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2019年01月07日 23:10 来源:天天中彩票-腾讯新闻

在新闻通稿里,可以随处看到“人工智能创作的绘画首次拍卖”、“标志着人工智能艺术作品将登上世界拍卖舞台”之类的字眼。

此外,从AI应用发展潜力值上看,深圳地区细分服务AI潜力值排名中TOP10中有4项都来自医疗场景,深圳居民对于智能体检、智能饮食管理等医疗类人工智能服务有着较高的诉求。

2019CES处于一个关键节点,5G通讯即将商用,8K显示即将大规模推广,可卷曲电视、可折叠手机亮相,人工智能继续深化渗透使智能家居、智能语音、无人驾驶更趋成熟。

算力是传统芯片1000倍,功耗仅为其百分之一;未来可应用于自动驾驶、智能机器人、无人机等领域

算力是传统电子人工智能芯片的1000倍,但功耗只有其百分之一,低延迟还抗电磁干扰,由清华、北大、北交大等高校博士生创业研发的光子人工智能芯片,在技术上实现不少突破,未来可广泛应用于手机、自动驾驶、智能机器人、无人机等领域。近日,该光子人工智能芯片项目落户顺义,将这项新技术推向了台前。

“芯片的设计、加工、封装、测试全部在国内完成,摆脱了对国外高制程光刻机的依赖,是我国在芯片领域换道超车的核心技术。”研究团队负责人白冰说。

具高速率、低功耗优势

落地顺义的光子人工智能芯片出自一个由清华、北大、北交大等多所高校的在校博士生组成的创业团队,该团队是全国第一个,也是全球第二个光子人工智能芯片研究团队。

团队负责人、光子芯片的研发者之一——白冰,目前正在北京交通大学通信与信息系统专业攻读博士学位。作为国内第一个研究光子计算的团队,白冰介绍,光子芯片具有低延迟、抗电磁干扰等优势,计算能力是传统芯片的三个数量级,功耗却只有传统芯片的百分之一。

全流程可在国内完成

对于光子人工智能芯片发展的意义,白冰说,国内电子芯片设计领域能力很强,但在核心加工环节有一个很强的技术壁垒,需依赖国外的高制程光刻机,在成本等多个方面都会受限。光子人工智能芯片的生产过程自主可控,全流程可在国内完成,采用国内130nm微电子工艺加工完成,摆脱了对于国外高制程光刻机的依赖,无需在工艺制程上进行追赶。

“芯片的设计、加工、封装、测试全部在国内完成,摆脱了对国外高制程光刻机的依赖,所以说是我国在芯片领域换道超车的核心技术。”白冰说。

白冰表示,未来芯片主要还是针对人工智能领域的应用与发展。目前光子人工智能芯片的产品部署主要集中于设备端,预计于2022年将光子芯片运用到云端。

记者了解到,第三代半导体是北京市高精尖产业的重要内容,也是顺义确定发展的三大创新型产业集群之一。当前,顺义正布局全产业链,7.1万平方米的第三代半导体材料及应用联合创新基地已于去年12月竣工。目前,中关村科技园区顺义园管理委员会已与其团队签约,项目正式落户顺义。

据介绍,上海也已开始光子芯片的布局,计划到2021年建成全国硅光子芯片研发和中试基地,到2025年量产平台实现芯片批量供货,成为国际知名硅光子的研发、制造基地。

释疑1 什么是光子人工智能芯片?

白冰介绍,光子人工智能芯片是指采用硅基光子集成技术,让光提供算力,为人工智能应用提供高性能的硬件支持。第一个层面是“人工智能芯片”。如果一个芯片要跑得非常快、非常省电,一定是芯片的物理结构跟软件高度匹配,这样才能达到一个比较高的效率。包括现在的人脸识别、自动驾驶、安防监控、AI金融、AI医疗等,实际上都是一种人工智能算法,要设计一款芯片结构跟其特征匹配,这就是人工智能芯片。

第二个层面是“光子”。已有的人工智能芯片都是电子芯片,电子芯片在计算速度和功耗方面会有瓶颈。光子人工智能芯片是依托硅基光子集成技术,在内部用光完成矩阵运算与数据交换。它的计算过程与人工智能算法高度匹配,计算速度比普通电子芯片高,功耗比电子芯片低。

中科院上海微系统所所长助理、上海新微科技集团总裁秦曦曾介绍,集成电路的发展沿着摩尔定律已趋于极限,硅光子技术是超越摩尔研究领域的发展方向之一。通过硅光集成,用光代替原来的电进行传输,成本有可能降低到原来的十分之一,甚至更低。

释疑2 与传统芯片比有哪些优势?

白冰解释,主要有两方面优势。一个优势是计算速度,光子人工智能芯片的计算速度大概是电子芯片的三个数量级,约1000倍,单个电子芯片的计算速度大约是7.8TFlops,而光子人工智能芯片的计算速度大概是3200TFlops。第二个优势是功耗,光子人工智能芯片的功耗仅为电子芯片的百分之一,单位电子芯片和耗电量大概300W,对应的光子人工智能芯片的耗电量只有4W。

对比不同芯片在同一情境下是否具有优势,要考虑性能功耗比、单位美元提供算力两方面。性能功耗比是指消耗单位瓦特提供的性能,重在强调涉及多少电费,单位美元提供算力则重在强调芯片的生产成本。在这两方面,光子人工智能芯片比电子芯片更有优势。

释疑3 未来主要应用在哪些方面?

白冰表示,光子人工智能芯片可广泛用于手机、安防监控、自动驾驶、服务机器人、无人机、工业物联网、企业服务器和数据中心等关键人工智能领域。比如在分拣机器人机械臂上装上摄像头,让它识别有什么东西,控制它去抓取等。

据其介绍,光子人工智能芯片的发展得益于人工智能的发展。光学计算芯片其实在实验室一直存在,但它一直没有比较好的应用场景,没有办法落地应用。近年来伴随着人工智能的兴起,人工智能的算法特征恰好跟光学芯片物理性能匹配,这使得光学计算有了走出实验室、走向产业应用的机会,就是这样一个过程。

中科院“百人计划”专家、上海微系统所研究员余明斌回国后也一直致力于硅光工艺平台的建设。他认为,这是一个可能引发巨大产业新空间的前瞻性技术。

新京报记者 李玉坤 实习生 徐美慧

真正让艺术圈感兴趣的,是人工智能或许能够实现大师的“量产”,通过两条截然不同的途径:

上海地区城市居民AI需求程度和使用程度均较高的细分服务主要来自安全、交通和生活办公场景,其中AI需求指数TOP10中有三项细分服务来自安全场景,分别是智能手机解锁、智能门禁/门锁和智能家庭预警探测器,而AI使用指数TOP10中有三项细分服务来自生活办公场景,分别是智能输入法、家庭机器人和智能考勤。可以看出,用户对细分服务的使用频率和AI感受力强度有直接关系。

麻省理工、伯克利和谷歌则真正开始尝试用人工智能来进入雕塑领域,创造超现实主义3D运动雕塑。通过一个名为MoSculp的系统,还原高技能运动中,人物的每一帧动感,将动作转换为具有客观运动可视化的真实雕塑。

上海地区居民整体对AI的感受力较强,AI使用指数总分为64.2,AI需求指数总分为68.0,居民对于AI落地应用的需求略高于平时实际使用,这也说明AI在城市中的应用渗透具有较强的需求基。?杂薪?徊教嵘?目占。

值得一提的是,安全场景的AI需求程度取决于城市自身在公共安全上的需求程度,教育场景的AI需求和城市的教育资源集中度呈正相关关系,而生活办公场景的AI需求和城市的生活压力、工作节奏有关。

麻省理工、伯克利和谷歌则真正开始尝试用人工智能来进入雕塑领域,创造超现实主义3D运动雕塑。通过一个名为MoSculp的系统,还原高技能运动中,人物的每一帧动感,将动作转换为具有客观运动可视化的真实雕塑。

中国人工智能城市感受力指数分析 广州、深圳人工智能城市感受力较强,成都发展潜力较高

作为CES常客的芯片商高通,预计在2019 CES上也会有5G通讯芯片的最新情况介绍。三星早在为5G手机做准备,但不排除它与华为一样,都把5G手机新品发布放在一个月后的巴塞罗那通讯展上。不过,三星让人期待的是,预计将在2019 CES上展出可折叠屏幕手机。

类似的,道子的创造者,清华大学未来实验室的博士后高峰,也给道子“喂食”了大量的画作,且不仅仅是写意风格颇难琢磨的国画。

其一是辅助艺术家达成更多不可能的任务,作为辅助工具。

而在3个月前,佳士得决定拍卖该画作时,估值最高不过1万美元。更惹人注意的是画作上的落款是一串难以解读的符号(即代码)。

人工智能会威胁到艺术家的饭碗?这不过是艺术圈的一个谈资。

最终,3位嘉宾和现场100名观众在两轮比赛中,还是没办法将道子找出,顺利通过图灵测试。

从国内互联网教育产业看,新东方、好未来、学大教育等企业均已经尝试用互联网技术,赋能教育资源。从较早的文本课程下载,到视频课堂,到互动双师+直播模式,再到全面人工智能功能嵌入,技术升级俨然是在线教育产业发展的重要推动力之一。

高峰在访谈中提到的一个现象,或许将成为这些可能性的一个关键来源:“ 我听说国外有一些很传统的那些美院的院长,都是来自于计算机科学专业的教授。”

“这就是所谓的on-device AI,这个定义将AI手机和单纯利用云端能力提供AI应用的手机类型区别开来。”李宝荣说,“它的重要性在于为AI手机提供了判别方法,是AI手机标准化的基础。以这个定义为基。?涂梢越?徊焦娣抖孕酒?教ǖ囊?、规范手机深度学习能力如计算机视觉、语音处理等能力的要求,以及AI应用的要求等。”

获得如此之高的拍卖价,源自于佳士得的名气,以及他们前期的有效包装。

和其他城市类似,深圳地区城市居民AI需求程度和使用程度均较高的细分服务也主要来自安全、交通和生活办公的细分场景,其中AI需求指数TOP10中有三项细分服务来自安全场景,智能手机解锁的需求度最高,而AI使用指数TOP10中有来自生活办公场景数量最多。

早在90年代,IBM首次提出“智慧城市”概念后,中国也在1995年启动数字城市建设,这是中国智慧城市的1.0版本;随着2008年“智慧地球”概念的提出,中国智慧城市建设再次进入到3.0感知智慧城市时代;在2013年,WiFi、3G/4G的网络传输与云计算、大数据的后端数据存储、处理与分析的技术进步下,开启了4.0认知智慧城市时代;在不久的将来,数据积累以及传输带宽和速度的再次腾飞,使得智慧城市达到整体架构协同管理,“人工智能城市”的时代也将到来。

沿:褪锥汲鞘邪踩?枨蟠,教育需求和教育资源正相关

根据调研结果,在六城市AI高使用人群的学历方面,本科及以上学历的市民占比达到81.2%,受教育水平普遍较高;婚姻情况方面,六城市高使用人群同高需求人群情况也基本类似,都是已婚且有小孩用户占主要比重。另外在职业分布方面,六城市AI高使用人群中TGI较高的主要是企业的中层(TGI=117)和高层管理人员(TGI=135),可见企业的中高层管理者们在日常的生活和工作中对于人工智能的应用使用程度最高,相较于其他职业群体对AI应用也最为熟悉。

“我从事人工智能哲学的研究,主要关心的话题是人工智能当中牵涉认知科学的基础问题和所带来的哲学问题,基本是文理跨学科的问题。”这是复旦大学哲学学院徐英瑾教授的惯用开场白。可自带新锐科技的光环又被炒得火热的“人工智能”,跟高度抽象化的古老“哲学”,会有哪门子关系?

徐英瑾向解放日报·上观新闻记者解释,人工智能和哲学看似风马牛不相及,其实关系密切、互动频繁。在这两者之间架起一座互通的“桥”,缓和学术界趋于紧张的“科学”和“人文”关系,是他近年来一直在做的事情。

近来,除了在校园里授课,这位教育部长江青年学者还在网易公开课上开设了一门“人工智能哲学”。课程总共7集,其中第一集播放量已达89万次,这让他有些意外。毕竟在他眼中,“人工智能哲学作为一个行当,在国内基本上还没有被确立起来”。

人工智能和哲学实际上“非常像”

在徐英瑾眼里,这两个领域实际上非常像:“和哲学一样,人工智能有很强的开放性。”

在科学界内部,AI科学算是个“异数”。从某种意义上说,这门学科的诞生,本身就是“头脑风暴”般哲学思辨的产物,它流派繁多,对“异数”的宽容度相当高。这一点和哲学极其相似:“大家都知道,各种流派的哲学家简直不像在一个体系里的,连话语范式都完全不一样。”

如果从西方哲学史的角度来看,有关AI的设想更是早早露出了苗头。徐英瑾介绍,仅以十七、十八世纪欧洲哲学为参考系,就至少有笛卡尔、莱布尼茨、霍布斯、休谟和康德等哲学家,对人工智能的相关问题有所涉及,这些想法甚至超越了他们所处时代科学发展的限制。

人工智能跟东方哲学也有关联。徐英瑾提出了一个有趣的类比——儒家的本行,其实就是数据分析。孔子编诗经,就是搞数据搜集,“风”、“雅”、“颂”就是把周代各个小国以及社会生活方方面面积累的数据,做了一个典型性处理。

此外,儒家认为道德的养成不靠说教,而是以具体的做法陶冶情操、去除浮躁。“这很像神经元网络的训练模型。网络本身的习性需要通过投喂大量数据,然后调整网络内部计算单元之间的权重,使网络得以被‘养成’。”在徐英瑾看来,在这方面,孔子思想与基于人工神经元网络的认知哲学的路线,也是“很像”的。

人工智能需要思想地图指引方向

那么,哲学在人工智能面前,究竟可以扮演什么角色呢?

徐英瑾提出,哲学的头等大事是厘清基本概念。很多自然科学家往往在自己的研究中预设了相关问题的答案,却很少回头反思这些答案的合理性。“如果你能回到哲学史的角度,把不同流派之间的斗争历史都看明白了,就能把不同技术流派背后的门道弄清楚。否则,即使是专门从事人工智能研究的人,也容易被一大堆技术名词弄晕。一旦弄晕以后,他们就搞不清楚具体的技术方向在巨大的思想地图中处于怎样一个方位。”他说。

其次,哲学能让人们明白,人工智能这件事真的很复杂、很艰难。比如,关于“人性”是什么,经验主义和理性派的观点几乎是相反的。这两种观点针尖对麦芒,吵了好几百年。在这个过程中,两种观点之间出现了混合。徐英瑾认为,“如果大家能意识到技术背景里有哲学争论,就会明白——你所掌握的技术路径并不唯一。而如果仅仅站在具体学科分类的内部来看学科,就不容易受到其他学科思维方式的滋养。”

深度学习很可能破坏“文化生态”

徐英瑾承认,人工智能在带来便利的同时,也带来了一些麻烦。其中,最大的一个麻烦恐怕是,现在公众所理解的人工智能基本上跟大数据、深度学习画上了等号。特别是当Alpha Go在围棋界所向披靡后,深度学习和神经网络一下子占据了公众视野,几乎成了人工智能的代名词。

但“从学术上讲,这是有问题的。”徐英瑾补充说,实际上,人工智能所包含的流派庞杂,并不能完全被今天的深度学习所概括,但如今,话语权被一些技术寡头垄断,公众认知缺少了学术考证这重要的一环。

按照他的类比,如今炙手可热的深度学习,前身是神经元网络,它最大的“敌人”叫符号人工智能,曾长期在人工智能研究中处于主导地位。而符号人工智能和神经元网络之间的关系,就好像曹操和刘备,双方在人脉、资金、学术观点等众多维度,展开了比《甄嬛传》还要激烈的斗争。

徐英瑾担心的是,在Alpha Go出现后,深度学习、神经元网络变成了一个赢家通吃的东西。比如,深度学习在很大程度上需要依赖大数据,而这需要个体把信息全部上交。在徐英瑾看来,如果这样一种人工智能没有一个类似于“上帝之眼”的东西对大家进行监控,就会出现历史上从未有过的全局式情报搜集。人类社会得以运作的基本前提,是在隐私和公共之间寻找微妙的平衡点。可现有的大数据技术在实现通用人工智能所要求的灵活性之前,很可能已经大量吸取了人类社会各种情报,“这会破坏人类的社会结构,破坏了我们的‘文化生态’”。

徐英瑾认为,隐私的恰当保护在一定程度上就像水土的保护一样,构成一种软生态。如果一切变得过于透明,会导致类似水土流失的后果。在徐英瑾看来,包括大数据运用在内的深度学习对数据量的要求必须适度;一旦数据需求远远超过了社会供给,这种做法本身会面临伦理上的危机。(刘璐)

(摘编自上观新闻“互联网观察”栏目)

此外,从AI应用发展潜力值上看,深圳地区细分服务AI潜力值排名中TOP10中有4项都来自医疗场景,深圳居民对于智能体检、智能饮食管理等医疗类人工智能服务有着较高的诉求。

高峰在访谈中提到的一个现象,或许将成为这些可能性的一个关键来源:“ 我听说国外有一些很传统的那些美院的院长,都是来自于计算机科学专业的教授。”

这几乎是所有人工智能进击各个领域的必然步骤。早前引爆人工智能风口的阿尔法狗,也是先从学习人类既有棋谱,然后不断自我竞赛中成长,并最终击败人类棋手的。

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5G与可折叠手机之间,有什么关系?因为5G通讯可以使超大容量内容瞬间实现传输,所以可以想象一下,一张电子报纸如果能够通过打开成平板电脑的智能手机来传输呢?手机、平板电脑、笔记本电脑之间的界线,未来可能会变得:,有机会成为“三合一”的产品。

李宝荣强调,尽管对终端侧AI能力的要求逐日提升,但网络侧对AI手机的辅助和协同作用将越来越重要。通信网络在AI终端发展大潮的推动下需要不断增强对计算和存储资源分配和调度的能力,发挥大型操作系统的作用。

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