围棋人机大战让“人工智能”再度遭到广泛重视，也让其完结功用的柱石“神经网络”走入人们的视界。那么，“神经网络”终究是什么呢？

  众所周知，核算机强壮的当地是运算才能，假设说问X的N次方核算时机瞬间给出答案，可是人却不可；但假如要问地上跑的是猫仍是狗，三岁小孩都会瞬间给出答案，核算机却不可。为了让核算机在分类辨认范畴有所发展，神经网络诞生了。构成电脑神经网络的组成部分叫“神经元”。这儿的神经元仅仅借用了生物学的名词，和人脑并没有联系。

  神经网络最重要的用处是分类和辨认。举例说明，把一张猫的相片交给核算机让其辨认，核算机经过这张相片的像素信息逐层剖析，每一层都会有若干个神经元担任分化画面上的信息，比如说第一层担任剖析相片上的概括信息，这样一个时间段可能有一半的神经元判别这个相片上是狗另一半以为这个相片上是猫，没联系再交给下一层剖析，下一层的神经元担任剖析相片上的色彩信息，再下一层担任剖析相片上的纹路信息，以此类推。到了最终一层核算机得出的成果是相片上的动物是狗。但假如核算得出了过错的信息，神经网络就得从头再来一遍，这时候每层的神经网络就会检讨上一次的过错，剖析得出正确的成果。

  现在担任神经网络运算的处理器仍是一般电脑用的处理器（包含X86和ARM芯片）。要想让神经网络算法经过云服务和手机等载体便利一般用户，核算机硬件现已成了一个要害瓶颈。2010年，谷歌运用1.6万个处理器运转7天来练习一个辨认猫脸的深度学习神经网络，耗费这么多机器只能作为技能的验证，无法推行。而在围棋上战胜了人类的“阿法狗”则运用了更多的处理器，未来人工智能要想完结像人脑相同的千亿个神经元网络，需求更加多机器来完结。

  近来，中科院研发了全球首颗神经网络处理器“寒武纪”，选用DianNaoYu指令集的寒武纪深度学习处理器相对于X86指令集的CPU有两个数量级的功能提高，该处理器在硬件规划上更契合神经网络逐层剖析的特色，从而能精确、快速地辨认更为杂乱的事物。

  据科研人员介绍，该项科研成果的产业化现已提上日程。未来，反诈骗的刷脸付出、手机图片查找等都将成为实际。