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就在全世界媒體的焦點(diǎn)鎖定于谷歌AlphaGo連續(xù)3盤戰(zhàn)勝李世石的同時(shí)，中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所陳云霽、陳天石課題組提出的深度學(xué)習(xí)處理器指令集DianNaoYu被計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域頂級(jí)國(guó)際會(huì)議ISCA2016   （International Symposium on Computer Architecture）所接收，其評(píng)分排名所有近300篇投稿的第一名。

陳云霽（左）和陳天石（右）兄弟

除了全球首個(gè)專門針對(duì)深度學(xué)習(xí)的處理器指令集DianNaoYu，一同問世的還有全球首個(gè)深度學(xué)習(xí)處理器架構(gòu)寒武紀(jì)，相關(guān)的產(chǎn)業(yè)化工作也已經(jīng)啟動(dòng)。為了解具體進(jìn)展，觀察者網(wǎng)日前專訪了中科院計(jì)算所研究員陳云霽。陳云霽研究員出生于1983年，是龍芯首席科學(xué)家胡偉武的弟子。陳云霽14歲進(jìn)入大學(xué)，24歲取得計(jì)算機(jī)博士學(xué)位，曾任龍芯3號(hào)總設(shè)計(jì)師，是中國(guó)計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)方面的青年領(lǐng)軍人物。在2015年的中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）舉行的頒獎(jiǎng)大會(huì)上，陳云霽以第一順位榮獲2014年度CCF青年科學(xué)家獎(jiǎng)。同年，入選《麻省理工科技評(píng)論》35歲以下的全球最佳35名創(chuàng)新人士。

寒武紀(jì)芯片和主板

多片寒武紀(jì)芯片

觀察者網(wǎng)：人工智能的思維方式和人類的思維方式有何異同？

陳云霽：目前的人工智能技術(shù)比起人來說還是差很多，更多的是面向某個(gè)特定的應(yīng)用，不具備人的通用問題處理的能力。

觀察者網(wǎng)：谷歌AlphaGo戰(zhàn)勝李世石，為什么能這么厲害，相對(duì)于以往的人工智能的進(jìn)步在哪里？

陳云霽：和以前相比最大的進(jìn)步就是采用了深度學(xué)習(xí)（人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)），用于圍棋中暴力搜索很難處理，或者具有模糊性的價(jià)值判斷部分。可以認(rèn)為深度學(xué)習(xí)技術(shù)不是背棋譜，而是在學(xué)到過的知識(shí)的基礎(chǔ)上有所發(fā)明有所創(chuàng)造。

觀察者網(wǎng)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是以人類大腦為原型的信息處理模式，模擬人類或動(dòng)物大腦中神經(jīng)細(xì)胞的活動(dòng)方式。人類大腦是通過神經(jīng)元和突觸完成思考，那么AlphaGo怎么模擬這個(gè)過程？

陳云霽：AlphaGo采用的深度學(xué)習(xí)技術(shù)是一種大規(guī)模的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是對(duì)生物神經(jīng)元和突觸的一種抽象。它把一個(gè)個(gè)神經(jīng)元和突觸抽象成一個(gè)個(gè)數(shù)字，而這種數(shù)字組成的網(wǎng)絡(luò)在一定程度上保留了人腦進(jìn)行信息處理的一定的能力。

觀察者網(wǎng)：什么是深度學(xué)習(xí)？

陳云霽：深度學(xué)習(xí)是一類借鑒生物的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理模式所發(fā)展起來的智能處理技術(shù)。這類技術(shù)已被微軟、谷歌、臉書、阿里、訊飛、百度等公司廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、自然語言處理、音頻識(shí)別與生物信息學(xué)等領(lǐng)域并取得了極好的效果。因此，深度學(xué)習(xí)被公認(rèn)為目前最重要的智能處理技術(shù)。

觀察者網(wǎng)：那么現(xiàn)在或者是未來人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)像人類一樣思考么？

陳云霽：可能做不到，也沒有必要。人類的思考方式其實(shí)不一定是最好的、最高效的。人類的記憶力、運(yùn)算能力等都很差，這是由人類思考方式?jīng)Q定的。在這些領(lǐng)域，機(jī)器用自己的方式做得遠(yuǎn)比人好。

觀察者網(wǎng)：人工智能有哪些應(yīng)用？

陳云霽：人工智能目前應(yīng)用非常廣泛，實(shí)用的地方很多。比如語音識(shí)別，圖像識(shí)別，自動(dòng)翻譯，廣告推薦，數(shù)據(jù)挖掘等。

但前述的智能多為感知智能，也就是理解外部的輸入。更高級(jí)的智能如推理想象決策涌現(xiàn)等被稱為認(rèn)知智能。谷歌圍棋可能是認(rèn)知智能方面的突破，可能會(huì)帶來一系列的這方面的新技術(shù)和產(chǎn)品。

觀察者網(wǎng)：限制人工智能技術(shù)進(jìn)步的主要因素有哪些？

陳云霽：目前限制智能發(fā)展的核心因素兩個(gè)：一是算法上還沒有達(dá)到完善，我們對(duì)智能計(jì)算的過程理解不夠。二是硬件。人腦有千億神經(jīng)元，百萬億突觸構(gòu)成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，而現(xiàn)有芯片和這個(gè)還有多個(gè)數(shù)量級(jí)差距。

觀察者網(wǎng)：中國(guó)有哪些單位在研究人工智能？技術(shù)水平和國(guó)外差距多大？

陳云霽：中科院和教育部的很多高校，以及訊飛、百度等公司都在進(jìn)行人工智能研究，且進(jìn)展還是比較快的。事實(shí)上，中國(guó)在智能這樣的新興領(lǐng)域和國(guó)外差距不大，甚至在智能芯片上是引領(lǐng)世界的。例如我們的寒武紀(jì)，美國(guó)的哈佛、斯坦福、MIT、哥倫比亞等高校都跟在我們后面做。

觀察者網(wǎng)：能對(duì)您和陳天石研究員提出的深度學(xué)習(xí)處理器架構(gòu)寒武紀(jì)做一個(gè)簡(jiǎn)單介紹么？

陳云霽：深度學(xué)習(xí)的基本操作是神經(jīng)元和突觸的處理，而傳統(tǒng)的處理器指令集（包括x86和ARM等）是為了進(jìn)行通用計(jì)算發(fā)展起來的，其基本操作為算術(shù)操作（加減乘除）和邏輯操作（與或非），往往需要數(shù)百甚至上千條指令才能完成一個(gè)神經(jīng)元的處理，深度學(xué)習(xí)的處理效率不高。因此谷歌甚至需要使用上萬個(gè)x86 CPU核運(yùn)行7天來訓(xùn)練一個(gè)識(shí)別貓臉的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

DianNaoYu指令直接面對(duì)大規(guī)模神經(jīng)元和突觸的處理，一條指令即可完成一組神經(jīng)元的處理，并對(duì)神經(jīng)元和突觸數(shù)據(jù)在芯片上的傳輸提供了一系列專門的支持。

天工開物解讀：
             以前都是用轎車?yán)洠F(xiàn)在我們?cè)斐鰜碡涇嚵耍瑢ｉT拉貨，效率提高了，就是這么回事！

觀察者網(wǎng)：這個(gè)芯片具有通用性，谷歌、FB等公司的人工智能主機(jī)都可以使用么？

陳云霽：是的，深度學(xué)習(xí)是目前最主要的人工智能算法，被廣泛應(yīng)用在圖像/視頻識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理、廣告推薦乃至機(jī)器人和輔助駕駛中。AlphaGo的成功進(jìn)一步說明了深度學(xué)習(xí)能在一些決策和判斷問題上發(fā)揮重要作用。寒武紀(jì)能支持各種不同的深度學(xué)習(xí)算法，因此能廣泛地在各種智能主機(jī)和智能終端上發(fā)揮作用。當(dāng)然，我們還再進(jìn)一步將應(yīng)用面擴(kuò)展到更多的智能算法上。

觀察者網(wǎng)：模擬實(shí)驗(yàn)表明，采用DianNaoYu指令集的深度學(xué)習(xí)處理器相對(duì)于x86指令集的CPU有兩個(gè)數(shù)量級(jí)的性能提升。那么，國(guó)家有將其市場(chǎng)化的計(jì)劃么？

陳云霽：我們正在成立寒武紀(jì)公司，進(jìn)行深度學(xué)習(xí)處理器的產(chǎn)業(yè)化，公司即將完成天使輪融資（可能是國(guó)內(nèi)歷史上最高估值的天使輪投資）。很多國(guó)內(nèi)外公司都在迫切期待我們的產(chǎn)品。（采訪：鐵流 微信公眾號(hào)：tieliu1988）