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陳云霽：可能做不到，也沒有必要。人類的思考方式其實不一定是最好的、最高效的。人類的記憶力、運算能力等都很差，這是由人類思考方式?jīng)Q定的。在這些領域，機器用自己的方式做得遠比人好。

觀察者網(wǎng)：人工智能有哪些應用？

陳云霽：人工智能目前應用非常廣泛，實用的地方很多。比如語音識別，圖像識別，自動翻譯，廣告推薦，數(shù)據(jù)挖掘等。

但前述的智能多為感知智能，也就是理解外部的輸入。更高級的智能如推理想象決策涌現(xiàn)等被稱為認知智能。谷歌圍棋可能是認知智能方面的突破，可能會帶來一系列的這方面的新技術和產(chǎn)品。

觀察者網(wǎng)：限制人工智能技術進步的主要因素有哪些？

陳云霽：目前限制智能發(fā)展的核心因素兩個：一是算法上還沒有達到完善，我們對智能計算的過程理解不夠。二是硬件。人腦有千億神經(jīng)元，百萬億突觸構成的復雜網(wǎng)絡，而現(xiàn)有芯片和這個還有多個數(shù)量級差距。

觀察者網(wǎng)：中國有哪些單位在研究人工智能？技術水平和國外差距多大？

陳云霽：中科院和教育部的很多高校，以及訊飛、百度等公司都在進行人工智能研究，且進展還是比較快的。事實上，中國在智能這樣的新興領域和國外差距不大，甚至在智能芯片上是引領世界的。例如我們的寒武紀，美國的哈佛、斯坦福、MIT、哥倫比亞等高校都跟在我們后面做。

觀察者網(wǎng)：能對您和陳天石研究員提出的深度學習處理器架構寒武紀做一個簡單介紹么？

陳云霽：深度學習的基本操作是神經(jīng)元和突觸的處理，而傳統(tǒng)的處理器指令集（包括x86和ARM等）是為了進行通用計算發(fā)展起來的，其基本操作為算術操作（加減乘除）和邏輯操作（與或非），往往需要數(shù)百甚至上千條指令才能完成一個神經(jīng)元的處理，深度學習的處理效率不高。因此谷歌甚至需要使用上萬個x86 CPU核運行7天來訓練一個識別貓臉的深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡。

DianNaoYu指令直接面對大規(guī)模神經(jīng)元和突觸的處理，一條指令即可完成一組神經(jīng)元的處理，并對神經(jīng)元和突觸數(shù)據(jù)在芯片上的傳輸提供了一系列專門的支持。

天工開物解讀：
      以前都是用轎車拉貨，現(xiàn)在我們造出來貨車了，專門拉貨，效率提高了，就是這么回事！

觀察者網(wǎng)：這個芯片具有通用性，谷歌、FB等公司的人工智能主機都可以使用么？

陳云霽：是的，深度學習是目前最主要的人工智能算法，被廣泛應用在圖像/視頻識別、語音識別、自然語言處理、廣告推薦乃至機器人和輔助駕駛中。AlphaGo的成功進一步說明了深度學習能在一些決策和判斷問題上發(fā)揮重要作用。寒武紀能支持各種不同的深度學習算法，因此能廣泛地在各種智能主機和智能終端上發(fā)揮作用。當然，我們還再進一步將應用面擴展到更多的智能算法上。

觀察者網(wǎng)：模擬實驗表明，采用DianNaoYu指令集的深度學習處理器相對于x86指令集的CPU有兩個數(shù)量級的性能提升。那么，國家有將其市場化的計劃么？

陳云霽：我們正在成立寒武紀公司，進行深度學習處理器的產(chǎn)業(yè)化，公司即將完成天使輪融資。很多國內外公司都在迫切期待我們的產(chǎn)品。

（采訪：鐵流 微信公眾號：tieliu1988）

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