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深度学习人工智能离我们还有多远?

导读: 6月20日,中星微“数字多媒体芯片技术”国家重点实验室在京宣布,中国首款嵌入式NPU(神经网络处理器)芯片诞生,目前已应用于全球首款嵌入式视频处理芯片“星光智能一号”。

  6月20日,中星微“数字多媒体芯片技术”国家重点实验室在京宣布,中国首款嵌入式NPU(神经网络处理器)芯片诞生,目前已应用于全球首款嵌入式视频处理芯片“星光智能一号”。

  该实验室执行主任张韵东表示,这标志着我国在NPU领域的研究和开发上取得了重大突破;在基于“数据驱动并行计算”架构的深度学习人工智能领域达到国际先进水平;使我国视频监控行业发展由模拟时代、数字时代跨入智能时代,实现产业化并促进整体水平提升,确立了全球领先地位。

  Alpha Go下盘棋花电费3000美元

  近年来,人工智能逐渐从科幻电影走向现实生活,在其发展历程中,两次著名的“人机大战”成为重要里程碑。1997年,IBM的超级计算机“深蓝”击败国际象棋世界冠军;今年3月,谷歌的“AlphGo”以4胜1负的成绩战胜了围棋世界冠军。

  “围棋比国际象棋复杂200多个数量级。”数字多媒体芯片技术国家重点实验室执行主任张韵东表示,“深蓝”是凭借超级计算机运算能力的“蛮力”战胜了人类,“AlphGo”则是依靠模仿人脑的深度学习神经网络击败人类。

  这一结果让人震撼,甚至有人担忧,电影里“终结者”是否很快会进入我们的生活?

  张韵东认为,“人机大战”只是科学实验,如此高级的人工智能离普通人的生活还有一定距离。他介绍,“深蓝”的质量达到1.27吨,拥有32个CPU;“AlphGo”运行在庞大服务器集群里,下一盘棋光电费就要花掉3000美元。即使是手机里的苹果、微软等语音识别软件,所有的运算、识别也必须在后台进行。

  将深度学习系统做到小型化,用在嵌入式系统中,这是中星微国家重点实验室多年来努力解决的问题。其此次发布的,正是我国首款具有深度学习功能的嵌入式NPU,其已于今年三月成功量产。

星光智能一号

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