè)公司已經(jīng)嗅到味道 ， 相關(guān)技術(shù)獲得規(guī)模性應(yīng)用可能不需要太長時間 。
【人工智能繼續(xù)迭代 類腦計算悄然走紅】“現(xiàn)在的神經(jīng)形態(tài)計算還比較初步 ， 它的發(fā)展水平跟現(xiàn)有主流人工智能算法相比 ， 還存在一定差距 。 ”中科院自動化所研究員張兆翔接受科技日報采訪人員采訪時認為 ， 但作為一種新的探索方式 ， 應(yīng)該繼續(xù)堅持 ， 因為它可能就是未來人工智能技術(shù)發(fā)展的重要突破口 。
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