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【特邀专栏】"刘"言"锋"语:冯•诺依曼架构在新人工智能时代的进化

2016-01-04 战略前沿技术


本文转自人工智能学家(AItists),由《互联网进化论》作者、威客创始人 刘锋 授权发布!


说起冯·诺依曼架构,就不得不说起图灵机(Turing Machine),图灵机是英国数学家阿兰·图灵(Alan Turing)于1936年提出的抽象计算模型,图灵机是一台存在于大脑中的计算机,拥有一个无限长的磁带,根据输入和一个状态迁移表确定下一步动作。



  计算机先驱者以图灵机为模型制造了第一代计算机,其中比较知名的是美国军方的ENIAC计算机,这个计算机几乎完全克隆了图灵机的设计,ENIAC程序是在多组插板上的跳线,形成了类似于图灵机的状态迁移图,为了完成这个程序,需要好几个人工作一周才能完成,然后这个程序就可以处理多组数据输入并生成结果。




  冯·诺依曼意识到这种编程方法非常低效,因此就设想能够将程序存储起来,形成“存储程序型”电脑,这种电脑的特点是将程序和数据都加载到内存中,将数据和程序转移到ALU(算术逻辑单元)和控制器进行计算,当然ALU也具有输入输出装置。冯·诺依曼架构的特点是非常简洁,不需要在内存和CPU(中央处理器)之间设置多条总线【1】


冯.诺依曼架构


新人工智能时代的AI威胁论和产生的标准智能模型



本世纪以来,随着互联网大数据的兴起、信息的爆炸式增长、深度学习等机器学习算法在互联网领域的广泛应用,人工智能再次进入快速发展时期。与此同时,不同领域的科学家,企业家如物理学家霍金,微软创始人比尔盖茨等人,纷纷对人工智能的未来表达了担心,提出人工智能的快速发展可能对人类本身产生威胁,由于这些科学家,企业家具有很强的影响力,人工智能威胁论因此得到广泛传播。


人工智能威胁论不仅仅是一个引发巨大争议的社会热点问题,其背后更是一个人工智能系统能否定量评测的课题。在上一篇文章中“重点阐述了建立标准智能模型,尝试统一概括人,生命体,机器人,人工智能系统的特征”。如下图所示:



图3 标准智能系统模型示意图


这个模型有如下特点:


特征1 能够通过声音、图像、文字等方式(包括但不仅限于这三种方式)从外界获取数据,信息和知识的能力。


特征 2 能够将从外界获取的数据、信息和知识转化为系统掌握知识的能力。


特征3 能够根据外界数据、信息和知识所产生的需求,通过运用所掌握的知识进行创新的能力,这些能力包括但不仅限于联想、创作、猜测、发现规律等,这种能力运用的结果可以形成自身掌握的新的知识。


特征 4 能够通过声音、图像、文字等方式(包括但不仅限于这三种方式)将系统产生数据,信息和知识反馈给外界或对外界进行改造。


标准智能系统如何与外部世界以及相互之间进行知识的交互,我们用下图进行阐述:



图4标准智能系统与外部世界交互图


新人工智能时代,冯·诺依曼架构的进化


我们在上文中提到,冯·诺依曼架构有五个构成部分,分别是计算器、逻辑控制装置、存贮器、输入系统、输出系统。对比我们在图3图4描述的标准智能模型和标准智能模型知识交互图,可以发现冯·诺依曼架构在互联网条件下的新人工智能时代可以补充两个部分,通过这种补充,试图将人,机器,人工智能系统用一个更为明晰的方式表示出来。


第一个是创新创造功能,即能够根据已有的知识,发现新的知识元素和新的规律,使之进入到存储器,供计算机和控制器使用,并通过输入输出系统与外部进行知识交互;


第二个是能够进行知识共享的外部知识库或云存贮器,而冯.诺依曼架构的外部存储其只为单一系统服务。


因此对冯诺·依曼架构进行扩展,形成如图5所示的新架构



图5 统一人和机器的新冯诺依曼架构



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