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設備與工具外媒稱，五角大樓將提供資金，以研發(fā)一種小型芯片。這種芯片不僅有著類似人類大腦的人工智能，而且它很小，可以安裝到大量移動設備上。
英國《每日郵報》網站2月8日發(fā)表題為《會像人類那樣思考的無人機可能出現在戰(zhàn)區(qū)》的文章稱，這種手掌大小的處理器叫做Eyeriss。它有著令人吃驚的168個內核，并基于“神經網絡”來工作。它的“神經網絡”是在模擬人類大腦的基礎上建成的。
過去很多智能手機上使用的處理芯片通常只有4個內核。
這一技術可能以無人機或機器人的形式用于戰(zhàn)場。這樣，無人機或機器人可以進行實時學習，而無需借助人類的分析。
例如，裝有Eyeriss的無人機一旦發(fā)現了目標，它就可以提醒駐扎在地面上的軍人。
這樣，無人機將比監(jiān)視圖像的人類更高效。在現代戰(zhàn)爭中，這是一種令人滿意的技術。
這款芯片是美國麻省理工學院、國防部高級研究項目局和顯卡企業(yè)英偉達公司聯(lián)合研發(fā)的。
神經網絡通常是用圖形處理單元（GPU）制成的。所有帶屏幕的電腦裝置都有GPU。
這些類似大腦的人工智能系統(tǒng)要依賴大型的多核圖形處理器來工作。因此，將神經網絡用于移動設備是不現實的。
在這項最新突破中，科學家首次設法將神經網絡縮小，這樣它將使用較少電力，并能裝到較小的設備中去。
麻省理工學院的研究人員說，Eyeriss的效率是一個移動GPU效率的10倍，因此它可以讓智能手機和平板電腦在本地運行強有力的人工智能算法，而不必將數據上載到云中進行處理。
該技術將有助于加快應用軟件的速度，因為這種芯片有自己的記憶。這種技術還會讓工作量保持在最少水平。這意味著，你未來的掌上設備不會太倚重互聯(lián)網。
麻省理工學院電氣工程和計算機科學系教授薇薇恩·塞說：“對很多應用來說，物體識別、演說和人臉檢測等深度學習是有用的。”塞的團隊研發(fā)了這種新芯片。
塞說：“目前，神經網絡非常復雜，并且大多數要在大功率的GPU上運行?！?
塞說：“你可以想象，如果你的手機使用了這項技術，那么在沒有無線網絡連接的情況下，你的手機依然能運作?！?
多年來，工程師們一直在研發(fā)模仿人類心智的“深度神經網絡”。最近，谷歌讓公眾了解了它在該領域的研究，因為它推出了人工智能學習系統(tǒng)TensorFlow。
機器學習和人工智能正被用來讓搜索變得更加準確。谷歌希望，通過推出TensorFlow，這種軟件將變得更先進和更普遍。
去年，谷歌還公布了一套圖片來幫助解釋它的系統(tǒng)如何隨著時間的推移而進行學習。谷歌展示了該系統(tǒng)如何學習，以及出錯的時候會發(fā)生什么情況。
研究人員將一張圖輸入相關神經網絡，并讓它指明它認識的一些動物，從而制造了上述的圖片。
谷歌培訓人工神經網絡的方法是，向該神經網絡出示數百萬個樣例，并逐步調整該網絡的各項參數，直到它給出研究人員想要的類別。
資料圖片：科研人員正在處理制作芯片所用的金屬。
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