【摘 要】
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近些年来,基于神经网络的人工智能系统取得了一系列显著成功:有在围棋比赛中击败人类顶尖棋手的,有自动生成啤酒评论的,还有营造迷幻艺术的.可是,让这些极度复杂且耗电量超高
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近些年来,基于神经网络的人工智能系统取得了一系列显著成功:有在围棋比赛中击败人类顶尖棋手的,有自动生成啤酒评论的,还有营造迷幻艺术的.可是,让这些极度复杂且耗电量超高的系统走入现实世界并安装在便携式设备中却绝非易事.然而,在今年2月份于旧金山召开的IEEE国际固态电路会议上,来自麻省理工学院、英伟达和韩国科学技术学院(KAIST)的团队却用自己的成果证明,人类距离实现这一目标又近了一步.他们在大会上展示了用来运行人工神经网络的低功率芯片的原型,借助这些芯片,智能手机将能够自行判断看到的内容,自动驾驶汽车将可以预测行人的行动,如此等等.
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