以AlphaGo与人类围棋高手对弈为代表的人工智能,带给人类不小的“挫折感”。现在人们已经理性地认识到,围棋在搜索、计算、存储、优化等方面具有人类无法比拟的优势,不过,AI在感知、推理、归纳和学习等方面尚无法与人类智能相匹敌。在世界瞩目的人机大战——AlphaGo(阿尔法狗)VS李世石中,尽管比赛结果是人类输了,但值得注意的是,在整场比赛中,阿尔法狗实际动用了1000个中央处理器(CPU)和200个图形处理器(GPU),每分钟的电费就高达300美元,而其网络规模只有人脑的千分之一。反观李世石的“功耗”应该只有几十瓦,相当于一个白炽灯泡。如果人工智能要达到人脑的规模,那就可能需要一座小型水电站来为一台机器供电。中国科学院计算技术研究所研究员陈云霁表示,“如果要用通用处理器搭建一个人脑规模突触的神经网络,可能需要建一个电站来给它供电”。由此看来,在计算、存储能力方面永远超越人类的人工智能,在功耗问题上还远远比不上人脑智能。这种差距也意味着,减小功耗将是人工智能未来发展需要突破的一个难点。如果要大规模地应用人工智能,功耗问题必须解决.
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Thursday 28 December 2017
功耗问题是人工智能的下一个重大突破点
以AlphaGo与人类围棋高手对弈为代表的人工智能,带给人类不小的“挫折感”。现在人们已经理性地认识到,围棋在搜索、计算、存储、优化等方面具有人类无法比拟的优势,不过,AI在感知、推理、归纳和学习等方面尚无法与人类智能相匹敌。在世界瞩目的人机大战——AlphaGo(阿尔法狗)VS李世石中,尽管比赛结果是人类输了,但值得注意的是,在整场比赛中,阿尔法狗实际动用了1000个中央处理器(CPU)和200个图形处理器(GPU),每分钟的电费就高达300美元,而其网络规模只有人脑的千分之一。反观李世石的“功耗”应该只有几十瓦,相当于一个白炽灯泡。如果人工智能要达到人脑的规模,那就可能需要一座小型水电站来为一台机器供电。中国科学院计算技术研究所研究员陈云霁表示,“如果要用通用处理器搭建一个人脑规模突触的神经网络,可能需要建一个电站来给它供电”。由此看来,在计算、存储能力方面永远超越人类的人工智能,在功耗问题上还远远比不上人脑智能。这种差距也意味着,减小功耗将是人工智能未来发展需要突破的一个难点。如果要大规模地应用人工智能,功耗问题必须解决.
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