周鴻祎：人工智能才起步談真正的“商業化”還為之過早
在未來10年，人工智能的主要發展依然局限于專用領域內的定向智能化，只有人腦芯片等硬件架構取得新進展、運算能力極大提高，專用智能才有可能進化成為通用智能。
在我看來，未來通用人工智能生態圈的格局會是下面的樣子。
人腦芯片
2014 年 8 月，IBM 公司推出了一款名為TrueNorth的大腦原型芯片，主要被用于計算機專業學習領域。這個芯片集成了100萬個 神經元和2.56億個突觸，相當于一只蜜蜂的大腦，而正常人的大腦大約包含 1000 億個神經元和無法統計數量的突觸。雖然 TrueNorth 與人腦還有非常大的差距，但是它已經可以用人腦的思維模式去探測和識別，比如可以根據探測到的字母，識別出單詞和語句。
量子計算
普通計算機存儲數據的方法是根據晶體管電路的狀態，而量子計算則是根據粒子的量子狀態，使用量子算法來進行數據操作。通過量子計算，可以大幅度提升并行計算速度。不過遺憾的是，這方面還沒有出現研究成果，谷歌曾經在2014年開始研制量子級計算機處理器，他們希望為機器人提供一個可以像人一樣思考的大腦。
仿生計算機
仿生計算機可以解決構建大規模人工神經網絡的問題。普通的 CPU(中央處理器)、 GPU(圖形處理器)處理神經網絡的效率很低，并且在占地、散熱和耗電等方面都存在問題。專門的神經網絡處理器可以很好地解決這些問題。 人工智能若想真的具備人腦思維，除了有智商，還得有情商。目前，具備情感社交能力的機器人已經被成功研發，在北京誕生的“公子小白” 就是這樣一個機器人，它擁有情感表達系統，可以識別人類的表情，并傳遞自己的情緒。
責任編輯：方迪
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