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[導讀]小結量子計算和類腦芯片都可能成為改變AI的兩大技術,但即便巨頭們投入大量資源進行研發(fā),這兩項技術仍面臨許多挑戰(zhàn),規(guī)?;瘧靡矝]有明確的時間表。這兩項技術也被不斷質疑,IBM推出首款量子計算機之后面臨質

小結

量子計算和類腦芯片都可能成為改變AI的兩大技術,但即便巨頭們投入大量資源進行研發(fā),這兩項技術仍面臨許多挑戰(zhàn),規(guī)模化應用也沒有明確的時間表。這兩項技術也被不斷質疑,IBM推出首款量子計算機之后面臨質疑,對于谷歌將在2018年實現量子霸權的樂觀態(tài)度,競爭對手阿里巴巴也提出質疑。

各大公司的研究成果表明,像IBM TrueNorth這樣的類腦芯片運行的效率還不及在傳統(tǒng)架構上運用神經網絡的芯片。英特爾實驗室的高級首席工程師和首席科學家 Narayan Srinivasa 也承認英特爾的Loihi芯片在使用一些深度學習模型時表現不好。

不過,Heriot-Watt大學教授Michael Hartmann在最新的論文中寫道:“我和我的同事希望建立第一臺專用的神經網絡計算機,使用最新的'量子'技術而不是AI軟件。通過將神經網絡和量子計算兩個計算分支結合起來,希望能夠產生突破,讓AI以前所未有的速度運行,在很短的時間內自動做出非常復雜的決策。”當然,Michael Hartmann也表示這需要十年或更長的時間。

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