央广网北京3月22日消息（记者沈静文）据中国之声《新闻纵横》报道，就在本月，人工智能围棋程序AlphaGo以4比1大胜世界冠军李世石，人工智能的发展已经惊呆了人类，很多人已经多多少少地感受到：人工智能的时代，已经到来了。
AlphaGo为什么那么厉害？一个重要的原因这个程序拥有自我学习的能力。深度学习，也被公认为目前最重要的智能处理技术。而中国科学家的一项研究成果告诉我们：不久的将来，人工智能之路还可以走得更远。日前，中国科学院计算所发布了全球首个能够“深度学习”的“神经网络”处理器，名叫“寒武纪”。
“神经网络”处理器这个词可能对于大众来说还有些陌生，但是我们知道，当人类通过双眼来看这个世界的时候，我们的大脑可以识别和感受到所看到的事物，比如，当我们看到某个人时，就能辨别出他的身高、面部表情、衣着和声音。
“神经网络”处理器，就是给电脑创造出模仿人类大脑神经网络的芯片。在“神经网络”处理器的运行当中，计算系统的运算能力提升是决定深度学习处理效率的关键。而中科院所发布的“寒武纪”处理器，比AlphaGo所使用的处理器在性能上有两个数量级的提升，也就是说，它能够能让人工智能跑得更快，更远。
有评论认为，随着中科院这项成果正式投入产业化，反欺诈的刷脸支付、手机图片搜索等都将成为现实。“寒武纪”处理器强大在哪？是否真能将我们带进“看脸吃饭”、“靠脸买单”的时代？
“寒武纪”、“神经网络”，还有用汉语拼音拼写成的“DianNao”，说的都是一个东西——中国科学院计算所陈云霁、陈天石课题组一手打造的、全球首个能够“深度学习”的“神经网络”处理器科研成果。如今“寒武纪”和“刷脸支付”一起成为热搜词，中科院计算所研究员陈云霁的第一反应是：意外。
陈云霁称，我不知道“刷脸支付”怎么就变成了关键词，实际上我们“寒武纪”大的目标是处理各种各样的智能处理任务，刷脸支付、也就是人脸识别，是其中的一种。
在致力于让计算机更聪明的路上，科学家们一直在撒腿狂奔。本月，谷歌公司研发的人工智能围棋程序AlphaGo以4比1战胜世界冠军李世石九段，从刷脸到下棋，计算机正在360度地学习人类技能。陈云霁说，这也正是“寒武纪”有别于此前其他神经网络处理器之处——深度学习。
据陈云霁介绍，进行智能处理里面最重要的一个手段就是深度学习。深度学习有很多广泛的应用，比如，深度学习能够帮助计算机识别人脸，或者识别一个物体，或者理解我们的语音。还有，比如最近的AlphaGo，它用深度学习这种方法来下棋。就是说，现在计算机做智能处理，已经越来越有希望能做很多有意思的事情了。
简单来说，谷歌需要使用多达上万个X86 CPU核运行7天来训练一个识别猫脸的深度学习神经网络，而在有了“寒武纪”之后，计算机的“深度学习”能力能有两个数量级的性能提升，电脑将学得更精确、更有效率。在陈云霁看来，类似“刷脸”这样的技术看着诱人，在实际应用时的技术障碍还有待突破，而“寒武纪”恰恰能解决这个问题。
陈云霁说，大家都觉得这个东西很热，但好像在我们的手机上用得还不是那么多，其实这背后是有一些技术上的原因，现在的芯片在进行智能处理时效率都非常低，因为它和人脑的工作机理不太一样。“寒武纪”就是要解决这个问题，我们是类似大脑的工作机理，在进行智能处理的时候速度会比CPU快很多很多倍，花的能量也要低很多很多，这样我们就可以在手机上做各种各样的应用，比如说刷脸支付了。
网络上对人脸识别技术可复制、不稳定的诟病，并没有被陈云霁列入“寒武纪”需要解决的难题之列。在实际操作中，扫脸支付认证技术的研发者之一蚂蚁金服的一位负责人则坦言，“刷脸”的误识率仍是其大规模应用的主要障碍。
计算机能识图、认脸了，能下棋战胜围棋九段选手了，有人担心，未来机器完全代替人类的这一天是否会到来？距离计算机的智慧最近的陈云霁没有这个顾虑。“这个担心有点杞人忧天。很多不是特别了解人工智能的人会有这样的担心，其实真正的机器智能离人还是有比较大的差距，而且在比较短的将来，很难将这个差距弥补上。所以我们在日常生活中有些相对简单的智能处理任务可以交给机器完成，我们人类去做一些更聪明、更有挑战性的问题。”
另一位课题组负责人陈天石曾说，“寒武纪”这个地质纪年是生物多样性大爆发的时代。科研成果之所以取这个名字，就是希望人工智能也能像生命一样出现大爆发。陈云霁对“寒武纪”的期望，同样美好、宏大。
陈云霁表示，最终的目标是希望计算机能够帮助人把大部分相对简单的脑力劳动都给完成了。
如此说来，把“寒武纪”的技术应用到“刷脸支付”，是不是大材小用？在科学家的眼里，技术没有高下之分。
陈云霁解释说，“也不是这样子，我举个例子，像通用CPU，你可以用它做计算器，也可以用它做服务器，做计算器也不能算大材小用，也是一件很有意义的事情，我们每天还是要用计算器的。”
