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我们已经学会了AlphaGo的进化速度，以及它是否也会在写作机器人中体现出来？在人类可预见的未来，人工智能的进化空间非常大，但与人类大脑的高层次智能还有很大距离。

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例如，2012年，Google Brain项目使用的神经网络的深度总共为10亿个节点，而人脑中的神经元数量高达150亿个，并且相互连接的节点处的突触更加严酷。

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人工智能的发展经历了许多起伏，历史上的每一次低潮都与算法的瓶颈和算力的瓶颈有关，尤其是后者。尽管今天的分布式计算在算力上解决了一些问题，但并行计算仍然是不可或缺的。该算法可以得到改进，并且算力只能依靠定期提升。换句话说，未来人工智能发展的瓶颈将逐渐消除算法中的障碍，并专注于算力的限制。幸运的是，AI领域中GPU的定制异构计算也取得了快速进展，这给了算力持续向上的可靠期望。

在保证算力的前提下，该算法将快速起作用。人工神经网络的兴起和深度学习的兴起是最好的例子。既然互联网和开源社区的发展增加了合作，开发人员数量急剧增加，这些有利条件大大加速了人工智能的发展进程。至于AI的未来发展，它将产生与计算机领域相当的摩尔定律。

Text / 吸猫哥高级工程师，技术专栏作家，中国计算机协会成员。 IT评论，行业分析等等。

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