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[導(dǎo)讀]人工智能,英文縮寫為AI,是一門由計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、語言學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)等多種學(xué)科相互滲透而發(fā)展起來的綜合性新學(xué)科。

人工智能,英文縮寫為AI,是一門由計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、語言學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)等多種學(xué)科相互滲透而發(fā)展起來的綜合性新學(xué)科。

人工智能作為一門學(xué)科,是由“人工智能之父”麥卡錫及一批數(shù)學(xué)家、信息學(xué)家、心理學(xué)家、神經(jīng)生理學(xué)家、計(jì)算機(jī)科學(xué)家,在1956年美國達(dá)特茅斯學(xué)院召開的會(huì)議上首次提出。

2019年,美國總統(tǒng)特朗普簽署“美國人工智能倡議”行政命令,確保美國在人工智能相關(guān)領(lǐng)域保持研發(fā)優(yōu)勢。

歐洲也將人工智能確定為優(yōu)先發(fā)展項(xiàng)目,2014年發(fā)布了《2014-2020歐洲機(jī)器人技術(shù)戰(zhàn)略》和《地平線2020戰(zhàn)略——機(jī)器人多年發(fā)展戰(zhàn)略圖》,意在促進(jìn)機(jī)器人行業(yè)的供應(yīng)鏈建設(shè),并拓展機(jī)器人技術(shù)在多領(lǐng)域的應(yīng)用。2016年6月,歐盟委員會(huì)提出人工智能立法動(dòng)議,并制定了《對(duì)歐盟機(jī)器人民事法律規(guī)則委員會(huì)的建議草案》和《歐盟機(jī)器人民事法律規(guī)則》。2018年4月,歐盟委員會(huì)提交了《歐盟人工智能》,制定了歐盟AI行動(dòng)計(jì)劃,并提出增強(qiáng)歐盟的技術(shù)與產(chǎn)業(yè)能力,推進(jìn)AI技術(shù)的應(yīng)用,確立合適的倫理和法律框架。2018年12月,歐盟委員會(huì)及其成員國發(fā)布主題為“人工智能歐洲造”的《人工智能協(xié)調(diào)計(jì)劃》。

1964年,斯坦福大學(xué)的研究人員發(fā)現(xiàn)他們可以操縱某些被稱為金屬氧化物的材料,以打開和關(guān)閉其導(dǎo)電能力。這很重要,因?yàn)椴牧显趦煞N狀態(tài)之間切換的能力為傳統(tǒng)的記憶存儲(chǔ)提供了支柱。通常,在數(shù)字存儲(chǔ)器中,高電壓狀態(tài)對(duì)應(yīng)于1,而低電壓對(duì)應(yīng)于0。

為了讓阻變式存儲(chǔ)器切換狀態(tài),需要在連接到金屬氧化物兩端的金屬電極上施加一個(gè)電壓。通常情況下,金屬氧化物是絕緣體,這意味著它們不導(dǎo)電。但是,如果有足夠的電壓,電流就會(huì)積累起來,最終穿過材料的薄弱點(diǎn),形成一條通往另一側(cè)電極的路徑。一旦電流突破,它就可以沿著該路徑自由流動(dòng)。

黃教授解釋說,這個(gè)過程猶如閃電。當(dāng)云層中積累了足夠的電荷時(shí),它很快就會(huì)找到一條低電阻的路徑,然后閃電就會(huì)出現(xiàn)。但與閃電不同的是,閃電的路徑會(huì)消失,而通過金屬氧化物的路徑仍然存在,這意味著它可以無限期地保持導(dǎo)電。而且有可能通過對(duì)材料施加另一個(gè)電壓來擦除導(dǎo)電路徑。因此,可以在兩種狀態(tài)之間切換阻變式存儲(chǔ)器,并使用它們來存儲(chǔ)數(shù)字存儲(chǔ)器。

必須解決的另一個(gè)主要問題涉及支持多樣化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的靈活性。在過去,芯片設(shè)計(jì)者不得不將微小的阻變式存儲(chǔ)器排在一個(gè)區(qū)域,緊挨著較大的硅神經(jīng)元。阻變式存儲(chǔ)器和神經(jīng)元是硬接線,沒有可編程性,所以計(jì)算只能在單一方向上進(jìn)行。為了支持雙向計(jì)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),額外的電線和電路是必要的,增加了能源和空間需求。

超規(guī)模云計(jì)算公司甚至比芯片制造商更早進(jìn)入這一領(lǐng)域。谷歌有限責(zé)任公司的Tensor處理單元是一種專用集成電路,于2016年推出,目前已經(jīng)是第四代。亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)公司在2018年推出了面向機(jī)器學(xué)習(xí)的推理處理加速器,聲稱其性能是GPU加速實(shí)例的兩倍多。

上個(gè)月,該公司宣布了基于其Trainium芯片的云實(shí)例的普遍可用性,稱在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練場景中,以可比的性能,它們的成本比基于GPU的EC2低50%。兩家企業(yè)的努力主要集中在通過云服務(wù)交付。

雖然成熟的市場領(lǐng)導(dǎo)者專注于增量改進(jìn),但許多更有趣的創(chuàng)新正在構(gòu)建AI專用硬件的初創(chuàng)企業(yè)中進(jìn)行。根據(jù)數(shù)據(jù)顯示,在去年投資于芯片初創(chuàng)公司的18億美元風(fēng)險(xiǎn)投資家中,他們吸引了大部分的投資,是2017年的兩倍多。

他們正在追逐一個(gè)可能帶來巨大收益的市場,預(yù)計(jì)到2030年,全球人工智能芯片市場將從2020年的80億美元增長到近1950億美元。

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