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【儒亮时评】人工智能大发展，无限逼近人脑智能是大目标，这其中，芯片，似人脑，之规律，拼创新；之瓶颈，在算力；之提升，靠算法；之未来，看竞争。
来源：文汇报 时间：2020-10-31
▲约翰·轩尼诗作在线演讲
本报讯（首席记者张懿 许琦敏）作为一位芯片架构设计大师，约翰·轩尼诗正在致力于人生的又一场冒险——用更好的架构和算法来“武装”超级芯片，从而破解人工智能（AI）可能陷入的算力瓶颈。
昨天举行的第三届世界顶尖科学家论坛开幕式暨“科技，为了人类共同命运”主题会议上，轩尼诗通过在线演讲表示：“我们不能再依赖半导体技术的突破，不能仅仅增加芯片上晶体管的数量。”他认为，人工智能必须借鉴人脑这部“有史以来最伟大的机器”。
由于领导开发了RISC（精简指令集）芯片架构，2018年，轩尼诗获颁有“计算机领域诺贝尔奖”之称的图灵奖。除顶尖学者和工程技术专家，轩尼诗还有更多身份——MIP芯片公司创始人、斯坦福大学前任校长、为众多硅谷明星提供早期投资的“硅谷教父”……
“人工智能在近十年取得了重大突破。”轩尼诗随后话锋一转，指出和10年前相比，围棋AI的算力提升了30万倍。如此陡峭的攀升曲线，足以让世界上任何其他增长相形见绌，也包括用以描述芯片算力增长的著名标尺——摩尔定律。按摩尔定律，芯片的运算速度每18个月就要翻番。近半个世纪来，摩尔定律支撑着全球芯片业持续地玩命冲刺，最终使得一台掌上设备具备了过去一台超级计算机的“智商”。
面向未来，摩尔定律以及全球计算机的算力，是否还足以支撑AI继续这么“疯跑”下去？“我们所熟悉的方式将不再正确。”轩尼诗直言不讳，“不能再依赖半导体技术的突破，不能仅仅靠增加芯片上的晶体管数量。”而且，过去几年，摩尔定律事实上已经显著“失速”，轩尼诗表示，出路在于为AI设计全新的芯片架构，从服务于通用的计算任务，转向针对“神经网络”训练的需求来工作，也就是说，芯片要从“通才”变“专才”。
仅仅在芯片上做文章，也许不足以填满AI的“算力胃口”。大脑的能量效率远远超过AI——目前，训练大规模神经网络需要消耗的能量，大约是大脑的1000倍。“人脑是有史以来最伟大的机器。”轩尼诗说，“如果要实现人工智能的梦想，我们就必须搞清大脑为什么能在那么多方面胜过计算机。”
那么，AI何时才能全面超过人脑？轩尼诗援引了两种说法：“乐观主义者认为，这件事10年内就会发生；但其他很多人则认为，这需要40年。”至于个人观点，轩尼诗没有透露，或许答案就藏在他新一代芯片架构与算法的研发冒险中。
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