“目前一些公司研發(fā)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(jīng)網(wǎng)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(tǒng)的智商，應從硬件和軟件兩方面同時發(fā)力，其中，研發(fā)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(tǒng)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(tǒng)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(shù)的大發(fā)展，而處理更聰明就意味著利用AI技術(shù)提升計算機系統(tǒng)的智商。

然而，目前已實現(xiàn)的機器思維，仍然沒有跳出邏輯思維的范疇。

“計算機系統(tǒng)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(tǒng)、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡等，使其具有類人思維能力。

“由此可以看出，人工智能系統(tǒng)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(tǒng)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(fā)知識操作系統(tǒng)。而趙沁平著重提到的人工智能硬件提升路線，是研發(fā)擁有相似計算能力的SPU。SPU的應用，或?qū)⑹褂嬎銠C系統(tǒng)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(lián)想集團首席技術(shù)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(fā)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(shù)據(jù)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(yè)應用是決定人工智能發(fā)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(zhàn)，非GPU AI專用芯片生態(tài)系統(tǒng)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(jīng)過60年的發(fā)展越來越多人工智能專家已經(jīng)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(zhì)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(jié)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(xiàn)很多技術(shù)端倪，包括大數(shù)據(jù)智能、群體智能、跨媒體智能、人機混合智能和自主智能等。

“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(guān)企業(yè)和機構(gòu)應該根據(jù)自身的需求制定起新一代人工智能發(fā)展計劃。

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