“目前一些公司研發的人工智能芯片主要還是基于GPU、CPU、FPGA、ASIC等 ， 面向圖像、語音識別 ， 以及神經網絡、深度學習算法等專項弱人工智能 。 ”在近日舉行的東南大學人工智能學院、人工智能研究院成立儀式暨人工智能高峰論壇上 ， 中國工程院院士趙沁平認為 ， 要提高計算機系統的智商 ， 應從硬件和軟件兩方面同時發力 ， 其中 ， 研發更為通用的相似計算單元SPU ， 是跨越邏輯思維與非邏輯思維鴻溝的核心單元 。
計算機系統的類人思維能力
“思維能力是整個智力的核心 ， 人類思維可以分為邏輯思維與非邏輯思維 。 ”趙沁平說 ， 其中 ， 比較判斷、概念形成、演繹推理、歸納推理、類比推理和辯證思維被看作邏輯思維 ， 而形象思維、直覺思維和靈感頓悟被認為是非邏輯思維 。
計算機科技工作者的三大永恒目標是使計算機系統運行更高效、使用更自然、處理更聰明 。 其中 ， 運行更高效的目標帶動了過去幾十年計算儲存能力的大幅提升 ， 使用更自然的要求則帶來了VR技術的大發展 ， 而處理更聰明就意味著利用AI技術提升計算機系統的智商 。
然而 ， 目前已實現的機器思維 ， 仍然沒有跳出邏輯思維的范疇 。
“計算機系統的智商可以分為三級 。 ”趙沁平說 ， 一級智商是比較與判斷 ， 二級智商是演繹 ， 而三級智商是在二級智能支撐下的各種人工智能程序 ， 比如概念形成、機器推理、專家系統、機器學習、神經網絡等 ， 使其具有類人思維能力 。
“由此可以看出 ， 人工智能系統的類人思維能力是歸納、類比 。 ”趙沁平介紹說 ， 要提高計算機系統的智商 ， 有硬件和軟件兩種路線 。 其中 ， 軟件路線是研究知識操作、研發知識操作系統 。 而趙沁平著重提到的人工智能硬件提升路線 ， 是研發擁有相似計算能力的SPU 。 SPU的應用 ， 或將使計算機系統能夠跨越邏輯思維與非邏輯思維鴻溝 。
人工智能進入2.0時代
“1956年 ， 科學家在AI誕生初期時描繪了一個愿景：制造出能模擬人類學習或智能的機器 。 ”東南大學人工智能學院院長與人工智能研究院院長（兼）、聯想集團首席技術官與高級副總裁芮勇說 ， 目前這一愿景正在以兩步跨越的方式向前發展 ， 一是“心無旁騖”的專用人工智能 ， 二是“融會貫通”的通用人工智能 。
如果以一輛汽車作比較 ， 芮勇把人工智能算法比作汽車的引擎 ， 數據可以看作是燃油 ， 而計算力則是決定汽車跑得快不快的輪胎 ， 行業應用是決定人工智能發展路徑的方向盤 。 他著重提到 ， 目前人工智能的算力正在面臨挑戰 ， 非GPU AI專用芯片生態系統仍待完善 。
“如果講60年前的人工智能是用計算機模擬人的智能行為 。 經過60年的發展越來越多人工智能專家已經認識到機器的智能和人的自然智能畢竟是不同的 ， 他們是兩種本質上完全不同的智能 。 ” 中國工程院院士潘云鶴認為 ， 機器智能某些方面比人更聰明 ， 比如說AlphaGo 。
“但是人智能的某些方面是機器智能很難替代的 。 最好的辦法是兩者融合起來 ， 結合在一起變成一個更強大的智能體為人服務 。 ”潘云鶴說到 ， 這是人工智能2.0希望可以解決的問題 。
潘云鶴介紹 ， 人工智能2.0已出現很多技術端倪 ， 包括大數據智能、群體智能、跨媒體智能、人機混合智能和自主智能等 。
【提高AI“智商”院士給出路線圖】“在人工智能2.0時代 ， 新的信息流、新的信息空間會給我們的生活帶來很多新的變化 。 ”潘云鶴認為 ， 相關企業和機構應該根據自身的需求制定起新一代人工智能發展計劃 。
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