周鸿祎：人工智能才起步谈真正的“商业化”还为之过早
在未来10年，人工智能的主要发展依然局限于专用领域内的定向智能化，只有人脑芯片等硬件架构取得新进展、运算能力极大提高，专用智能才有可能进化成为通用智能。
在我看来，未来通用人工智能生态圈的格局会是下面的样子。
人脑芯片
2014 年 8 月，IBM 公司推出了一款名为TrueNorth的大脑原型芯片，主要被用于计算机专业学习领域。这个芯片集成了100万个 神经元和2.56亿个突触，相当于一只蜜蜂的大脑，而正常人的大脑大约包含 1000 亿个神经元和无法统计数量的突触。虽然 TrueNorth 与人脑还有非常大的差距，但是它已经可以用人脑的思维模式去探测和识别，比如可以根据探测到的字母，识别出单词和语句。
量子计算
普通计算机存储数据的方法是根据晶体管电路的状态，而量子计算则是根据粒子的量子状态，使用量子算法来进行数据操作。通过量子计算，可以大幅度提升并行计算速度。不过遗憾的是，这方面还没有出现研究成果，谷歌曾经在2014年开始研制量子级计算机处理器，他们希望为机器人提供一个可以像人一样思考的大脑。
仿生计算机
仿生计算机可以解决构建大规模人工神经网络的问题。普通的 CPU(中央处理器)、 GPU(图形处理器)处理神经网络的效率很低，并且在占地、散热和耗电等方面都存在问题。专门的神经网络处理器可以很好地解决这些问题。 人工智能若想真的具备人脑思维，除了有智商，还得有情商。目前，具备情感社交能力的机器人已经被成功研发，在北京诞生的“公子小白” 就是这样一个机器人，它拥有情感表达系统，可以识别人类的表情，并传递自己的情绪。
责任编辑：方迪
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