近些年，深度學習算法的出現，直接推動了人工智能的發展。但深度學習的成功，不單單只是理論方法的突破，更是在大數據與計算資源驅動下的突破。因此，眾多行業人士一致認為，人工智能還是處於一個較為初始的發展階段。
在剛剛過去的一年裡，人工智能吸金無數。來自清科研究中心的年終報告顯示，有七成的投資機構表示今年人工智能繼續會被作為重點投資領域，不過，同樣也有眾多機構認為人工智能被高估了。
就在近日，人工智能領域又出一利好消息，來自麻省理工學院的研發團隊研發出了一種新的芯片，能夠將人工智能的功耗降低95%，這一發現可能讓其在電池驅動的移動設備上運行。
特別是在過去的一年中，很多手機廠商將競爭放在了攝像頭和全面屏上，當差異化傾向相同的時候，新的創新技術也將順理成章的誕生，而人工智能也就成了各大手機廠商新的競爭處。
從目前的市場來看，無論是亞馬遜的Alexa，還是微軟Cortana及蘋果Siri，幾乎各大科技巨頭推出的人工智能助理都主打的是語音，定位為人工智能輔助功能。
也正是這樣，如今的智能手機也開始變的越來越智能。但這並不是最理想的狀態，因為圖形處理器的神經網絡在正常運行的時候需要大量的能量，這讓在電量有限的設備上運行人工智能有些不太切實際。
現在，來自麻省理工學院的研發團隊已經研發成功了這種芯片，能夠大幅度的降低芯片內存和處理器間來回傳輸數據的需求，從而達到降低95%的功耗。因為人工智能的神經網絡由成千上萬個相互連接的神經元組成，而每個神經元會接收來自下一層的神經元輸入，且再將輸出傳送到上層的多個神經元中來。
這說明了每個神經元，芯片都需要檢索特定連接的輸入數據和來自內存的連接權重，將它們相乘，並存儲，然而在每次輸入的時候重複該操作，因此也就會消耗主體大量的能量。然而麻省理工學院的新芯片不同於此，而是利用模擬電路，在內存中並行計算所有的輸入，從而減少需要推進的數據量，並最終達到能源的消耗。
其實，這並不是人類第一次在內存中內置處理數據的芯片。達到神經網絡功耗的降低，只不過這是人們第一次使用該方法來運行基於圖像的人工智能應用程序的強大的卷積神經網絡。然而，達到的好處就是讓智能手機、家用電器、各種連網的設備實現完全搭載人工智能的願望。
最後來看，離真正民用還是有一段距離需要走，但以如今科技發展速度來說，離真正的人工智能的那一天已經不會太遠了。
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