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掃描二維碼訪問中評網移動版 周鴻禕:抓住人工智能浪潮 掃描二維碼訪問中評社微信
http://www.CRNTT.com   2016-11-13 10:51:37


(来源:新华网)
  中評社北京11月13日電/人類社會經歷過的PC互聯網時代、移動互聯網時代,以及現在所處的智能硬件時代,技術發展和商業模式創新之間始終是相輔相成的關係。每當科技發展的紅利被商業模式創新挖掘殆盡後,經濟也隨之步入寒冬,直到下一輪技術革命的出現,商業模式創新才能重新迸發生機。

  現階段移動互聯網的商業模式創新已經挖光了Web2.0時代的技術紅利,所有人都在尋找新技術,以期獲得新的商業模式創新。人工智能技術無疑就是下一輪技術革命的焦點。假如未來的某一天,我們在這方面有了突破,那麼新的商業模式也將湧現出來,帶來一個甚至多個萬億級市場。

  在我看來,未來通用人工智能生態圈的格局會是下面將要介紹的樣子。

  人腦芯片

  2014年8月,IBM公司推出了一款名為TrueNorth的大腦原型芯片,TrueNorth

  主要被用於計算機專業學習領域。TrueNorth芯片集成了100萬個神經元和2.56億個突觸,這相當於一只蜜蜂的大腦,而正常人的大腦大約包含1000億個神經元和無法統計數量的突觸。

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  量子計算

  普通計算機存儲數據的方法是根據晶體管電路的狀態,而量子計算則是根據粒子的量子狀態,使用量子算法來進行數據操作。通過量子計算,可以大幅提升並行計算速度。不過遺憾的是,這方面還沒有出現研究成果,谷歌曾經在2014年開始研製量子級計算機處理器,他們希望為機器人提供一個可以像人一樣思考的大腦。

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  仿生計算機

  仿生計算機可以解決構建大規模人工神經網絡的問題。普通的CPU(中央處理器)、GPU(圖形處理器)處理神經網絡的效率很低,並且在占地、散熱和耗電等方面都存在問題。專門的神經網絡處理器可以很好地解決這些問題。在國內,陳雲霽團隊研發的寒武紀神經網絡計算機依據仿生學原理,相比於主流GPU,取得了21倍的性能和300倍的性能功耗比提升。

  在圖像、聲音和面部識別系統變得越來越精准後,計算機也擁有了探察人的情感狀態的能力,包括喜、怒、哀、樂、愛、恨、貪、痴等,並做出適當的反應。那麼很多人會有這樣的疑問:機器人能否擁有像一個正常人那樣獨立思考的能力?

 


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