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　　3月22日，中國科學院計算技術研究所發布了全球首個能夠“深度學習”的“神經網絡”處理器芯片，名為“寒武紀”。這項成果將于今年內正式投入產業化。在不久的未來，反欺詐的刷臉支付、圖片搜索等都將更加可靠、易用。

　　前不久，谷歌公司開發的一款圍棋程序“AlphaGo”以4∶1戰勝了韓國棋手李世石，其中，“AlphaGo”的成功秘訣就是模仿人類通過神經網絡進行“深度學習”。

　　深度學習是指多層的人工神經網絡和訓練它的方法。通俗講就是指計算機通過深度神經網絡，模擬人腦的機制來學習、判斷、決策。近年來，這種方法已被應用于許多領域，比如人臉識別、語音識別等，它在近期和未來都將是人工智能領域的一個熱點研究方向。

　　“深度學習”能發展到現今階段，得益于計算系統運算能力的提升，而這種提升正是作為技術支撐的處理器爆炸式發展的結果。目前，“AlphaGo”使用的處理器是在其他領域通用的CPU處理器。2010年，谷歌使用1.6萬個處理器運行7天來訓練一個識別貓臉的深度學習神經網絡，在圍棋上戰勝了人類的“AlphaGo”則需要更多的處理器，普通人要想使用這項技術是不可能的。

　　深度學習處理器，就是給電腦創造出模仿人類大腦多層大規模人工神經網絡的芯片。在深度學習處理器的運行當中，計算系統的運算能力提升是決定深度學習處理效率的關鍵。此次發布的“寒武紀”處理器，比“AlphaGo”所使用的處理器在性能上提升兩個數量級，也就是說，它能夠讓人工智能跑得更快、更遠。

　　今年課題組和中科院計算所已經孵化了中科寒武紀公司，正式開始進行科研成果的產業化。未來應用瞄準企業、科研院所里的高性能服務器、高效能終端芯片、機器人芯片三大領域，實現更多功能。比如用手機拍照就知道照片中的人是誰，可對眾多視頻進行智能歸類，圖片搜索也將更加準確易用，只要在路邊隨便拍下一棵樹，就可以搜索到這棵樹的所有資料，而不僅僅局限于現在的文字搜索。“寒武紀”未來可服務的領域既包括社會民生，也包括國家重大需求。