“目前，一些公司开发的人工智能芯片主要基于GPU，CPU，FPGA，ASIC等，用于图像，语音识别，神经网络，深度学习算法和其他特殊的弱人工智能。”中国工程院院士赵勤平在人工智能研究院成立大会和人工智能高峰论坛上表示，要提高计算机系统的智商，就要在硬件和软件两方面做出努力。其中，更通用的类似计算单元SPU的研发是弥合逻辑思维与非逻辑思维之间鸿沟的核心单元。计算机系统的类人思维能力“思维能力是整个智能的核心。人的思维可以分为逻辑思维和非逻辑思维。赵勤平说，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认为是逻辑思维，而意象思维，直觉思维和鼓舞性见识被认为是非逻辑思维。计算机科学和技术工作者的三个永恒目标是使计算机系统更高效地运行，更自然地使用以及更智能地处理。其中，更高效的运行目标已导致过去几十年来计算存储容量的大幅增加，而更自然的需求的使用带来了VR技术的发展，以及使用AI技术的更智能处理手段来改进计算机系统的智商。但是，到目前为止已经实现的机器思维还没有跳出逻辑思维的范畴。 “计算机系统的IQ可以分为三个级别。”赵勤平说，第一级智商是比较和判断，第二级智商是演绎，第三级智商是由第二级智能支持的各种人工智能程序，例如概念形成。 ，机器推理，专家系统，机器学习，神经网络等，使其具有类似于人的思维能力。 “可以看出，人工智能系统的类人思维能力是归纳和类比。”赵勤平说，要提高计算机系统的智商，有两条途径：硬件和软件。其中，软件途径是研究知识操作和开发知识操作系统。赵勤平着重提到的人工智能硬件改进途径是开发具有类似计算能力的SPU。 SPU的应用可以使计算机系统弥合逻辑思维与非逻辑思维之间的鸿沟。人工智能进入2.0时代。 “ 1956年，科学家描述了AI早期的愿景：创建一种可以模拟人类学习或智力的机器。”东南大学人工智能学院院长和人工智能研究所所长（兼任），联想集团首席技术官兼高级副总裁芮勇表示，这一愿景目前正在分两步发展，一个是专用人工智能“不受干扰”，另一个是“集成”的。通用人工智能。如果您比较汽车，Rui Yong会将人工智能算法与汽车引擎进行比较。数据可以视为燃料，而计算能力则是决定汽车是否快速行驶的轮胎。工业应用决定了人工智能的发展路径。方向盘。他着重提到当前人工智能的计算能力正面临挑战，非GPU AI专用芯片生态系统仍需要改进。如果60年前的人工智能使用计算机来模拟人类的智能行为。经过60年的发展，越来越多的人工智能专家认识到机器智能和人类自然智能毕竟是不同的。它们是两种类型。本质上是完全不同的情报。”中国工程院院士潘云鹤认为，在某些方面，例如AlphaGo，机器智能比人类更智能。但是，人类智能的某些方面很难用机器智能来代替。最好的方法是将两者结合起来并结合起来，成为对人类更强大的代理。”潘云鹤说，这是人工智能2.。0我希望可以解决的问题。潘允和表示，人工智能2.0有很多技术线索，包括大数据智能，群智能，跨媒体智能，人机混合智能和