有三種技術(shù)都致力于帶來更快，更簡單，更便宜，更智能的人工智能。高性能計(jì)算今天已經(jīng)可用，量子計(jì)算機(jī)和神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)也即將進(jìn)入商業(yè)化，后兩種技術(shù)將革新AI和深度學(xué)習(xí)。

時(shí)間：訓(xùn)練CNN、RNN這類深度網(wǎng)絡(luò)需要數(shù)周時(shí)間，這還不包括定義問題和深度網(wǎng)絡(luò)編程達(dá)到可用性能之前所需要的時(shí)間。

成本：用幾百個(gè)GPU連續(xù)進(jìn)行計(jì)算是非常昂貴的。從亞馬遜的云計(jì)算服務(wù)租用800個(gè)GPU一個(gè)星期就會花費(fèi)大約12萬美元。這還不包括人力成本。一個(gè)人工智能項(xiàng)目可能需要幾個(gè)月或一年以上的高級人才成本。

數(shù)據(jù)：在很多情況下，沒有足夠數(shù)量標(biāo)記數(shù)據(jù)項(xiàng)目很難成功。有很多好的點(diǎn)子存在，但訓(xùn)練數(shù)據(jù)的價(jià)格太高。

在商業(yè)上取得了很大的進(jìn)步的領(lǐng)域，主要涉及圖像處理、文字或語音識別，這些創(chuàng)業(yè)公司很多都利用了Google，IBM，微軟等公司優(yōu)秀的圖像和語音模型API。

如果你關(guān)注這個(gè)領(lǐng)域，你會發(fā)現(xiàn)我們已經(jīng)開始使用CNN、RNN。而超越這些應(yīng)用的發(fā)展才剛剛出現(xiàn)，下一波進(jìn)展將來自生成敵對網(wǎng)絡(luò)（GANs）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning），以及Watson這樣的問答機(jī)器（QAMs）。

這是我們?nèi)绾瓮苿?dòng)人工智能最常見的看法。使用越來越復(fù)雜的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，與現(xiàn)在常見的CNN和RNN不同的體系結(jié)構(gòu)，運(yùn)行速度更快。

實(shí)際上未來可能完全不同。我們看到的是基于完全不同技術(shù)的人工智能未來的三方競賽。分別是：

1、高性能計(jì)算（HPC）

2、神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算（NC）

3、量子計(jì)算（QC）

其中，高性能計(jì)算是當(dāng)今主要的關(guān)注焦點(diǎn)。芯片制造商和谷歌等廠商之間正在展開競爭，都在加速開發(fā)深度學(xué)習(xí)的芯片。神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算（脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）和量子計(jì)算似乎還需要幾年時(shí)間的發(fā)展。而事實(shí)上，已經(jīng)有神經(jīng)擬態(tài)芯片和量子計(jì)算機(jī)投入到機(jī)器學(xué)習(xí)的商用中。

無論冷熱，這兩種新技術(shù)都將直接顛覆人工智能的路徑，這是一件好事。

目前最受關(guān)注的是高性能計(jì)算。高性能計(jì)算讓現(xiàn)有的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更快，更容易訪問。

基本上這意味著兩件事情：更好的通用環(huán)境，如TensorFlow，在更大的數(shù)據(jù)中心中更好地使用GPU和FPGA，以及更多專用芯片的出現(xiàn)。

AI的新商業(yè)模式是“開源”。在2016年上半年，基本上所有AI的主要玩家都將他們的AI平臺開源。他們在數(shù)據(jù)中心，云服務(wù)和人工智能知識產(chǎn)權(quán)方面投入巨資相互競爭。開源背后的策略很簡單，平臺用戶最多者獲勝。

盡管英特爾，英偉達(dá)和其他傳統(tǒng)芯片制造商紛紛滿足GPU的新需求，谷歌和微軟這樣的巨頭正在通過開發(fā)專有芯片，使自己的深度學(xué)習(xí)平臺更快，更具吸引力。

TensorFlow作為谷歌功能強(qiáng)大的通用解決方案，最新發(fā)布的專有芯片TPU，TensorFlow與相結(jié)合，以取得更好的成績。

微軟一直在兜售使用非專有的FPGA，并發(fā)布了認(rèn)知工具包（CNTK）的2.0版本。CNTK提供了一個(gè)Java API，可直接與Spark進(jìn)行集成。它支持Keras的代碼，使用戶可以輕松地從谷歌遷移。據(jù)報(bào)道CNTK比TensorFlow更快，更準(zhǔn)確，并提供Python API。

整合Spark將繼續(xù)保持重要的驅(qū)動(dòng)因素。雅虎已經(jīng)把TensorFlow帶到了Spark。Spark的主要商業(yè)供應(yīng)商Databricks已經(jīng)推出了開源軟件包，可以將深度學(xué)習(xí)與Spark結(jié)合起來。

這里的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素至少解決了三個(gè)障礙中的兩個(gè)。這些改進(jìn)使編程更快，更容易，以獲得更可靠的良好結(jié)果，尤其是更快的芯片使機(jī)器的計(jì)算時(shí)間更短。

神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算或脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通向強(qiáng)人工智能的路徑，基于大腦運(yùn)作的原理，與目前深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式大不相同。

研究人員觀察到，大腦中并不是所有的神經(jīng)元每次都會激活。神經(jīng)元在鏈路上發(fā)送選擇性信號，數(shù)據(jù)實(shí)際上是以某種脈沖方式在信號中編碼的。實(shí)際上，這些信號由一系列脈沖組成，所以研究者根據(jù)信號的幅度，頻率，延遲時(shí)間進(jìn)行編碼。

在現(xiàn)有的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)神經(jīng)元都根據(jù)相對簡單的激活函數(shù)，每一次都會全部激活。

神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算已經(jīng)比目前的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有幾個(gè)顯著的改進(jìn)。

1、由于并非所有的“神經(jīng)元”每次都會激活，所以單個(gè)SNN神經(jīng)元可以替代傳統(tǒng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)百個(gè)神經(jīng)元，從而在功率和體積方面產(chǎn)生更高的效率。

2、早期的例子表明，神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算可以使用無監(jiān)督的技術(shù)（沒有標(biāo)記的例子）從環(huán)境中學(xué)習(xí)，只需很少的樣本就可以快速學(xué)習(xí)。

3、神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算可以通過從一種環(huán)境中學(xué)習(xí)并應(yīng)用到另一個(gè)環(huán)境?？梢杂洃浐透爬ǎ@是真正突破的能力。

4、神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算更節(jié)能，開辟了小型化的道路。

這種基本架構(gòu)的改變，可以解決當(dāng)今深度學(xué)習(xí)面臨的三個(gè)基本問題。

最重要的是，現(xiàn)在你就可以購買和使用神經(jīng)擬態(tài)脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。這并不是一個(gè)遙遠(yuǎn)的技術(shù)。

BrainChip Holdings已經(jīng)在拉斯維加斯最大的賭場之一推出了商業(yè)安防監(jiān)控系統(tǒng)，并宣布了其他將要交付的應(yīng)用。在拉斯維加斯，其功能是通過監(jiān)控?cái)z像機(jī)的視頻自動(dòng)檢測發(fā)牌人錯(cuò)誤。完全通過觀察來學(xué)習(xí)賭博的規(guī)則。BrainChip是澳大利亞證券交易所上的一家上市公司，推出了一系列賭場監(jiān)測產(chǎn)品。

關(guān)于量子計(jì)算你可能不知道的事實(shí)：

量子計(jì)算已經(jīng)可用，2010年以來，洛克希德·馬丁公司一直在投入商業(yè)運(yùn)營另外幾家公司正在推出基于D-Wave量子計(jì)算機(jī)的商業(yè)應(yīng)用程序，這是第一個(gè)面向商用市場推出的量子計(jì)算機(jī)，D-Wave公司希望每年都在將量子計(jì)算機(jī)的規(guī)模擴(kuò)大一倍

今年5月，IBM宣布推出量子計(jì)算機(jī)商用產(chǎn)品IBM Q的。這是一項(xiàng)基于云計(jì)算的訂閱服務(wù)，無疑極大地簡化了對這些昂貴且復(fù)雜的機(jī)器的訪問。IBM表示，到目前為止，用戶已經(jīng)運(yùn)行了30萬次實(shí)驗(yàn)。

谷歌和微軟在未來兩三年內(nèi)將有望發(fā)布自己的商用量子計(jì)算機(jī)，就像許多獨(dú)立機(jī)構(gòu)和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)一樣。

D-Wave和一些獨(dú)立的研究人員已經(jīng)推出了開源的編程語言，使得量子設(shè)備的編程更加容易。

量子計(jì)算機(jī)擅長各種類型的優(yōu)化問題。

根據(jù)Google2015年的研究報(bào)告，D-Wave量子計(jì)算機(jī)與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)相比，性能是傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的108倍，速度提高了1億倍。谷歌工程總監(jiān)Hartmut Nevan表示：“D-Wave 1秒能做的，傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)需要1萬年。

量子計(jì)算代表著強(qiáng)人工智能的第三條道路，并克服了速度和成本問題。

神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算和量子計(jì)算都很有潛力。從時(shí)間軸上看。高性能計(jì)算未來幾年將繼續(xù)發(fā)展，然而，許多實(shí)驗(yàn)室和數(shù)據(jù)中心都會使用更先進(jìn)的量子計(jì)算機(jī)和神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算。

深度學(xué)習(xí)平臺正在發(fā)展，如谷歌TensorFlow和微軟CNTK，其他平臺也在努力獲得用戶。隨著量子計(jì)算和神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算的發(fā)展，平臺將逐步采用。

量子計(jì)算機(jī)將徹底消除時(shí)間障礙，成本障礙也將降低，將來會出全新類型的機(jī)器學(xué)習(xí)。

我的個(gè)人觀點(diǎn)是量子計(jì)算和神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算和2007年的情況很像，那一年谷歌的分布式數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)Big Table變成了開源的Hadoop。一開始我們不知道如何使用，但三年后Hadoop幾乎主導(dǎo)了整個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)。

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