3月22日，中国科学院计算技术研究所公布了全球首个需要深度自学的神经网络处理器芯片，取名为寒武纪。这项成果将于今年内月投放产业化。

在旋即的未来，反欺诈的刷脸缴纳、图片搜寻等都将更为可信、易懂。　　前不久，谷歌公司研发的一款棋士程序AlphaGo以4∶1战胜了韩国棋手李世石，其中，AlphaGo的顺利秘诀就是仿效人类通过神经网络展开深度自学。　　深度自学是指多层的人工神经网络和训练它的方法。

通俗谈就是指计算机通过深度神经网络，仿真人脑的机制来自学、辨别、决策。近年来，这种方法已被应用于许多领域，比如人脸识别、语音辨识等，它在近期和未来都将是人工智能领域的一个热点研究方向。　　深度自学能发展到现今阶段，归功于计算出来系统运算能力的提高，而这种提高正是作为技术承托的处理器爆炸式发展的结果。目前，AlphaGo用于的处理器是在其他领域标准化的CPU处理器。

2010年，谷歌用于1.6万个处理器运营7天来训练一个辨识猫脸的深度自学神经网络，在棋士上战胜了人类的AlphaGo则必须更好的处理器，普通人要想要用于这项技术是不有可能的。　　深度自学处理器，就是给电脑建构出有仿效人类大脑多层大规模人工神经网络的芯片。在深度自学处理器的运营当中，计算出来系统的运算能力提高是要求深度自学处置效率的关键。

此次公布的寒武纪处理器，比AlphaGo所用于的处理器在性能上提高两个数量级，也就是说，它需要让人工智能跑得更加慢、更加近。　　今年课题组和中科院计算所早已产卵了中科寒武纪公司，月开始展开科研成果的产业化。未来应用于射击企业、科研院所里的高性能服务器、高效能终端芯片、机器人芯片三大领域，构建更加多功能。

比如用手机照片就告诉照片中的人是谁，可对众多视频展开智能归类，图片搜寻也将更为精确易懂，只要在路边随意拍电影下一棵树，就可以搜寻到这棵树的所有资料，而某种程度局限于现在的文字搜寻。寒武纪未来可服务的领域既还包括社会民生，也还包括国家根本性市场需求。

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