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 今年初谷歌AlphaGo与围棋冠军李世石的人机大战，让人们对人工智能的关注度提升到了前所未有的高度，正所谓“外行看热闹、内行看门道”，AlphaGo获胜的背后离不开谷歌开发的深度神经网络，而这正是人工智能机器学习当中重要的组成部分。 AlphaGo在对战时，是采用一种“在线学习”(On-Line Learning)的模式，意思就是说AlphaGo的服务器在美国中西部，通过谷歌云服务连接到韩国首尔的对局室，谷歌总部团队必须确保AlphaGo与谷歌的服务器连接顺利， 在机器学习领域，除了这种目前较为主流的“在线学习”，还有一种效率更高并且直接在硬件端完成机器学习的方式——片上学习，简单讲就是字面所传达的意思，在芯片上进行机器学习。 在了解“片上学习”之前，我们有必要回顾一下计算机的工作结构。 几十年前，美籍匈牙利科学家冯·诺依曼曾提出了以自己名字命名的“冯·诺依曼体系”，这种体系结构下，计算机的指令和数据采用0和1的二进制，处理任务按照固定程序顺序进行，也就是所谓的“串联”。 而人脑处理事情为“并联”模式，人类可以同步处理看到、听到的内容，并且基于人类的“自我学习”能力，完成一次判断。比如，心智正常的人，面对一本杂志与一份报纸，可以在一瞬间分辨出来，这是人类大脑内的视觉图像信息神经元、逻辑思维判断神经元与人类“自我学习”能力，在一瞬间里“并行”作业的结果。 “冯·诺依曼体系”沿用了半个世纪，但在接下来的人工智能时代，计算机需要尽可能地模拟人类大脑神经元和突触处理信息的方式，如视觉、听觉，随后，接受到的信息、图片和声音又能改变神经元之间的联系，这整个过程织梦模板网就是机器学习的过程。 机器学习的过程只有通过神经网络的计算才能实现，为了处理神经网络所带来的指数级数据增长，人们开始研发专门的芯片，才有了后来的“片上学习”。 “片上学习”的进化历程 从全球范围内来看，已有多家公司致力于“在线学习”的算法研究，在视觉、声音、大数据等领域人工智能均有一些落地的案例，相比之下“片上学习”在严苛的硬件环境中依旧研究进展缓慢。 比如IBM的TrueNorth项目，这个以神经形态工程学设计的CMOS芯片，包含了4096个硬件核心，每个核心包含256个可编程的神经元芯片，拥有超过100万的神经元。

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