為令人工智能更加完善並應用在更多的層面，不同廠商都都努力研究新科技。IBM 的 TrueNorth 晶片就是其中一項引人注目的技術。它最大特色就是模彷我們腦袋的運作方式。
像人腦般思考 Deep Learning 更有效率
無論是辨認圖片、文字、語言，都需要 Deep Learning。 Facebook 的人臉辨識和 Skype 的即時翻譯，就是其中的例子。現時 Google 、 Facebook 和 微軟都是使用 GPU 或 FPGA 進行 Deep Learning。但如果使用 TrueNorth 可以做得更有效率。
TrueNorth 模彷人腦，揉合了生物學上神經元、突觸、神經網絡等概念，大大提高了 Deep Learning 的表現。此外，使用 TrueNorth 來進行 Deep Learning 可以佔較少的空間，耗更少電。在小型的裝置上，包括手機，便可以利用 TrueNorth 以改善 AI 。
讓手機更有智慧
現時手機的 AI 很依賴網絡。如果沒有上網，很多功能都會失效。例如 Google Now 需要用 Deep Learning 來進行語音辨識和自然語言處理。
但處理是在 Google 的伺服器上進行，而非手機本身。所以當不能上網的時候，服務就無用了。
這是因為 Deep Learning 需要龐大的處理能力，所以手機只可連接網上的數據中心來進行處理，而不能單單透過裝置來進行。
然而使用 TrueNorth ，部分的處理能力便可以由網上移植到手機，從而提高裝置的 AI。
由於 TrueNorth 體積細小，耗電量低，假如成功的話，便可以在手提裝置上使用，並提升處理速度，省卻資料傳送時間；長遠而言，如果獲廣泛使用，數據中心的負荷便可以減少。
有關 TrueNorth 的發展仍然在起步階段，30 間的機構將會得到 TrueNorth 並帶回各自的實驗室進行研究。
Source : wired
