|
|
楼主 |
发表于 2011-10-15 02:35:51
|
显示全部楼层
如果只是从数据处理能力上来分析，当今已经有计算机的处理速度能和人脑处理速度相当，甚至超越，但是人脑和当今电脑的处理方式不同，电脑是线性处理，而人脑是跳跃处理（大概是这个词），最重要的是联想这一功能，现在还没有任何软件和计算机硬件能模拟的，就连简单的认知这个人类很简单的功能，现今计算机都还没有完全学会。这就决定了单单以单一或多枚处理芯片来模拟大脑思维，那是不可能的。现在电脑都是冯·诺依曼结构，如果冯诺依曼瓶颈不突破，人工智能是能难实现的。先解决硬件上的改变吧，这个IBM已经走在前面了，神经网络处理器，模仿人类大脑结构进行设计的芯片。只有硬件发展了，软件才能跟上。现在谈有思维，甚至有个人意识的人工智能还早着呢。
回复 9# 樱花飘雪
现有的技术在串行计算机上模拟并行运算确实效率很低。自学习神经网络模拟人脑运行和进化过程，可以做到与人脑实现的无差别模拟。我最高效的SVM算法也只能达到几百条浮点运算模拟一个脑细胞。要充分利用晶体管的运算，的确需要重新设计非冯·诺依曼结构体系的运算芯片，那个IBM的神经网络处理器的科技新闻我看过，其大致原理也知道。
我的意思是类人智能的硬件性能已不是障碍，关键在软件实现上，毕竟1G频率的一兆晶体管就有1P位每秒的运算量，而一兆晶体管的芯片才十块钱。我的并行算法现在只能用现有芯片和计算机结构体系来模拟，如果完全改造在芯片中实现，我只有很原始的大致规划设想，而且也没有这个开发生产资金实力。 |
|
发表于 2011-10-14 18:03:19
我想知道1p每秒的运算速度是怎么计算出来的
发表于 2011-10-15 03:30:02
