根據(jù)微軟表示，目前已經(jīng)為 HoloLens 眼鏡的芯片設(shè)計(jì)找到解決方案。未來，將透過額外增加的一套人工智能處理器，可以分析使用者在設(shè)備上看到和聽到的內(nèi)容，而不是浪費(fèi)寶貴的時(shí)間將資料送回云端，再接結(jié)果送回 HoloLens 眼鏡上。現(xiàn)階段該芯片正在開發(fā)中，將用在下一個(gè)版本的 HoloLens 上。不過，微軟對(duì)此沒有給出具體的問世時(shí)間表。
事實(shí)上，微軟極少致力于新處理器的開發(fā)上，這次首款為移動(dòng)設(shè)備設(shè)計(jì)芯片。而微軟會(huì)投入此領(lǐng)域的原因，是因?yàn)橐恍┢髽I(yè)認(rèn)定現(xiàn)成的處理器無法充分展現(xiàn)人工智能的潛力，這使得在相關(guān)設(shè)備上內(nèi)置芯片變得越來越流行。
而不只微軟，之前就有消息指出，2017 年 5 月時(shí)蘋果就開始測(cè)試一款配備有 AI 處理芯片的 iPhone 原型機(jī)。另外，Google 也正在準(zhǔn)備推出自己的第 2 版人工智能芯片。而這些發(fā)展都是為了說服消費(fèi)者購(gòu)買下一代的電子設(shè)備、如手機(jī)、虛擬現(xiàn)實(shí)頭戴設(shè)備，甚至是汽車。而這些設(shè)備上的 AI 體驗(yàn)將會(huì)是快速的，而且是無縫連接。
市場(chǎng)研究調(diào)查機(jī)構(gòu) Tirias Research 表示，對(duì)于一輛自動(dòng)駕駛汽車來說，沒有時(shí)間把資料送回云端，再做出決定。因?yàn)椋詣?dòng)駕駛汽車的資料量是巨大的，使用者無法把所有的資料都發(fā)送到云端處理。這也顯示，設(shè)備內(nèi)建人工智能芯片的時(shí)代將會(huì)逐漸來到。預(yù)計(jì)到 2025 年，與人們互動(dòng)的每一款設(shè)備中都將內(nèi)置人工智能。
另外，多年來包括英特爾（Intel）和其他公司所制造的中央處理器已經(jīng)為世界的小型電子設(shè)備和服務(wù)器提供了足夠的動(dòng)力和智慧。但是，就當(dāng)前人工智能的迅速發(fā)展來說，很大程度上依賴于借由分析模式和學(xué)習(xí)模式來類比人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而過去用于個(gè)人電腦和服務(wù)器的通用芯片，并不是為了快速處理多個(gè)問題而設(shè)計(jì)的，所以并不能滿足人工智能對(duì)運(yùn)算上的需求。
因此，近幾年來，微軟一直在開發(fā)自己的芯片，并且為其 Xbox Kinect 影像游戲系統(tǒng)開發(fā)了一款動(dòng)作追蹤處理器。還有，為了在云服務(wù)領(lǐng)域與 Google 和亞馬遜公司合作，微軟也使用了可編程的 “程序設(shè)計(jì)序列” 來釋放自己在人工智能領(lǐng)域的專長(zhǎng)，以應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的挑戰(zhàn)。
如今，微軟向英特爾子公司 Altera 購(gòu)買芯片，并透過軟件對(duì)芯片加以調(diào)整，在適應(yīng)自身的需求后，這種芯片的能力是獨(dú)一無二的。2016 年，微軟在一次展示實(shí)力的過程中，就曾經(jīng)使用了數(shù)千個(gè)這樣的芯片，將所有英文維基百科翻譯成西班牙語，其中包括 500 萬篇文章、30 億字，用的時(shí)間僅不到十分之一秒。
根據(jù)微軟的計(jì)劃，在下一步為軟將讓它的云端運(yùn)算客戶來使用這些芯片，用以加速自己的人工智能功能。該服務(wù)預(yù)計(jì)將在 2018 年推出后，客戶可以使用它來處理巨量資料中辨識(shí)圖像工作，或者使用機(jī)器學(xué)習(xí)的演算法來預(yù)測(cè)客戶的購(gòu)買模式。
不過，除了微軟之外，包括亞馬遜也使用了可編程的“程序設(shè)計(jì)序列”，并計(jì)劃使用一種由英偉達(dá) （Nvidia） 設(shè)計(jì)，名為 Volta 的新型芯片，藉該芯片可用于培訓(xùn)亞馬遜的人工智能系統(tǒng)。在此同時(shí)，Google 也已經(jīng)建立了自己的人工智能半導(dǎo)體內(nèi)容。這項(xiàng)名為 Tensor 的處理單元，已經(jīng)提供給客戶使用。因此，即便在內(nèi)部制造芯片的代價(jià)高昂，但是微軟卻別無選擇。因?yàn)樵诩夹g(shù)變化太快，又客戶需求快速提升的情況下，沒有進(jìn)行發(fā)展，微軟很容易就看不到領(lǐng)先者的車尾燈。
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