2017年, 人工智能的铺垫, 带动整个行业的节奏加快, 产品也是层出不穷, 各个厂商不断的推陈出新, 为整个市场带来了更多的活力.
2018年被誉为人工智能元年, 开年来便展现了其智能的推广程度. 如果你有观察日常生活所用的电器, 你就可以看到很多产品都换了一种模样, 有了全新的样貌.
家中的电视更多的产品都推出了8K, 搭载更智能的音箱, 音画同步. 让你惊艳; 家中的冰箱, 都开启了 '视频面板' 设计, 搭载更有娱乐性的设计, 将保鲜玩起来; 就连我们日常最为依赖的手机, 全市场的千元以下以及全面屏系列, 让你真的感觉, 这个时代无时无刻都在变迁.
麻省理工学院设计出低功耗的人工智能芯片
随着智能手机越来越智慧, 数字助理和实时翻译等人工智能服务也越来越多. 而为这些服务进行数据运算的神经网络通常都在云端, 手机上的数据也都在云端来回传输, 所以, 其运作起来则需要大量的通信带宽作为支撑.
但是, 作为图形处理器的神经网络, 在正常运行时需要大量的能量, 而电池电量有限成为受阻的主要因素.
为此, 麻省理工学院的工程师们便设计了一种芯片, 可以大幅降低芯片内存和处理器之间来回传输数据的需求, 从而降低95%的功耗. 该新型芯片另辟蹊径, 使用模拟电路, 在内存中并行计算所有输入, 大大减少了需要被推进的数据量, 节省了大量的能源.
虽然大数据的确令我们的生活方便许多, 但其实在数据运算中, 每一次输入重复一个过程, 是需要大量的数据移动的, 所以就会消耗大量的能量来维持正常运转. 虽然以往研究人员为减少神经网络的功耗, 在内存中创建过处理数据的芯片, 但这是这次的新型芯片, 是首次采用这种方法来运行基于图像的人工智能应用程序的卷积神经网络, 在未来应用也是非常的广.
人工智能芯片将在不同领域拥有大用处
人工智能的推出, 让寻常家庭也感受到了科技的飞速发展. 如何让智能手机, 家用电器, 各种物联网设备等设备搭载人工智能的愿望, 也正驱使着行业大佬纷纷转战低功耗人工智能芯片.
在手机行业一直处于老大地位的苹果, 就已经将其Neural Engine芯片整合到iPhone X中, 包括增强其面部识别技术等功能. 而ARM公司则在早些时候已经推出了一款新型芯片—ARM机器学习处理器, 该芯片主要针对的是人工智能任务, 从翻译到面部识别等.
而另一芯片大佬高通, 则也已经推出的最新的移动芯片骁龙845, 其配备了图形处理器, 并且将人工智能作为了重中之重. 不仅如此, 其还发布了骁龙820E芯片, 主要面向的就是无人机, 机器人和工业设备等领域.
除了芯片公司推出更更加智能的产品外, IBM和英特尔还正在布局人工智能芯片领域. 他们将开发一种神经形态的芯片, 其架构是从人类大脑和其惊人的能量效率启发而来, 一旦成功, 便可以在运行强大的机器学习的时候, 耗费能量仅仅是极小的一部分, 可谓是非常的节能了.
未来的生活, 产品将更加的智慧与方便, 云计算搭配大数据, 万物互联时代将逐渐显现, 家庭的娱乐生活将更加的科幻与丰富, 同时, 也会解决能源不足的问题, 社会发生前所未有的进步.
虽然以目前的情况来看, 真正的人工智能这一条路还有很长. 但, 创新速度的不断提速, 相信我们不会等太久了!
