蓋世汽車訊 在線查找“終身學(xué)習(xí)”，用戶發(fā)現(xiàn)一長(zhǎng)串應(yīng)用程序可以教學(xué)如何縫被子、下棋甚至說一門新語言。然而，在人工智能（AI）和自主設(shè)備等新興領(lǐng)域，“終身學(xué)習(xí)”的含義有所不同，而且更加復(fù)雜。它指的是設(shè)備連續(xù)運(yùn)行、與其環(huán)境交互并從其環(huán)境中實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)的能力。

這種能力對(duì)于一些最有前途技術(shù)的發(fā)展至關(guān)重要——從自動(dòng)送貨無人機(jī)和自動(dòng)駕駛汽車，到能夠完成對(duì)人類而言過于危險(xiǎn)的工作的外行星漫游車和機(jī)器人。

在所有這些情況下，科學(xué)家們正在以極快的速度開發(fā)算法來實(shí)現(xiàn)這種學(xué)習(xí)。但設(shè)備運(yùn)行這些新算法所需的專用硬件人工智能加速器或芯片必須跟上。

圖片來源：期刊《Nature Electronics》

這就是美國能源部（DOE）阿貢國家實(shí)驗(yàn)室（Argonne National Laboratory）的研究員Angel Yanguas-Gil所面臨的挑戰(zhàn)。據(jù)外媒報(bào)道，Yanguas-Gil和一個(gè)多學(xué)科的同事團(tuán)隊(duì)近期在期刊《Nature Electronics》發(fā)表了一篇論文，探討了人工智能驅(qū)動(dòng)設(shè)備面臨的編程和硬件挑戰(zhàn)，以及如何通過設(shè)計(jì)克服這些挑戰(zhàn)。

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