近日，在东北大学浑南校区信息学馆前，计算机科学与工程学院学生蒋承知的脚下有一个小小的、如螃蟹般的机器人紧紧地跟随着他，寸步不离，正在对他的行为进行“深度学习”，蒋承知则仔细地检查着机器人的各项参数，并进行详细记录。
蒋承知是东北大学的一名本科生，他和同伴于起、叶文强、甘淞元组成的创新团队，将现场可编程门阵列FPGA神经芯片运用于人工智能深度学习领域，采用卷积神经网络，尝试在芯片中模仿人脑以大规模的平行方式处理信息，目前项目组已成功实现将基于FPGA的神经芯片植入到硬件资源进行深度学习，并获得大学生创新项目国家级资助。
深度学习是指通过学习样本数据的内在规律和深层特征，使神经网络结构能够像人一样具备分析和自主学习新东西的能力，目前该技术在文字、图像处理、语音识别、机器翻译等领域，已经取得很多成果。但随着电子信息技术的发展，要求计算机能够更加“任性”地服务于生活，需要机器本身能像人一样识别与感知周围的环境，并对复杂的环境作出正确的判断，这对计算机深度学习的便捷性和低成本获取提出了更高的要求。
