上周三，美國國防部高級研究計劃局(DARPA)宣布，為了幫助人工智能技術獲得長足發(fā)展，他們即將開展兩項新項目，開發(fā)新一代計算機芯片。DARPA相信，開發(fā)專門應用于人工智能領域的特制芯片將推動該領域的不斷發(fā)展。

　　特制芯片

　　50年來，摩爾定律作為一項基本原理，一直推動著計算機芯片微處理器的發(fā)展。 20世紀60年代，英特爾聯(lián)合創(chuàng)始人Gordon Moore在經(jīng)過一系列的觀察后，得出了一個推測，他推測集成電路上晶體管的數(shù)量，約每隔18-24個月便會增加一倍，微芯片的性能也會得到有效的提升。但現(xiàn)在的問題是，摩爾定律即將走到盡頭，因為隨著晶體管越來越小，晶體管電路逐漸接近了性能極限，通過提高集成度來提升芯片性能變得愈發(fā)困難。

　　為了人工智能的持續(xù)發(fā)展，我們必須克服當前的困境，采取相應對策以滿足我們對更高階的處理能力的需求。美國國防部高級研究計劃局(DARPA)是隸屬于美國國防部的研究部門，他們認為開發(fā)專用電路或專用型集成電路芯片(ASIC)是突破摩爾定律的方法之一。上周三，DARPA闡述了他們?yōu)榱藢崿F(xiàn)這一想法進行的努力，并將研發(fā)特制芯片作為“電子復興計劃”的一部分。

　　其中一個項目是軟件定義硬件，通過開發(fā)一種硬件/軟件系統(tǒng)，允許數(shù)據(jù)密集型算法在不受任何與ASIC相關的開發(fā)成本、開發(fā)時間和單個應用限制的情況下，在ASIC上高效運行。第二個項目是領域內專用系統(tǒng)芯片。簡單地說，就是將通用芯片、硬件協(xié)處理器和ASIC組合起來，“將這個組合體輕松地編到特定技術領域的應用程序中。”

　　人工智能的限制性因素?

　　專家們普遍認為在21世紀20年代摩爾定律將黯然失色。同時，人工智能正在接受的測試要求他們有更強大的處理能力——接近于人腦的處理能力。提高人工智能的處理能力，使其達到量子計算和IBM的神經(jīng)電樞芯片的要求，對于人工智能的可持續(xù)發(fā)展至關重要。

　　2014年，DARPA的主管AratiPrabhakar對Defense One說到：“如果您愿意從事研究有關這些問題的專業(yè)課程，您將可以獲得更多專業(yè)的軟件架構。特殊架構會給我們帶來更大的進步。”

　　有人看好人工智能的發(fā)展?jié)摿?，也有人不看好?Tesla和OpenAI的總裁ElonMusk一直致力于規(guī)范人工智能的發(fā)展，他甚至警告說，世界各國關于人工智能的競賽可能會導致第三次世界大戰(zhàn)?，F(xiàn)在看來，那些令人驚訝的事情，人工智能似乎都可以做到，但如果芯片問題沒能得到解決，一切都將是空談。

　　對于DARPA來說，芯片問題需要一個更為直接的解決方案。研究人員正不斷訓練測試人工智能系統(tǒng)，讓這些人工智能能夠像人類一樣思考，或是比人類做得更好。然而，人腦處理信息和數(shù)據(jù)的能力依舊無與倫比，在當下，即使是最好的人造神經(jīng)網(wǎng)絡(好壞優(yōu)劣取決于人造神經(jīng)網(wǎng)絡中芯片的計算能力)也無法與之媲美?；蛟SMusk認為另一個最好的解決方案是人類思想與機器的完美結合。