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计算力会限制人工智能的发展吗？“目前的阶段还谈不上限制，不过计算力确实提高参与人工智能的门槛，目前一场AI实验，少则几千美金，高则几百万美金，甚至更多，对研发人员来说，以前有个笔记本电脑就够用，但现在可不行了。”谭茗洲指出。 例如，目前最先进的自然语言处理模型XLNet，每次训练需要数百个谷歌深度学习加速器TPU运算三天，耗资超过10万美元。 要想促进算力飞速发展最需要什么？谭茗洲说，美国电视剧《蝙蝠侠》中小伙子问蝙蝠侠“你为什么有超能力”？蝙蝠侠答道，“因为我很有钱。”而现在要拥有AI的研发能力和未来超能力，从实际来讲就要“砸”钱，这是非常需要花钱的领域。 另外，有个好消息是，目前量子计算机的发展已经超越传统计算机的摩尔定律，以传统计算机的计算能力为基本参考，量子计算机的算力正在以双重指数的速度迅速发展。 业内人士预计，量子处理器对于算力的改变将不可避免，并一定具有爆发性，以至于谷歌量子人工智能实验室主任哈特穆特·内文这样描述——“开始看起来没有什么明显的变化，没什么变化……突然间，你会被吓到尖叫，瞬间进入一个不可思议的世界！” 据介绍，在计算力爆发之前的很长一段时间，产生数据的场景随着互联网的发展渗透到生活、生产的各个角落，并且随着通讯技术的进步，尤其是5G的商用，使得产生数据的基础场景覆盖面和深度达到新的层次，数据的生产也将达到一个新的数量级。 最后，谭茗洲表示，未来人工智能的突破，除了不断提升技术本身之外，还需要全球各国协同创新，融合发展，探索新的合作模式，如采取共享思维，调动世界各方面的计算资源集中发力，以降低计算的巨大成本。 或许在不久的未来，人工智能将迎来“开挂”的节奏。 |
