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陳云霽：可能做不到，也沒有必要。人類的思考方式其實不一定是最好的、最高效的。人類的記憶力、運算能力等都很差，這是由人類思考方式?jīng)Q定的。在這些領(lǐng)域，機器用自己的方式做得遠比人好。

觀察者網(wǎng)：人工智能有哪些應(yīng)用？

陳云霽：人工智能目前應(yīng)用非常廣泛，實用的地方很多。比如語音識別，圖像識別，自動翻譯，廣告推薦，數(shù)據(jù)挖掘等。

但前述的智能多為感知智能，也就是理解外部的輸入。更高級的智能如推理想象決策涌現(xiàn)等被稱為認知智能。谷歌圍棋可能是認知智能方面的突破，可能會帶來一系列的這方面的新技術(shù)和產(chǎn)品。

觀察者網(wǎng)：限制人工智能技術(shù)進步的主要因素有哪些？

陳云霽：目前限制智能發(fā)展的核心因素兩個：一是算法上還沒有達到完善，我們對智能計算的過程理解不夠。二是硬件。人腦有千億神經(jīng)元，百萬億突觸構(gòu)成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，而現(xiàn)有芯片和這個還有多個數(shù)量級差距。

觀察者網(wǎng)：中國有哪些單位在研究人工智能？技術(shù)水平和國外差距多大？

陳云霽：中科院和教育部的很多高校，以及訊飛、百度等公司都在進行人工智能研究，且進展還是比較快的。事實上，中國在智能這樣的新興領(lǐng)域和國外差距不大，甚至在智能芯片上是引領(lǐng)世界的。例如我們的寒武紀，美國的哈佛、斯坦福、MIT、哥倫比亞等高校都跟在我們后面做。

觀察者網(wǎng)：能對您和陳天石研究員提出的深度學(xué)習(xí)處理器架構(gòu)寒武紀做一個簡單介紹么？

陳云霽：深度學(xué)習(xí)的基本操作是神經(jīng)元和突觸的處理，而傳統(tǒng)的處理器指令集（包括x86和ARM等）是為了進行通用計算發(fā)展起來的，其基本操作為算術(shù)操作（加減乘除）和邏輯操作（與或非），往往需要數(shù)百甚至上千條指令才能完成一個神經(jīng)元的處理，深度學(xué)習(xí)的處理效率不高。因此谷歌甚至需要使用上萬個x86 CPU核運行7天來訓(xùn)練一個識別貓臉的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

DianNaoYu指令直接面對大規(guī)模神經(jīng)元和突觸的處理，一條指令即可完成一組神經(jīng)元的處理，并對神經(jīng)元和突觸數(shù)據(jù)在芯片上的傳輸提供了一系列專門的支持。

天工開物解讀：
      以前都是用轎車拉貨，現(xiàn)在我們造出來貨車了，專門拉貨，效率提高了，就是這么回事！

觀察者網(wǎng)：這個芯片具有通用性，谷歌、FB等公司的人工智能主機都可以使用么？

陳云霽：是的，深度學(xué)習(xí)是目前最主要的人工智能算法，被廣泛應(yīng)用在圖像/視頻識別、語音識別、自然語言處理、廣告推薦乃至機器人和輔助駕駛中。AlphaGo的成功進一步說明了深度學(xué)習(xí)能在一些決策和判斷問題上發(fā)揮重要作用。寒武紀能支持各種不同的深度學(xué)習(xí)算法，因此能廣泛地在各種智能主機和智能終端上發(fā)揮作用。當(dāng)然，我們還再進一步將應(yīng)用面擴展到更多的智能算法上。

觀察者網(wǎng)：模擬實驗表明，采用DianNaoYu指令集的深度學(xué)習(xí)處理器相對于x86指令集的CPU有兩個數(shù)量級的性能提升。那么，國家有將其市場化的計劃么？

陳云霽：我們正在成立寒武紀公司，進行深度學(xué)習(xí)處理器的產(chǎn)業(yè)化，公司即將完成天使輪融資。很多國內(nèi)外公司都在迫切期待我們的產(chǎn)品。

（采訪：鐵流 微信公眾號：tieliu1988）

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