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如網路初問世或是鐵路的誕生的狀況相似，人們對其發明欣喜若狂，衍生出諸多小型公司的爭相仿效與跟進。就人工智慧的部分，成為主流趨勢後，大家開始有了自己的人工智慧晶片，並宣稱它將會成為人類從事任何事情的核心。

為求AI技術更加普及，應當繼續研究如何強化其硬體設施及相關零件，同時這並不代表要回到離散型人工智慧或是仿人類神經元的電腦晶片。而是可以預期有更多AI於各領域的應用，從電腦輔助乃至於客服及銷售。

若將其與人類大腦相比擬，電路所執行的能量是比生物系統多五到六個級別。更何況人類大腦在僅僅「35瓦瓦」的功率下所執行的工作效率已經足以驚人。

就現存像是 ADAS 的大型複雜體系，若與人腦比較的話，幾乎是小巫見大巫。可以將人腦視為一個大型記憶設備，其得以完美運作的原因乃在其固定功能區域，每個區域都各司其職。同時也是一個錯綜複雜的系統，於區域與區域之間，也存在著相互整合、相互連結的特性。

人工智慧也需要同樣的概念，亦即「用於特定任務的專屬子系統」，而不是更大規模的一般運算。這將使能源的使用得以強化。

人工智慧研究組織 OpenAI 發現，訓練一個語言模型的耗能，幾乎與三個家庭一年使用的能量相同。因此，在人工智慧更加普及的趨勢中，硬體設備的強化可說是勢在必行。（記者／戴偉丞）

參考資料：

https://aithority.com/machine-learning/neural-networks/ai-continuing-the-chase-for-brain-level-efficiency/

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