近些年，深度学习算法的出现，直接推动了人工智能的发展。但深度学习的成功，不单单只是理论方法的突破，更是在大数据与计算资源驱动下的突破。因此，众多行业人士一致认为，人工智能还是处于一个较为初始的发展阶段。
在刚刚过去的一年里，人工智能吸金无数。来自清科研究中心的年终报告显示，有七成的投资机构表示今年人工智能继续会被作为重点投资领域，不过，同样也有众多机构认为人工智能被高估了。
就在近日，人工智能领域又出一利好消息，来自麻省理工学院的研发团队研发出了一种新的芯片，能够将人工智能的功耗降低95%，这一发现可能让其在电池驱动的移动设备上运行。
特别是在过去的一年中，很多手机厂商将竞争放在了摄像头和全面屏上，当差异化倾向相同的时候，新的创新技术也将顺理成章的诞生，而人工智能也就成了各大手机厂商新的竞争处。
从目前的市场来看，无论是亚马逊的Alexa，还是微软Cortana及苹果Siri，几乎各大科技巨头推出的人工智能助理都主打的是语音，定位为人工智能辅助功能。
也正是这样，如今的智能手机也开始变的越来越智能。但这并不是最理想的状态，因为图形处理器的神经网络在正常运行的时候需要大量的能量，这让在电量有限的设备上运行人工智能有些不太切实际。
现在，来自麻省理工学院的研发团队已经研发成功了这种芯片，能够大幅度的降低芯片内存和处理器间来回传输数据的需求，从而达到降低95%的功耗。因为人工智能的神经网络由成千上万个相互连接的神经元组成，而每个神经元会接收来自下一层的神经元输入，且再将输出传送到上层的多个神经元中来。
这说明了每个神经元，芯片都需要检索特定连接的输入数据和来自内存的连接权重，将它们相乘，并存储，然而在每次输入的时候重复该操作，因此也就会消耗主体大量的能量。然而麻省理工学院的新芯片不同于此，而是利用模拟电路，在内存中并行计算所有的输入，从而减少需要推进的数据量，并最终达到能源的消耗。
其实，这并不是人类第一次在内存中内置处理数据的芯片。达到神经网络功耗的降低，只不过这是人们第一次使用该方法来运行基于图像的人工智能应用程序的强大的卷积神经网络。然而，达到的好处就是让智能手机、家用电器、各种连网的设备实现完全搭载人工智能的愿望。
最后来看，离真正民用还是有一段距离需要走，但以如今科技发展速度来说，离真正的人工智能的那一天已经不会太远了。
智玩派
在纷繁复杂的世界里抽丝剥茧，智玩派努力为您提供所认同的观点以及缺乏的资源。
智玩派公众号内容同步推送今日头条 搜狐 腾讯快报 网易 凤凰等新闻客户端
商务合作微信：dc_289466629
閱讀更多 數碼科技的星空 的文章
