与机器人交朋友，AI科技的革新路.doc

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1、与机器人交朋友，AI科技的革新路　　人总是不满足的，在如今科技发展迅速的时代，我们过于的依赖着计算机，我们期待着它可以像真正的人类一样与我们交朋友，陪我们说话，陪我们戏耍。然而，这些人工智能的实现需要有强大的科技支持，计算机索要实现的计算甚至会超过最先进的机器的计算极限。　　面对日益升级的需求，大型科技公司想要从生物学中寻找一些启示。他们正在反思计算机的本质，想要研发出一种更像人脑的机器。　　计算机的新发展可能会削弱芯片界大佬英特尔的实力，并会从根本上改变年产值高达3350亿美元的半导体产业。半导体产业是当前各种高科技产品的关键所在。　　与机器人交朋友，AI科技的革

2、新路　　人总是不满足的，在如今科技发展迅速的时代，我们过于的依赖着计算机，我们期待着它可以像真正的人类一样与我们交朋友，陪我们说话，陪我们戏耍。然而，这些人工智能的实现需要有强大的科技支持，计算机索要实现的计算甚至会超过最先进的机器的计算极限。　　面对日益升级的需求，大型科技公司想要从生物学中寻找一些启示。他们正在反思计算机的本质，想要研发出一种更像人脑的机器。　　计算机的新发展可能会削弱芯片界大佬英特尔的实力，并会从根本上改变年产值高达3350亿美元的半导体产业。半导体产业是当前各种高科技产品的关键所在。　　　　图：微软的XuedongHuang（左）和DougB

3、urger（右）都认为公司需要致力于研发专门化芯片　　半个世纪以来，计算机制造商都在使用一种单一的、适用于各种情况的芯片。作为全球最大的半导体芯片制造商，英特尔一直以来都是这种芯片的主要生产商。　　如今，计算机工程师们正在研发新型芯片。新型机器的运作将会细分为多个小部分，而每一种小分工都需要自己独有的芯片。另外，这种专门化芯片的能耗将大大减少。　　谷歌的数据中心的变革预示着该行业的其他公司也将迎来一些变化。谷歌的大部分服务器仍然在使用中央处理器，不过他们也在和一些定制芯片供应商合作。另外，谷歌还在研发可以进行语音识别和其他人工智能应用的算法。　　谷歌的变革是出于公司

4、自身发展的需要。多年来，谷歌一直运营着世界上最大的计算机网络。虽然这一数据帝国涉及世界众多地区，但是对于谷歌的研发来说还是不够的。　　2011年，谷歌最著名的工程师之一JeffDean负责的研究小组，就神经网络进行了一番研究。神经网络的研究有助于实现计算机算法的自我学习。　　几个月后，Dean和他的团队建立了一个升级版的口语识别服务，该服务的精确度远远高于当时谷歌所推出的服务。不过，要想实现这一功能，仅靠谷歌当前的数据中心是不够的。　　于是，Dean提出谷歌可以为这种人工智能专门打造一款计算机芯片。　　数据中心发生的变化正在逐渐蔓延到科技领域的其他部分。在接下来的几

5、年里，像谷歌、苹果和三星这些公司都将推出适用于智能手机的人工智能芯片。微软也正在为增强现实头显设计一款芯片。另外，像谷歌、丰田这些公司还在研发适用于自动驾驶汽车的芯片。　　　　微软：从英特尔的C.P.U.到自己的F.P.G.A.　　当今市面上的芯片，有的是用于存储信息，有的是应用于玩具和电视机，还有一些则是安装在各种计算机程序里，比如用于创建全球变暖模型的超级计算机、个人电脑或者智能手机。　　穆尔定律（Moore’sLaw）指出，因特网上的通信量大约每年要翻一番。该定律是由英特尔的联合创始人GordonMoore提出的。随着芯片的不断发展，IBM的著名研究人员Rob

6、ertDennard又提出了登纳德缩放比例定律（DennardScaling）。　　到了2010年，人们发现，通信量翻一番实际所需的时间要长于穆尔定律的预测。另外，登纳德缩放比例定律也开始不适用，因为芯片设计者发现，用来制造处理器的物理材料已经达到了极限。也就是说，如果公司想要制造出计算能力更强的芯片，不能再仅靠处理器的升级，而是需要更多的电脑、更多的空间和更多的能耗。　　工业界和学术界的研究人员一直在努力发展穆尔定律，探索全新的芯片材料和设计技术。但是，微软的研究员DougBurger却有着不同的想法，他提出，可以不要依赖于中央处理器的稳定演进，而是把一些负载转移

7、到专门化芯片上。　　在2010年圣诞节期间，Burger与微软的其他几位芯片研究人员一起开始探索新的硬件，用以改进微软的搜索引擎Bing。　　当时，微软刚刚开始改进Bing的机器学习算法，该算法可以通过分析人们使用服务的方式来改进搜索结果。尽管构建这种算法的要求比建立神经网络的要求要低，但是现有的芯片也还是很难满足它的发展需求。　　Burger和他的团队研究了多种方案，最后决定使用现场可编程门阵列（F.P.G.A.）。一直以来，像Windows这样的软件使用的都是英特尔的中央处理器（C.P.U.），并且这些软件是不能对芯片进行重新编程。　　不过，有了F.P.G.