Home&苍产蝉辫; 30年以上に渡って世界中の多くの研究者は、认识?学习机能を実现できるインテリジェント尝厂滨を発明しようとしてきた。このインテリジェント尝厂滨にとっての重要な目标は、柔软に広范囲の人工知能アプリケーションに适合させること，いわゆる幅広い汎用性を有する高性能なインテリジェントハードウェアの実现であった。ニューラルネットワークは、この目标を実现するための最も重要な候补であったが、残念ながらこれまでに汎用ニューラルネットワークの実用化は达成されていない。现在、アプリケーションごとに异なる特殊なニューラルネットワークに制限されて使用されている状况である。别のコンセプト、例えばサポートベクターマシン（厂痴惭）は、汎用的でインテリジェントなハードウェアを実现するために使用することさえも达成できなかった。その结果、计算処理のためのマイクロプロセッサのように，インテリジェントシステムのための普遍的な标準尝厂滨への梦は、今日まで现実のものとなっていない。
现在，我々の研究グループでは任意のインテリジェントなアプリケーションを普遍的な标準尝厂滨で现実する代替コンセプトを开発している（図1参照）。このコンセプトは、データベースにおいて高い并列度での最近傍探索を効率的に実施可能な集积回路に基づいている。我々はこの回路を最近傍検索エンジンと呼ぶ。最近、我々はコンパクトな完全パラレル型のデジタル最小ユークリッド距离検索エンジン（図2参照）の开発に成功している。このタスクは、これまで世界の他研究グループによって达成することができなかった。今、我々は任意のアプリケーションの特徴ベクトルの次元に対して検索エンジンの次元数を柔软に调整可能な新しい有望なコンセプトに取り组んでいる。これは、同じ最近傍探索エンジンが、学习及び认识の分野で任意の実用的な人工知能アプリケーションに适用できることを意味する。従って、人工知能アプリケーションのための普遍的な标準的尝厂滨の梦が现実に近づいている。我々は近い将来，この目标を达成するために一生悬命に努力する。
(2013/09/06)
図1： 任意の人工知能アプリケーション実装できる尝厂滨チップのコンセプト
図2： 最小ユークリッド距离検索エンジンのチップ写真
