人工智能需靠硬件突破 量子计算或实现同时计算

当下跟多关于人工智能的报道都是关于算法，谷歌公司相关团队最近发发表了文章，其对AlphaGo Zero成为围棋大师的过程进行了分析，主要利用学习算法打败了之前的版本，虽然当下很多企业都在为了引进先进的算法和人才在竞争，不过大家都注意到一个事实，那就是硬件非常重要。

机器学习在不断应用，不过其需要非常多的处理器，谷歌当时就遇到这样的问题，其在宣布公司软件能够对猫进行识别的时候，却没有坦白该款软件需要一万多个处理器，这还是其中一个问题，计算机硬件本身也有一些问题，比如设备会变热，这也就是大家非常熟悉的“冯诺依曼瓶颈”。

人类大脑功能在AI研究方面并不是很新鲜，很多研究人员已经在使用神经网络在深度学习，不过万一计算机不会像大脑一样运行的话，就需要一种硬件作为中介，这样方法被叫做神经形态计算。

高通和因特尔公司最近已经表示将会推出神经形态芯片，此种芯片能够用在AI应用方面是一个很好的消息。不过要真正实现计算大爆炸还是需要应用量子物理学，市场对快速计算方面的需求越来越大。

研究人员遇到的困难也越多，量子计算也许能够同时对多个组合进行同时计算，而且可以在几秒钟时间中得出答案，在一些优化问题中可以使用量子计算，量子计算目前也在快速发展，当下正处于五十量子位水平。

三十二量子位的计算机能够处理265GB信息，很多人对此并没有很大的感受，不过一旦能够达到六十四量子位这样的极限时，所有的事情就会发生巨大的变化，计算机就能够同时计算出网络上出现的所有信息。

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