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神经网络使用硬件和软件搭建出了类似于人脑的神经元网络，这可以追溯到上世纪80年代，但直到2012年，Krizhevsky和Hinton才开始发明在图形处理器（GPU）上运行神经网络的技术。GPU原本是为游戏和其它高性能图像软件设计的专用处理芯片，但事实证明，它们也非常适合驱动神经网络。

谷歌、Facebookitter、微软和其它许多公司现在都使用GPU驱动的人工智能来处理图像识别等多种任务，包括互联网搜索和安全应用等。Krizhevsky和Hinton后来加入了谷歌。

微软的一个研究团队设计了一个远比“典型设计”复杂的神经网络，该网络能够进行多达152层的复杂数学运算，而典型设计一般只有六到七层。这预示着未来几年，微软这样的公司将能使用GPU及其它专用芯片的庞大集群来极大提升包括图像识别在内的各种各样的人工智能服务，包括识别语音甚至理解人类自然表达的口语。但是建造这样的大型神经网络是极其困难的。

为了确定每一层的工作模式以及与其它层的通信方式，需要将不同的特定算法部署到每一层上，但这却是一个极其艰难的任务。但微软在这里也有技巧。他们设计了一个能够帮助他们建造这些网络的计算系统。研究人员可以识别一些可能有用的大型神经网络部署方式，然后该计算系统可以在一系列的可能性上对此进行循环计算，直到确定出 选择。

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