×

Loading...

清华大学的天机芯片,登上了《Nature》封面。在天坛看到了演示视频,好几个科技小白表示很震撼。没有调查研究就没有发言权,所以当时我没有掺乎。刚才把视频与相关文章过了一遍,有了个大致概念。下面是我的(尽量客观公正的)观点:

首先,清华的尖子毕业生,现在活跃在人工智能/深度学习的研究开发的最前沿,他们的水平,绝对是世界一流。但是清华大学教授的平均水平,应该说离世界先进水平还有差距,所以清华的学生,都是到美国的斯坦福、MIT、卡耐基梅隆、伯克利之后,才做出世界水平的成果。

教授的水平?天机的技术路线,很值得商榷。它的架构不是主流的深度卷积网络,而是剑走偏锋,采用了脉冲神经网络。其优点,据说是模拟人类大脑神经元的工作方式。但是它有不确定性和缺陷:

1.人类对大脑神经元的工作原理,至今并不完全了解。用计算机去复制这个不完全了解的神经元模型,效果如何,有很大的不确定性和风险。

2.完全的生物仿真,并不一定是正确的技术途径。比如飞机发明之前,很多模仿鸟类翅膀飞行的尝试都失败了,直到固定机翼的出现。

3.目前的技术水平,脉冲神经网络的软件硬件实现都比卷积网络困难得多,而且性能大大不如,除非元器件方面有革命性的突破。但是革命性的突破,也就意味着天机芯片的报废。所以我看不到天机芯片有什么未来。我更想不通它为什么居然登上了《Nature》封面。

演示视频很酷眩,但是并不是世界最高水平。全美前十名大学的研究生,应该都可以做出来,而且方案更简单。说实在的,创意有些傻,谁会买一辆自行车,跟在自己后面跑?

芯片的设计制造,需要大量的投资,而且周期很长。人工智能/深度学习仍然在迅猛发展,今天最先进的算法,等到流片出来,可能已经落后好几年了。而且天机芯片的架构,既非主流,也不是最先进,对这个投资的回报,不应该抱太大希望。

当然,如果是国家投资,走完整个流片过程,积累了经验、培养了人才。为开发更先进的芯片达下基础,这钱也不算白花。

我只是觉得,应该选用更加主流、更加可靠、性能更好的算法,加以实现,也许性价比会更高。当然,我接触的资料有限,天机芯片技术方案的高明之处,我也许完全没有体会到。欢迎高手指正,科技小白就不要掺乎了。

(老大,虽然说不上呕心沥血,做研究、码字也花了好几个小时。加不加精华,你看着办 …… ;-))


Sign in and Reply Report