據英國《金融時報》報道，在意識到大幅加快計算速度可以推動人工智能實現突破后，Facebook也在跟亞馬遜和谷歌展開競爭，開發自己的人工智能芯片。Facebook首席人工智能科學家Yann LeCun（楊立昆）周一分享了他的研究論文，對人工智能計算機芯片的重要性進行了闡述。
Facebook首席人工智能科學家Yann LeCun（楊立昆）表示，該公司的目標包括一個具備足夠多“常識”的數字助手，使之可以跟人們就任何話題展開溝通，這對于目前的語音控制設備來說是一個巨大進步。
該公司還希望把人工智能變成更加實用的社交網絡控制工具，實現實時視頻監控，幫助人類審核員判斷某項內容是否違規。
Yann LeCun接受《金融時報》采訪時表示，Facebook希望與多家芯片公司合作設計新產品，最近還與英特爾合作開展了一個項目。但他也指出，該公司正在開發自己的定制ASIC芯片來支持人工智能項目。
“Facebook會在需要的時候開發自己的硬件——例如ASIC。如果還有其他難題，我們也會解決。”他說。這也是Facebook首次對芯片計劃給出官方回應。
在提到在芯片技術上取得突破的概率時，Yann LeCun補充道：“肯定還有很大的底層空間。”
Facebook決定開發自己的芯片會對英偉達構成挑戰，后者的圖形處理器目前被用于在數據中心里支持人工智能。英偉達還 因為大型數據中心客戶的訂單減少而面臨短期壓力。
更加專業的人工智能芯片是為了以更快的速度和更低的能耗完成單一任務，而不是以往的通用任務。不僅谷歌、亞馬遜和蘋果展開了相關投資，還有很多創業公司也在投資類似的產品。
關注芯片設計和硬件架構表明人工智能需要通過底層突破才能避免進入死胡同。
Yann LeCun表示，在人工智能的發展歷史上，通常需要硬件首先實現重大進步，研究人員之后才能在這一領域實現突破。
Facebook之前也曾經開發過其他硬件，包括設計了一套新的數據中心方案，并對外開源。Yann LeCun則表示，該公司也希望在芯片領域采取同樣的做法。
Facebook還在把研究精力集中在新的神經網絡設計上，這也是深度學習系統近期在圖像和語音識別領域進步的核心所在。
30年前，在AT&T的貝爾實驗室開發人工智能芯片時，Yann LeCun就模仿動物的視覺皮層開發了第一個卷積神經網絡，這目前已經在神經網絡系統中得到普遍應用。
Yann LeCun是深度學習崛起過程中的重要帶頭人，這種尖端人工智能技術已經被谷歌和亞馬遜用來提供語言翻譯和圖片識別等服務。
深度學習的核心是一種名為神經網絡的軟件，它可以篩選海量數據，從而比人類更快地注意到各種模式。但這項技術卻需要使用巨大的算力，因而推動英特爾和各種硬件創業公司探索新的計算機芯片設計，希望在執行某些人工智能計算任務時減少能耗、提升效率。
Yann LeCun將于本周一在舊金山的國際固態電路大會上發表一篇最新論文，闡述他對人工智能未來的愿景。具體而言，他將關注芯片和硬件的發展。
