高通正試圖將驍龍芯片推向新平臺—機(jī)器人

　　人工智能和深度學(xué)習(xí)是 Zeroth 技術(shù)的核心。侯紀(jì)磊博士指出，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)里比較深入的模式，更多的是去模仿五六十年代人們所談?wù)摰纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模式。“很多機(jī)器學(xué)習(xí)從節(jié)點(diǎn)的模式上講，一般有很多節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)之間是相互連接的，信息之間不斷地傳遞，通過多級的迭代可以達(dá)到一種收斂，給予一種最終信息的呈現(xiàn)。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)往往是一層的，頂多是兩層的，而這種深度學(xué)習(xí)可能會是多層的。每一層代表的信息意義也不一樣，但是恰恰是層數(shù)多了之后，建立知識結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和完備性也會更深入。”

　　在模糊硅片與生物系統(tǒng)界限的探索中，侯紀(jì)磊博士認(rèn)為最大的困難還在于對人類思維能力最終認(rèn)知上的理解。“我們內(nèi)部也經(jīng)常討論，即使你想去實(shí)現(xiàn)一個(gè)視覺功能，而今天的計(jì)算機(jī)所具備的能力還是差的很遠(yuǎn)很遠(yuǎn)，這是需要很長很長的時(shí)間才能實(shí)現(xiàn)的。要通過數(shù)字模式來實(shí)現(xiàn)人腦里面的模擬環(huán)境，這其中的復(fù)雜性應(yīng)該會是指數(shù)級的。。”

　　但這并不意味著人們對于機(jī)器人技術(shù)的推動無計(jì)可施。正如侯紀(jì)磊博士所說“利用腦啟發(fā)的方式即便是對某一局部的功能實(shí)現(xiàn)一定的能力，也是能夠?qū)ι鐣鸬揭恍┓e極作用的。”他舉例說視覺方向就是近期可以達(dá)到的領(lǐng)域，包括機(jī)器人對場景的判斷、物體的識別，比如判斷人的表情，對特征的提取等等。

　　在對人工智能的探索中，不乏技術(shù)消極論者的“危言”，包括 Elon Musk 和霍金都對人工智能領(lǐng)域的未來發(fā)出了“警告”，似乎當(dāng)人工智能發(fā)展到人類無法控制的程度，人們便離《終結(jié)者》中被機(jī)器人奴役的場景不遠(yuǎn)了。

　　侯紀(jì)磊博士沒有給出明確的觀點(diǎn)，但他認(rèn)為迄今為止人工智能的發(fā)展還是處于非常初級的階段，人們應(yīng)該把人工智能的正面作用與發(fā)展邏輯和社會性影響分開來看。

　　“這就像我們小時(shí)候在談?wù)撊藢μ蘸陀钪娴奶剿饕粯印Ｈ祟愰_始時(shí)對外星文明存在著一種憂慮。而人類并沒有因?yàn)閷ν庑俏拿鞯膽n慮而停止對太空和宇宙探索的過程，反而恰恰是激發(fā)了我們對這方面科研、科技和對宇宙探索的追求。那么在人工智能的初期階段，更多的是人類懷著一種敬畏的心態(tài)，而不是停止腳步，通過在發(fā)展的過程中如何更加理性地面對技術(shù)方向的開發(fā)，進(jìn)而在這個(gè)過程中不斷地去迭代，讓我們知道什么是最正確的方向，什么是對人類將來最有益的方向。”