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中科院研究员陈云霁:中国智能芯片引领世界
关键字: AlphaGoAlphaGo击败李世石围棋深度学习智能芯片中科院寒武纪深度学习处理器架构就在全世界媒体的焦点锁定于谷歌AlphaGo连续3盘战胜李世石的同时,中国科学院计算技术研究所陈云霁、陈天石课题组提出的深度学习处理器指令集DianNaoYu被计算机体系结构领域顶级国际会议ISCA2016(International Symposium on Computer Architecture)所接收,其评分排名所有近300篇投稿的第一名。
除了全球首个专门针对深度学习的处理器指令集DianNaoYu,一同问世的还有全球首个深度学习处理器架构寒武纪,相关的产业化工作也已经启动。为了解具体进展,观察者网日前专访了中科院计算所研究员陈云霁。陈云霁研究员出生于1983年,是龙芯首席科学家胡伟武的弟子。陈云霁14岁进入大学,24岁取得计算机博士学位,曾任龙芯3号总设计师,是中国计算机体系结构方面的青年领军人物。在2015年的中国计算机学会(CCF)举行的颁奖大会上,陈云霁以第一顺位荣获2014年度CCF青年科学家奖。同年,入选《麻省理工科技评论》35岁以下的全球最佳35名创新人士。
陈云霁(左)和陈天石(右)兄弟
观察者网:人工智能的思维方式和人类的思维方式有何异同?
陈云霁:目前的人工智能技术比起人来说还是差很多,更多的是面向某个特定的应用,不具备人的通用问题处理的能力。
观察者网:谷歌AlphaGo战胜李世石,为什么能这么厉害,相对于以往的人工智能的进步在哪里?
陈云霁:和以前相比最大的进步就是采用了深度学习(人工神经网络技术),用于围棋中暴力搜索很难处理,或者具有模糊性的价值判断部分。可以认为深度学习技术不是背棋谱,而是在学到过的知识的基础上有所发明有所创造。
寒武纪芯片和主板
多片寒武纪芯片
寒武纪芯片特写
观察者网:神经网络系统是以人类大脑为原型的信息处理模式,模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。人类大脑是通过神经元和突触完成思考,那么AlphaGo怎么模拟这个过程?
陈云霁:AlphaGo采用的深度学习技术是一种大规模的人工神经网络,是对生物神经元和突触的一种抽象。它把一个个神经元和突触抽象成一个个数字,而这种数字组成的网络在一定程度上保留了人脑进行信息处理的一定的能力。
观察者网:什么是深度学习?
陈云霁:深度学习是一类借鉴生物的多层神经网络处理模式所发展起来的智能处理技术。这类技术已被微软、谷歌、脸书、阿里、讯飞、百度等公司广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并取得了极好的效果。因此,深度学习被公认为目前最重要的智能处理技术。
观察者网:那么现在或者是未来人工智能能够实现像人类一样思考么?
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- 责任编辑:张广凯
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