人工智能神经计算

雷锋网 AI 科技评论按，7 月 12 日-7 月 14 日，2019 第四届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2019）于深圳正式召开。峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网 (公众号：雷锋网) 、香港中文大学（深圳）承办，深圳市人工智能与机器人研究院协办，得到了深圳市政府的大力指导，是

随着社会发展，人工智能逐渐进入我们的生活，我们享受人工智能带来的便利，同时也期待着人工智能的发展。2018年11月14日，英特尔人工智能大会在北京举行，逾千名AI开发者、研究人员齐聚，探讨AI的发展。同时，会上发布了英特尔®神经计算棒二代（简称英特尔®NCS 2），利用该计算棒可以在网络边缘构建更智能的AI算法和计算机

有三种技术都致力于带来更快，更简单，更便宜，更智能的人工智能。高性能计算今天已经可用，量子计算机和神经拟态计算网络也即将进入商业化，后两种技术将革新AI和深度学习。人工智能和深度学习存在三个问题时间： 训练CNN、RNN这类深度网络需要数周时间，这还不包括定义问题和深度网络编程达到可用性能之前所需要的时间。

当下人工智能、大数据、云计算等新兴技术的风起云涌，让我们生活在一个真正日新月异的时代，从“共享 经济 ”到话题火热的“无人驾驶”、“无人超市”，再到“刷脸开户”、“刷脸贷款”、“声纹登录”等生物识别技术的广泛应用，新兴技术所驱动的智慧城市正不断改变我们的习惯，颠覆我们的生活。

神经网络在计算世界中掀起了一阵风潮。研究人员使用它们来训练机器学习广泛的技能，对象识别、人脸识别、自然语言处理、机器翻译。所有这些技能，现在都已成为机器程序。因此，研究人员有极大的兴趣创造能力更强的神经网络，从而拓宽人工智能的领域。这项研究的重点是创建类似神经元的电路，即所谓的神经形态芯片。但是如何让这些电路更快一点呢

众所周知， 科技创新 对社会经济的进步起着巨大的作用。计算机的快速发展使信息技术产业成为现代经济的重心之一。然而，现有计算机仍难以完成许多对人类大脑来说轻而易举的复杂任务。所以，新一代信息技术产业很关注对于大脑功能和 神经网络 的研究，希望在理解其工作机制的基础上设计出新型的“