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这些基础理论都涉及数学、物理学甚至哲学等与AI算法和模型之间的联系。
深度学习加速器AI芯片的商业化已经取得了相当程度的成功,但是AI这门新兴技术本身才刚刚起步。
也就是说,AI(包括深度学习)的许多机制迄今为止都不是很清楚,DNN的运行还是一个「黑盒子」,因此以深度学习作为一些关键领域AI应用的核心还不能让人完全放心。
在一些安全性要求很高的关键应用中,能解释自己在干什么、为什么要这样做,同时能确保特定行为的技术和算法,仍然是一个挑战,需要有深入的理论研究和突破。
一旦能够把「黑盒子」变成「白盒子」,从理论上清楚地解释AI的所有机制,那一定会产生崭新的AI算法,从而催生全新的AI芯片架构。
基于这样的算法和基于信息论、统计物理等基础理论而由硬件实现的AI芯片,不只在算法上,还将在芯片架构和电路上,颠覆目前的主流深度学习AI芯片,达到比现阶段AI芯片更高的性能和效率,发挥比现在AI芯片更大的作用,从而创造大量新的产业发展机会,引领AI向前发展。
?备案号:YXX1L2vpXogFJKZJ4oUkXm2
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这些基础理论都涉及数学、物理学甚至哲学等与AI算法和模型之间的联系。
深度学习加速器AI芯片的商业化已经取得了相当程度的成功,但是AI这门新兴技术本身才刚刚起步。
也就是说,AI(包括深度学习)的许多机制迄今为止都不是很清楚,DNN的运行还是一个「黑盒子」,因此以深度学习作为一些关键领域AI应用的核心还不能让人完全放心。
在一些安全性要求很高的关键应用中,能解释自己在干什么、为什么要这样做,同时能确保特定行为的技术和算法,仍然是一个挑战,需要有深入的理论研究和突破。
一旦能够把「黑盒子」变成「白盒子」,从理论上清楚地解释AI的所有机制,那一定会产生崭新的AI算法,从而催生全新的AI芯片架构。
基于这样的算法和基于信息论、统计物理等基础理论而由硬件实现的AI芯片,不只在算法上,还将在芯片架构和电路上,颠覆目前的主流深度学习AI芯片,达到比现阶段AI芯片更高的性能和效率,发挥比现在AI芯片更大的作用,从而创造大量新的产业发展机会,引领AI向前发展。
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