前一段時(shí)間谷歌“阿爾法狗”打敗世界知名圍棋選手李世石一度占領(lǐng)各大新聞?lì)^條，甚至引發(fā)大眾關(guān)注。一時(shí)間，不管是科技界名人還是普通大眾，都因此產(chǎn)生不同程度的不安。一部分不安是擔(dān)心人工智能被心懷叵測(cè)的人利用，比如人工智能武器被利用釀成沖突慘劇，而普通大眾的不安主要是同自身的切身利益有關(guān)，是與人工智能有關(guān)的職業(yè)和社會(huì)道德問(wèn)題。

　　2015年1月31日，在美國(guó)硅谷的The BIG Talk峰會(huì)上，百度首席科學(xué)家吳恩達(dá)現(xiàn)身發(fā)表演講，作為人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)家，他認(rèn)為不必對(duì)技術(shù)產(chǎn)生恐懼的情緒，人工智能不會(huì)導(dǎo)致世界末日，而是給人類(lèi)社會(huì)提出了新的挑戰(zhàn)。

　　而霍金澤持有不同觀點(diǎn)，霍金在《獨(dú)立報(bào)》上或能概括人工智能的威脅：“盡管人工智能的短期影響取決于控制它的人，但長(zhǎng)期影響卻取決于它究竟能否被控制。”

　　微軟聯(lián)合創(chuàng)始人比爾·蓋茨（Bill Gates）稱(chēng)人工智能的出現(xiàn)實(shí)現(xiàn)了年輕科技迷們所有的兒時(shí)夢(mèng)想。他說(shuō)：“人工智能就是通往未來(lái)的途徑，機(jī)器將越來(lái)越能干，甚至超過(guò)人類(lèi)智慧。”

　　蓋茨的西雅圖鄰居、亞馬遜創(chuàng)始人杰夫·貝索斯（Jeff Bezos）同樣對(duì)人工智能充滿(mǎn)信心。他說(shuō)：“很難評(píng)估人工智能對(duì)今后20年的社會(huì)將產(chǎn)生何種巨大的影響。”

　　蓋茨與貝索斯都堅(jiān)決支持研發(fā)人工智能技術(shù)。但是特斯拉電動(dòng)汽車(chē)公司、美國(guó)太空技術(shù)探索公司SpaceX首席執(zhí)行官馬斯克，卻對(duì)人工智能技術(shù)的進(jìn)化感到擔(dān)憂(yōu)。馬斯克說(shuō)：“我很擔(dān)心人工智能發(fā)展的某些方向，它們可能對(duì)未來(lái)產(chǎn)生負(fù)面影響。并非所有人工智能功能都是良性的。如果我們創(chuàng)造出超越人類(lèi)智慧很多的超級(jí)人工智能，確保其處于良性狀態(tài)非常重要。”

　　李開(kāi)復(fù)老師的警告則更具激勵(lì)性：人工智能的真實(shí)的危機(jī)在于未來(lái)機(jī)器將養(yǎng)活無(wú)所事事的人。其實(shí)，比這更可怕的應(yīng)該是：直到這一猜想成為現(xiàn)實(shí)，人們才開(kāi)始意識(shí)到問(wèn)題的嚴(yán)重性。

　　那也不妨聽(tīng)聽(tīng)FaceBook公司人工智能實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人Yann LeCun是怎么說(shuō)的：“有些人是因?yàn)閷?duì)人工智能的原理不理解而導(dǎo)致恐懼，有些人是為了個(gè)人名望而宣揚(yáng)人工智能威脅論，有些人則是為了商業(yè)的利益推動(dòng)人工智能威脅論。”

　　那么問(wèn)題來(lái)了，什么是人工智能呢？讓大家爭(zhēng)議不斷。

　　人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫(xiě)為AI。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)等。人工智能是對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過(guò)程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過(guò)人的智能。現(xiàn)在人工智能已經(jīng)成為世界三大尖端科學(xué)，與空間技術(shù)、能源技術(shù)并列。

　　提到人工智能不難想到人工智能芯片。什么是人工智能芯片？理解它，最好的辦法是先思考人工智能軟件需要什么：很好的處理速度，以及高處理速度所需的大功率。然而，處理器的運(yùn)行方法也很重要。

　　為什么我們不能僅僅用高端的英特爾處理器芯片來(lái)實(shí)現(xiàn)人工智能？

　　“一個(gè)頂級(jí)的英特爾處理器包含過(guò)多的punch用來(lái)運(yùn)行龐大的金融電子表格或是企業(yè)運(yùn)營(yíng)軟件時(shí)，而為了深度學(xué)習(xí)的芯片優(yōu)化將一些特定類(lèi)型的問(wèn)題（比如理解語(yǔ)音命令或識(shí)別圖像）分成為無(wú)數(shù)的小塊（bite-size chunks）。因?yàn)?a href="http://www.xsypw.cn/tags/gpu/" target="_blank">GPUs有數(shù)以千計(jì)的小型處理器核心擠在同一個(gè)硅片上，所以它們可以同時(shí)處理成千上萬(wàn)的小塊。分配一個(gè)英特爾處理器到這種工作上將是一個(gè)巨大的資源浪費(fèi)，因?yàn)槊恳粋€(gè)這種處理器都包含著幾十個(gè)原本設(shè)計(jì)用來(lái)運(yùn)行復(fù)雜算法的內(nèi)核，而深度學(xué)習(xí)芯片只要去處理所有的那些小型任務(wù)，并不需要思考那么多復(fù)雜運(yùn)算。”這段從MIT Technology Review引用的文字可以對(duì)此作出解釋。

　　于是為打造芯片和硬件解決方法并優(yōu)化人工智能任務(wù)的公司早就在行動(dòng)啦。

　　1、KnuEdge

　　KnuEdge實(shí)際上并不是一個(gè)初創(chuàng)公司，它由NASA的前任負(fù)責(zé)人創(chuàng)立，已經(jīng)在一個(gè)隱形模式下運(yùn)營(yíng)了10年。KnuEdge最近從隱形的模式中走出，并讓全世界知道他們從一個(gè)匿名的投資人獲取1億美元的投資用來(lái)開(kāi)發(fā)一個(gè)新的“神經(jīng)元芯片”。

　　KUNPATH提供基于LambaFabric的芯片技術(shù)，LambaFabric將會(huì)通過(guò)與現(xiàn)在市場(chǎng)上的GPUs、CPUs和FPGAs完全不同的架構(gòu)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算。LambdaFabric本質(zhì)上是為在高要求的運(yùn)算環(huán)境下向上拓展至512000臺(tái)設(shè)備而設(shè)計(jì)，機(jī)架至機(jī)架延遲時(shí)間只有400毫微秒，低功耗的256核處理器。KNUPATH技術(shù)以生物學(xué)原理為基礎(chǔ)，將會(huì)重新定義數(shù)據(jù)中心和消費(fèi)設(shè)備市場(chǎng)中的芯片級(jí)/系統(tǒng)級(jí)計(jì)算。

　　對(duì)比其他相似的芯片，這個(gè)芯片技術(shù)應(yīng)提供2倍到6倍的性能優(yōu)勢(shì)，并且公司已經(jīng)通過(guò)銷(xiāo)售他們的樣機(jī)系統(tǒng)獲得了收入。在“KnuEdge傘形結(jié)構(gòu)”下，KnuEdge由3個(gè)單獨(dú)的公司組成，KnuPath提供他們的芯片，KnuVerse提供通過(guò)驗(yàn)證的軍事級(jí)的語(yǔ)音識(shí)別和驗(yàn)證技術(shù)，Knurld.io是一個(gè)允許開(kāi)發(fā)者們?nèi)ズ?jiǎn)單地融合語(yǔ)音驗(yàn)證到他們的專(zhuān)利產(chǎn)品的公共云API服務(wù)（Public cloud API service）。KnuEdge宣稱(chēng)，現(xiàn)在只需要對(duì)著麥克風(fēng)說(shuō)幾個(gè)詞就可以做到驗(yàn)證電腦、網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)應(yīng)用和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。以后再也不用記住密碼將會(huì)是一件多棒的事情？

　　2、Nervana

　　創(chuàng)立于2014年，位于圣地亞哥的初創(chuàng)公司Nervana Systems已經(jīng)從20家不同的投資機(jī)構(gòu)那里獲得了2440萬(wàn)美元資金，而其中一家是十分受人尊敬的德豐杰風(fēng)險(xiǎn)投資公司（Draper Fisher Jurvetson，DFJ）。The Nervana Engine（將于2017年問(wèn)世）是一個(gè)為深度學(xué)習(xí)專(zhuān)門(mén)定做和優(yōu)化的ASIC芯片。這個(gè)方案的實(shí)現(xiàn)得益于一項(xiàng)叫做High Bandwidth Memory的新型內(nèi)存技術(shù)，同時(shí)擁有高容量和高速度，提供32GB的片上儲(chǔ)存和8TB每秒的內(nèi)存訪(fǎng)問(wèn)速度。該公司目前提供一個(gè)人工智能服務(wù)“in the cloud”，他們聲稱(chēng)這是世界上最快的且目前已被金融服務(wù)機(jī)構(gòu)、醫(yī)療保健提供者和政府機(jī)構(gòu)所使用的服務(wù)，他們的新型芯片將會(huì)保證Nervana云平臺(tái)在未來(lái)的幾年內(nèi)仍保持最快的速度。

　　3、地平線(xiàn)機(jī)器人

　　由中國(guó)人創(chuàng)立于2015年的初創(chuàng)企業(yè)Horizon Robotics（地平線(xiàn)機(jī)器人）已經(jīng)從包括Sequoia和傳奇的風(fēng)險(xiǎn)資本家Yuri Milner等投資人獲得了未透露金額的種子基金。2016年7月1日，地平線(xiàn)機(jī)器人獲得了新一輪融資，這筆投資將用來(lái)加大對(duì)自動(dòng)駕駛和智能家居領(lǐng)域的研發(fā)投入，加快產(chǎn)品研發(fā)和落地速度；推進(jìn)人工智能芯片和系統(tǒng)的研發(fā)。他們正在著手于建立一個(gè)一站式人工智能解決方案，定義“萬(wàn)物智能”，讓生活更便捷、更有趣、更安全。

　　地平線(xiàn)致力于打造基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能“大腦”平臺(tái) - 包括軟件和芯片，可以做到低功耗、本地化的解決環(huán)境感知、人機(jī)交互、決策控制等問(wèn)題。其中，軟件方面，地平線(xiàn)做了一套基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 OS，已經(jīng)研發(fā)出分別面向自動(dòng)駕駛的的 “雨果” 平臺(tái)和智能家居的 “安徒生” 平臺(tái)，并開(kāi)始逐步落地。硬件方面，未來(lái)地平線(xiàn)機(jī)器人還會(huì)為這個(gè)平臺(tái)設(shè)計(jì)一個(gè)芯片——NPU （Neural Processing Unit），支撐自家的OS，到那時(shí)效能會(huì)提升2-3個(gè)數(shù)量級(jí)（100-1000 倍）。

　　4、中星微電子

　　說(shuō)起國(guó)內(nèi)的人工智能芯片，不得不提一下，今年6月 20 日，率先推出中國(guó)首款嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NPU）芯片中星微，這是全球首顆具備深度學(xué)習(xí)人工智能的嵌入式視頻采集壓縮編碼系統(tǒng)級(jí)芯片，并取名“星光智能一號(hào)”。這款基于深度學(xué)習(xí)的芯片運(yùn)用在人臉識(shí)別上，最高能達(dá)到98%的準(zhǔn)確率，超過(guò)人眼的識(shí)別率。該芯片于今年3月6日實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)，目前出貨量為十幾萬(wàn)件。

　　該NPU采用了“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”并行計(jì)算的架構(gòu)，單顆NPU（28nm）能耗僅為400mW，極大地提升了計(jì)算能力與功耗的比例，可以廣泛應(yīng)用于高清視頻監(jiān)控、智能駕駛輔助、無(wú)人機(jī)、機(jī)器人等嵌入式機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域。

　　5、krtkl

　　創(chuàng)立于2015年的krtkl致力于創(chuàng)造“一個(gè)微小的無(wú)線(xiàn)電腦用來(lái)創(chuàng)造一些完全不同的東西”。技術(shù)人將會(huì)迷戀Snickerdoodle，一個(gè)雙核ARM處理器、FPGA、WIFI、藍(lán)牙，起價(jià)于65美元，“以最小、最難做、最實(shí)惠賦能機(jī)器人、無(wú)人機(jī)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等的平臺(tái)”。這個(gè)產(chǎn)品事實(shí)上是通過(guò)眾籌獲得了超過(guò)16萬(wàn)美金的資金。最新的信息是說(shuō)他們已經(jīng)收到了Snickerdoodle初級(jí)版本，并且很快就會(huì)出貨。

　　6、Eyeriss

　　Eyeriss事實(shí)上還不是一個(gè)初創(chuàng)公司，但是因?yàn)樗怯蒑IT開(kāi)發(fā)并且獲得了大量的媒體報(bào)道，所以我們不能從這個(gè)名單中排除它。Eyeriss是一個(gè)高效能的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）加速器硬件，能夠讓移動(dòng)設(shè)備執(zhí)行自然語(yǔ)言處理和面部識(shí)別等任務(wù)，而無(wú)需連接至互聯(lián)網(wǎng)。顯然，這是讓操作系統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)變得更加便攜的最新嘗試。

　　換言之，智能手機(jī)、可穿戴設(shè)備、機(jī)器人、自動(dòng)駕駛汽車(chē)、以及其它物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，都能夠在本地處理復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)任務(wù)，這點(diǎn)在此前一直非常難以做到。深度學(xué)習(xí)依賴(lài)于大規(guī)模的計(jì)算機(jī)處理性能，而“GPU加速”就是比較常見(jiàn)的一種方式。盡管能夠勝任，但它也有一個(gè)最大的缺點(diǎn)——費(fèi)電。

　　該硬件比起現(xiàn)有的圖形處理器GPUs更加高效、Eyeriss的能效為傳統(tǒng)方法的十倍。美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃局（Darpa）提供部分資金，由Vivienne Sze領(lǐng)導(dǎo)的MIT團(tuán)隊(duì)在今年的會(huì)議上公開(kāi)了芯片，是最先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首次在定制芯片上進(jìn)行演示。