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寒武紀：智能處理器和基準測試集

[ 通信界 / 杜子東 / www.sese521.com / 2018/5/1 21:37:30 ]

　　智能處理器作為支撐人工智能產業發展的關鍵基礎，是國際傳統IT企業和互聯網企業巨頭關注的重中之重。然而目前產業仍然存在產業化程度不高、標準體系不健全、基準測試平臺缺乏、評估規范缺失等問題�！昂浼o”AI芯片可以在計算機中模擬神經元和突觸的計算，對信息進行智能處理。通過設計專門存儲結構和指令集，每秒可以處理160億個神經元和超過2萬億個突觸，功耗卻只有原來的1/10。寒武紀為國內人工智能芯片生態做出了不可替代的努力，并且寒武紀已成為全世界智能芯片領域的首個獨角獸公司。
　　人工智能自1956年達特茅斯會議提出后，就一直是計算機學科的皇冠，吸引著人們的注意力。當時的計算機科學家試圖以剛剛出現的計算機實現出具有與人類智慧相同的機器。此后幾十年，人工智能領域內出現了很多不同的方法，包括專家系統、演化計算等。特別是機器學習，通過算法有效的解析輸入數據，被認為是一種可以實現人工智能的方法。機器學習在過去取得廣泛的應用(如廣告推薦、人臉識別)并得到長足發展，機器學習算法包括神經網絡、決策樹、支持向量機。現在廣泛流行的深度神經網絡也屬于機器學習的一種方法。
　　自2006年以來，伴隨著深度學習算法取得突破性進展，神經網絡再一次進入人們的視線。這一次是神經網絡在自它出現的不到一百年的時間里第三次復興。在許多人工智能的任務上，如圖像識別、語音識別、自然語言理解等，人工神經網絡都超越了過去最優的機器學習算法，如支持向量機、隨機森林等，從而被廣泛地應用于不同領域，如自動駕駛、安防監控、輔助系統等。同時，人工神經網絡也開拓出了新的領域，在智能處理上取得了突破性的成果，如游戲、圍棋等。自2016年起，AlphaGo相繼擊敗了包括李世石、柯潔在內的許多人類圍棋的世界冠軍，從而使得人工智能首次在圍棋上戰勝了人類，而后在2017年的AlphaGo Zero和AlphaZero則在不需要人類棋譜的基礎上自我學習，并進一步提升戰力。目前，人工神經網絡被廣泛地認為是目前和未來最重要的人工智能技術。

作者：杜子東　合作媒體：人工智能　編輯：顧北

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