“目前一些公司研发的人工智能芯片主要还是基于GPU、CPU、FPGA、ASIC等，面向图像、语音识别，以及神经网络、深度学习算法等专项弱人工智能。”在近日举行的东南大学人工智能学院、人工智能研究院成立仪式暨人工智能高峰论坛上，中国工程院院士赵沁平认为，要提高计算机系统的智商，应从硬件和软件两方面同时发力，其中，研发更为通用的相似计算单元SPU，是跨越逻辑思维与非逻辑思维鸿沟的核心单元。
“思维能力是整个智力的核心，人类思维可以分为逻辑思维与非逻辑思维。”赵沁平说，其中，比较判断、概念形成、演绎推理、归纳推理、类比推理和辩证思维被看作逻辑思维，而形象思维、直觉思维和灵感顿悟被认为逻辑思维。
计算机科技工作者的三大目标是使计算机系统运行更高效、使用更自然、处理更聪明。其中，运行更高效的目标带动了过去几十年计算储存能力的大幅提升，使用更自然的要求则带来了VR技术的大发展，而处理更聪明就意味着利用AI技术提升计算机系统的智商。
“计算机系统的智商可以分为。”赵沁平说，一级智商是比较与判断，二级智商是演绎，而智商是在二级智能支撑下的各种人工智能程序，比如概念形成、机器推理、专家系统、机器学习、神经网络等，使其具有类人思维能力。
“由此可以看出，人工智能系统的类人思维能力是归纳、类比。”赵沁平介绍说，要提高计算机系统的智商，有硬件和软件两种线。其中，软件线是研究知识操作、研发知识操作系统。而赵沁平着重提到星期二右眼跳的人工智能硬件提升线，是研发拥有相似计算能力的SPU。SPU的应用，或将使计算机系统能够跨越逻辑思维与非逻辑思维鸿沟。
“1956年，科学家在AI诞生初期时描绘了一个愿景：制造出能模拟人类学习或智能的机器。”东南大学人工智能学院院长与人工智能研究院院长(兼)、联想集团首席技术官与高级副总裁芮勇说，目前这一愿景正在以两步跨越的方式向前发展，一是“心无旁骛”的专用人工智能，二是“融会贯通”的通用人工智能。
如果以一辆汽车作比较，芮勇把人工智能算法比作汽车的引擎，数据可以看作是燃油，而计算力则是决定汽车跑得快不快的轮胎，行业应用是决定人工智能发展径的方向盘。他着重提到，目前人工智能的算力正在面临挑战，非GPU AI专用芯片生态系统仍待完善。
“如果讲60年前的人工智能是用计算机模拟人的智能行为。经过60年的发展越来越多人工智能专家已经认识到机器的智能和人的自然智能毕竟是不同的，他们是两种本质上完全不同的智能。” 中国工程院院士潘认为，机器智能某些方面比人更聪明，比如说AlphaGo。
“但是人智能的某些方面是机器智能很难替代的。最好的办法是两者融合起来，结合在一起变成一个更强大的智能体为人服务。”潘说到，这是人工智能2.0希望可以解决的问题。
潘介绍，人工智能2.0已出现很多技术端倪，包括大数据智能、群体智能、跨智能、人机混合智能和自主智能等。
“在人工智能2.0时代，新的信息流、新的信息空间会给我们的生活带来很多新的变化。”潘认为，相关企业和机构应该根据自身的需求制定起新一代人工智能发展计划。
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