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下一代人工智能,類腦智能落地應(yīng)用的挑戰(zhàn)是什么?

Carol Li ? 來(lái)源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:李彎彎 ? 2021-12-15 07:58 ? 次閱讀
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電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道(文/李彎彎)近年來(lái),智能化發(fā)展越來(lái)越迅速,服務(wù)機(jī)器人、智能座艙、自動(dòng)駕駛等設(shè)備逐漸深入人們的生活,而這些設(shè)備都需要跟人交互,需要有很好的感知能力,包括視覺(jué)、聽覺(jué)、甚至觸覺(jué),而多模態(tài)交互將會(huì)是類腦技術(shù)的一個(gè)發(fā)展方向。

根據(jù)市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)Yole報(bào)告顯示,2020年到2030年的十年里,類腦將會(huì)迎來(lái)快速發(fā)展,預(yù)計(jì)到2035年類腦智能將占到傳統(tǒng)人工智能的18%,突破200億美元市場(chǎng)規(guī)模。而且時(shí)識(shí)科技創(chuàng)始人兼CEO喬寧認(rèn)為,類腦智能不只是做AI,還可以用于邏輯運(yùn)算。

當(dāng)前研究界和企業(yè)界都已經(jīng)意識(shí)到類腦智能的優(yōu)勢(shì),然而業(yè)界人士普遍認(rèn)為現(xiàn)在類腦智能離落地還差半步,那么類腦智能現(xiàn)階段在落地應(yīng)用中遇到的挑戰(zhàn)是什么呢,如果解決了這些問(wèn)題,未來(lái)將會(huì)率先在哪個(gè)賽道落地?日前多位行業(yè)專家就這些問(wèn)題進(jìn)行了全面探討。

類腦智能落地應(yīng)用的挑戰(zhàn)是什么?

首先是目前來(lái)看成本還很高,武漢大學(xué)電子信息學(xué)院副教授博士生導(dǎo)師余磊表示,近幾年類腦技術(shù)的發(fā)展非常快,確實(shí)也能解決很多問(wèn)題,然而存在的問(wèn)題是,太貴了,他們?cè)谘芯康倪^(guò)程中需要類腦相機(jī),買一臺(tái)需要五萬(wàn)五千元人民幣,買四臺(tái)就花費(fèi)了二十多萬(wàn)元人民幣。

其次是技術(shù)上還有提升空間,中國(guó)電子科技南湖研究院先進(jìn)算法實(shí)驗(yàn)室主任徐庶分析到,類腦技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向應(yīng)用,主要有兩個(gè)方面:一是如果這個(gè)技術(shù)是為了替換現(xiàn)有技術(shù),那就要看它用多大代價(jià)解決了主要問(wèn)題;二是這個(gè)技術(shù)能不能解決現(xiàn)有技術(shù)完全解決不了的問(wèn)題。

類腦技術(shù)應(yīng)用落地還差那半步體現(xiàn)在哪里呢?類腦技術(shù)展現(xiàn)出來(lái)很多性能確實(shí)讓人眼前一亮,比如事件相機(jī)對(duì)動(dòng)態(tài)的捕捉、對(duì)隱私的保護(hù)性等,確實(shí)表現(xiàn)出一些現(xiàn)有人工智能解決不了的問(wèn)題,比如用非常低的功耗,可以進(jìn)行高效的動(dòng)作識(shí)別和處理,而目前還差的半步,主要是像素、成像質(zhì)量、穩(wěn)定性等問(wèn)題,致使還不能解決更多場(chǎng)景遇到的問(wèn)題,因此還沒(méi)能廣泛應(yīng)用,因此在這些方面還需要提升。

第三是對(duì)大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究還不夠,清華大學(xué)博士鄧?yán)谡劦剑麄冊(cè)谘芯康臅r(shí)候,時(shí)常會(huì)思考一個(gè)問(wèn)題,真正的類腦智能到底是什么?他們發(fā)現(xiàn)在研究中,很多時(shí)候只是完成了從數(shù)據(jù)輸入到輸出的一種映射關(guān)系,而他們希望的類腦智能是,能夠在更高的認(rèn)知層面去體現(xiàn)智能,而這個(gè)問(wèn)題在短期內(nèi)解決不了。

鄧?yán)诒硎荆芯可窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)是希望能夠更多的知道大腦的運(yùn)作模式,從而解釋人的行為,而現(xiàn)在研究的還只是大腦的冰山一角 ,研究難以應(yīng)用落地,也在于研究的底層機(jī)制還太少,因此在這個(gè)基礎(chǔ)上做類腦智能還比較困難。

未來(lái)類腦智能會(huì)在哪個(gè)賽道率先落地?

如果目前的這些挑戰(zhàn)得以解決,那么未來(lái)類腦智能會(huì)率先在哪個(gè)賽道得到應(yīng)用呢?徐庶認(rèn)為,如果能夠把像素、成像質(zhì)量、芯片計(jì)算性能等都提升上來(lái)的話,最早會(huì)在智能家居落地,因?yàn)轭惸X芯片的關(guān)注重點(diǎn)是低功耗,非常適合消費(fèi)級(jí)場(chǎng)景,另外類腦對(duì)隱私的保護(hù)性非常好,在家居之后,各類智能機(jī)器人都是很好的賽道。

類腦智能包括感知層面和處理層面,從感知層面來(lái)看,有視覺(jué)、聽覺(jué)、觸覺(jué)等,余磊談到,目前視覺(jué)方面已經(jīng)比較成熟,比如事件相機(jī),反應(yīng)快,基本是微妙級(jí)的,動(dòng)態(tài)范圍也很好,在極端場(chǎng)景,比如運(yùn)動(dòng)、強(qiáng)弱光線下都有很好的表現(xiàn),未來(lái)可以應(yīng)用的場(chǎng)景很大。

如果上述談到的技術(shù)上的問(wèn)題得以解決,那么類腦智能在技術(shù)上的瓶頸可能就不再是很大的問(wèn)題,而困難的將會(huì)是生態(tài),就像之前的ANN、NLP網(wǎng)絡(luò)等能夠應(yīng)用起來(lái),都離不開生態(tài)的建設(shè),因此科研院所、企業(yè)等都需要有這個(gè)意識(shí),從而真正推動(dòng)類腦智能全面應(yīng)用起來(lái)。

另外一位投資人認(rèn)為,類腦智能作為一個(gè)新的技術(shù),其技術(shù)的亮點(diǎn)大家都看到了,然而如何推廣應(yīng)用,其實(shí)是有方法論的,常見的方法是找到技術(shù)的差異性,再找到足夠細(xì)的細(xì)分領(lǐng)域,跟差異性相匹配,這樣才會(huì)在合適的落地點(diǎn)形成爆發(fā)。

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