人工智能需靠硬件突破 量子计算或实现同时计算
易百纳技术社区讯 人工智能需靠硬件突破,量子计算或实现同时计算。人类大脑功能在AI研究方面并不是很新鲜,很多研究人员已经在使用神经网络在深度学习,不过万一计算机不会像大脑一样运行的话,就需要一种硬件作为中介。
当下跟多关于人工智能的报道都是关于算法,谷歌公司相关团队最近发发表了文章,其对AlphaGo Zero成为围棋大师的过程进行了分析,主要利用学习算法打败了之前的版本,虽然当下很多企业都在为了引进先进的算法和人才在竞争,不过大家都注意到一个事实,那就是硬件非常重要。
机器学习在不断应用,不过其需要非常多的处理器,谷歌当时就遇到这样的问题,其在宣布公司软件能够对猫进行识别的时候,却没有坦白该款软件需要一万多个处理器,这还是其中一个问题,计算机硬件本身也有一些问题,比如设备会变热,这也就是大家非常熟悉的“冯诺依曼瓶颈”。
人类大脑功能在AI研究方面并不是很新鲜,很多研究人员已经在使用神经网络在深度学习,不过万一计算机不会像大脑一样运行的话,就需要一种硬件作为中介,这样方法被叫做神经形态计算。
高通和因特尔公司最近已经表示将会推出神经形态芯片,此种芯片能够用在AI应用方面是一个很好的消息。不过要真正实现计算大爆炸还是需要应用量子物理学,市场对快速计算方面的需求越来越大。
研究人员遇到的困难也越多,量子计算也许能够同时对多个组合进行同时计算,而且可以在几秒钟时间中得出答案,在一些优化问题中可以使用量子计算,量子计算目前也在快速发展,当下正处于五十量子位水平。
三十二量子位的计算机能够处理265GB信息,很多人对此并没有很大的感受,不过一旦能够达到六十四量子位这样的极限时,所有的事情就会发生巨大的变化,计算机就能够同时计算出网络上出现的所有信息。
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