我们做了世界上第一款AI芯片，梦想是把AlphaGo装进手机。如果有机器能够帮你完成日常生活的琐事，我们只需要将精力聚焦在需要创造力的事情上，这样的生活你向往吗？作为国际上第一个深度学习处理器的寒武纪AI芯片研发者陈云霁，在SELF讲坛上提出他对未来的设想——将处理速度提高一万倍，所花能量降低一万倍，把谷歌大脑和AlphaGo装进手机，这样的未来，你期待吗？
陈云霁是中科院计算所研究员，智能处理器研究中心主任，中国科学院脑科学卓越中心特聘研究员。以下内容为陈云霁演讲实录：大家下午好，我是来自中国科学院计算技术研究所的陈云霁。刚才郭爱克老师已经深入浅出地给我们介绍了人类大脑的神奇和奥秘。我想，它最伟大的地方应该是具备非常强的智能。应该说，我们迄今已知的所有事物里面，人类大脑有最强的智能。
我过去跟仇子龙老师和郭爱克老师经常交流，但是我的角度可能跟他们有所不同。我自己是做计算机科学的，因此我更多的是从计算机科学的角度来思考跟郭老师类似的问题。我的问题是：怎么去借鉴人类的大脑，制造出一个机器的大脑来。借鉴人类大脑来制造机器大脑，这件事情应该是整个计算机科学皇冠上的明珠，也是所有计算机科学家都非常关注的一个问题。
如果有一天我们能制造出一个机器大脑，它也具备通用的人工智能，那么这就意味着，机器可以帮助我们解决每个普通人在日常生活中碰到的各种问题。比如说我头疼的一些问题，像扫地、洗碗、抹桌子，包括带孩子。尤其是带孩子，因为我老婆今年过年前生了一对双胞胎，让我深刻地感受到带孩子真是太不容易了，特别是我老婆，现在已经是每天昏天黑地、日夜不分了。
从更长远一点来看，我个人认为机器大脑的出现，可能会使得我们整个人类社会也发生巨大的变化。‘有所发明，有所创造’，这是毛主席说的一句话。我记得他还说了一句，就是‘从必然王国走向自由王国’，这是我们科大西区图书馆里的一句话。我对这句话印象很深，因为我觉得一旦机器的大脑能够构建出来，具备跟人类似的智能，那每个人就不再是为了生存和生活的需要去工作。
我们每个人都可以把更多的精力聚焦在科学、艺术等这些需要创造力的事情上，就可以使得科学、社会乃至我们人类本身，能够得到巨大的进步和发展，迈上一个新的台阶。
现在我们能够参考的，其实最主要的还是人的大脑。人的大脑里面有上千亿个神经元细胞，这就是人的大脑得以存在智能的物理上的根基和基础。这上千亿个神经元细胞联结在一起，它们的联结我们称为‘突触’。这个‘突触’的数量可能有上百万亿个，甚至更多。
1943年有两位科学家，一个叫McCulloch，一个叫Pitts。他们就提出说，‘我们可以对人的大脑进行数字化的抽象’。比如每个神经元细胞抽象成数字，每个‘突触’抽象成数字，这样数字组成的网络某种意义上就继承了人的大脑进行智能处理的能力。
大家可能会说，这么简单的一个东西，到底有没有用呢？实际上还是非常有用的。比如说在这个图里面，一个最简单的人工神经网络，只有一个人工神经元，它也可以完成一些‘分类’的问题。可能大家不太接触人工智能，不知道‘分类’这个东西，‘分类’其实是人工智能里面一个非常关键和核心的问题。
我们刚才讲的是一个人工神经元，如果有很多人工神经元在一起组成的东西是什么呢？实际上现在有一个非常流行的词，叫做深度学习，指的就是这种多层大规模的人工神经网络。2006年的时候，有三位科学家Geoffrey Hinton、Bengio、LeCun做出了一个非常划时代的工作，他们解决了深度神经网络问题，就是深度学习这种多层大规模神经网络训练的问题。
现在这种深度学习神经网络已经可以做很多有意思的事情，比如人脸识别。在一个叫做‘LFW’的基准测试集上面，深度学习已经可以达到99%以上的准确度。而我们找一些成年人来看这个测试器，他们的识别准确度只能到97%多。这就意味着机器在特定的边界条件和光照条件下识别人脸，甚至可以比人还要准。
我们设想一下，现在的这些AlphaGo或者谷歌大脑，它们人工神经网络的规模，还不到人类大脑的千分之一。如果要做这样的工作，把AlphaGo或者谷歌大脑再扩大一千倍，达到跟人脑相近或者相同的神经元突触的数量，那它需要多少电呢？可能需要一个水电站，每年的电费都要上亿人民币。
其实我们可以从别的领域得到一些借鉴和启示，比如说图形处理。上个世纪九十年代我们装机攒电脑的时候，那时候并没有显卡这个东西，那时候都是用CPU来算。但随着图形处理，比如打游戏、看片越来越重要，那么就有了GPU一类专门的芯片。随着智能时代的到来，人工智能的处理重要性可能会非常非常高。现在的芯片和机器难以处理人工智能的应用，很自然就会出现一类新的芯片，就是人工智能的芯片，或者说深度学习的处理器。
前期我们在国际上研制了第一个深度学习处理器的芯片。为什么我们能做出这样的工作，其实一个很重要的原因是我的父母，不是别的原因，是因为他们超生了。我还有一个弟弟，我跟我弟弟都是中科大少年班毕业的，但是我们后来做的事情不太一样。我从本科起开始做芯片，而他从本科毕业起做人工智能的算法。2008年开始，我们想合作一下，因为没有别的事情可以做了，只能把芯片和人工智能结合一下。
这样一个机缘巧合使得我们做的工作比别人稍微早一些。
我们最大的梦想是，希望能够把各种各样代表智能的算法，在处理速度和需要花的能量上，处理速度提高一万倍，所花的能量降低一万倍。为什么我们希望是一万倍？因为我们说了谷歌大脑是1.6万个CPU核，如果能够做一万倍的提升，就意味着我们就可以把谷歌大脑或者AlphaGo这样的东西放到我们手机里。
这样手机不但可以本地实时的去看、去听、去感受和理解这个世界，能够帮助我们去做各种各样的事情，更重要它还具备本地实时训练和学习的能力，它可以不间断的观察人、社会和自然界的行为。
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