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AlphaGo很聪明,但太费电,科技公司欲创造又快又

仿生芯片一直是人工智能AI领域的一颗明珠。因为他想挑战的是人类最终极的秘密——大脑。而如今这条道路发展衍生出了两个方向,一个计算更快,一个计算更省力,有趣的是,这两个不同的研究方向的最终终点都是我们的大脑。

人工智能的终极目标应该就是制造出像人脑一样的东西。2016年阿尔法狗(AlphaGo)击败围棋冠军李世石的那一刻,人工智能披上新的荣光。阿尔法狗虽然很聪明,但是他有一个巨大的问题就是耗能。

AlphaGo在下棋过程中约消耗1兆瓦的电能,相当于一天约100户家庭的供电量。相比之下,包含超过1000亿个神经元的人脑,消耗的功率仅20瓦,只有AlphaGo所消耗能量的5万分之一。

从这个角度上来说,阿尔法狗输得很彻底。不给过从这里我们可以看出,它的发展方向就是想要计算得更快这条分支。从某个角度上说,这条分支也就比较简单的,依赖材料的更新和深度学习的过程,它就可以变得更加的聪明。

AI计算速度可以变得很快,但是耗能也是一个大问题。2014年,IBM公布TrueNorth芯片,包含4096个内核,100万个神经元,而功耗只有65毫瓦。其长期目标是建立拥有100亿个神经元、数百兆个突触、仅消耗1KW功率、体积不到0.002立方米的芯片系统。

而现在越来越多的企业,包括英特尔、IBM、高通、三星、惠普等科技巨头都在研究神经元芯片,为人工智能AI的耗能提供动力,值得注意的是,我国的清华大学、中科院、浙江大学和复旦大学等顶尖学府和研究机构,在这一领域的研究中发挥着不容小觑的作用。

一方面是人工智能计算越来越快,一方面是计算时的耗能愈来愈低,人类的大脑在努力思考着创造另外一个“大脑”,也许在未来成功的那一刻,人类对自己才算是真正的认识。大家关于仿生大脑还有什么想说的,可以关注并留言给科技猫。

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