AI可以像人腦一樣運(yùn)作嗎？幾十年來(lái)，研究人員一直在問(wèn)這個(gè)問(wèn)題，這個(gè)大家長(zhǎng)期求索的問(wèn)題引起了質(zhì)疑、嘲笑、輕蔑等不同態(tài)度。
但是現(xiàn)在，神經(jīng)形態(tài)計(jì)算讓世界變得更美好的夢(mèng)想更近了一些。當(dāng)我們?cè)缴钊肓私馍窠?jīng)形態(tài)計(jì)算的好處后，越發(fā)會(huì)發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)和AI探索的成功似乎在很大程度上就取決于這個(gè)領(lǐng)域的進(jìn)展。
1、神經(jīng)形態(tài)計(jì)算對(duì)當(dāng)代AI的助益
未來(lái)的技術(shù)，例如自動(dòng)駕駛汽車和機(jī)器人，將需要實(shí)時(shí)訪問(wèn)和利用大量數(shù)據(jù)和信息。如今，在一定程度上，這是通過(guò)依賴于超級(jí)計(jì)算機(jī)功能的機(jī)器學(xué)習(xí)和AI完成的。但是，這些需求正在急劇增長(zhǎng)，速度、功率和規(guī)模正在成為阻礙進(jìn)步的主要障礙。
神經(jīng)形態(tài)計(jì)算芯片可以處理高速處理多個(gè)任務(wù)、學(xué)習(xí)任務(wù)和模式。這些芯片的功耗更低（最多可降低1000倍），效率可與超級(jí)計(jì)算機(jī)媲美。
神經(jīng)形態(tài)計(jì)算芯片是傳統(tǒng)系統(tǒng)中的重要升級(jí)，它緊湊，便攜且節(jié)能，是機(jī)器學(xué)習(xí)和AI模型的完美助手。
正是因?yàn)榱私膺@一點(diǎn)，科研人員不遺余力地投入神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的研究。有些人嘗試通過(guò)復(fù)制人腦的物理形態(tài)來(lái)進(jìn)行研究，也有人嘗試復(fù)制其功能。相比于前者，我們對(duì)后者的設(shè)想更加樂(lè)觀，因?yàn)檫@個(gè)想法有望取代戈登·摩爾（Gordon Moore）的設(shè)想——將晶體管封裝到基板上。
神經(jīng)形態(tài)計(jì)算涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)造和使用，其功能類似于人的大腦，可以進(jìn)行決策，還可以存儲(chǔ)信息并分析事實(shí)。它“展示了史無(wú)前例的低功耗計(jì)算基板，可在許多應(yīng)用中應(yīng)用。”
——IBM神經(jīng)形態(tài)專利申請(qǐng)
2、神經(jīng)形態(tài)計(jì)算近期發(fā)展
盡管有許多人闖進(jìn)這條跑道，但只有少數(shù)人跑在前方。我們來(lái)看一下神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的重要進(jìn)展：
英特爾Loihi——GPU的未來(lái)
這是一個(gè)14nm芯片，具有超過(guò)20億個(gè)晶體管和三個(gè)管理Lakemont內(nèi)核。“它包含一個(gè)可編程微代碼引擎，用于異步尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNN）的片上訓(xùn)練。該內(nèi)核共有128個(gè)核心包，每個(gè)核都有一個(gè)內(nèi)置的學(xué)習(xí)模塊，總共有約131,000個(gè)計(jì)算“神經(jīng)元”相互通信，從而使芯片能夠理解外界的刺激。”
Loihi可以比嗅探犬更快地嗅出十種有害物質(zhì)，還可以檢測(cè)周圍的有毒煙霧和疾病，并可以自動(dòng)調(diào)節(jié)，以促進(jìn)不同形式的學(xué)習(xí)。
將來(lái)，這個(gè)芯片將有望從經(jīng)驗(yàn)中進(jìn)行學(xué)習(xí)并實(shí)現(xiàn)自主決策。錦上添花的是，它的功耗大大降低，有望取代GPU。
IBM TrueNorth——晶體管數(shù)量的大力神
TrueNorth擁有4,096個(gè)內(nèi)核，使用三星的28納米制程，帶有54億個(gè)晶體管。它是IBM晶體管數(shù)量最多的芯片，在模擬復(fù)雜的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)功率不到100Mw，功率密度為20mW / cm2。
TrueNorth的體系結(jié)構(gòu)可以解決“視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)和多傳感器融合的問(wèn)題，并且有可能通過(guò)將類似大腦的功能集成到受功率和速度限制的設(shè)備中，從而徹底改變計(jì)算機(jī)行業(yè)。”
IBM表示，它可以有效地“實(shí)時(shí)處理高維、嘈雜的感官數(shù)據(jù)”，且能耗比普通計(jì)算機(jī)低。
麻省理工學(xué)院——芯片上的大腦
這是一種由硅天竺葵制成的芯片，具有“超過(guò)100萬(wàn)億個(gè)突觸來(lái)介導(dǎo)大腦中的神經(jīng)元信號(hào)”。在模擬實(shí)驗(yàn)中，它可以95％的準(zhǔn)確度精準(zhǔn)模仿人類的筆跡。此外，它還可以用于制作類人生物與自動(dòng)駕駛技術(shù)。
高通——Zeroth處理器
這款芯片致力于“生物啟發(fā)性學(xué)習(xí)”的三個(gè)主要目標(biāo)；使設(shè)備能夠像人類一樣觀察和感知世界；創(chuàng)建和定義神經(jīng)處理單元（NPU），高通正在開(kāi)發(fā)打破傳統(tǒng)模式的新型計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)。
3、神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的未來(lái)
神經(jīng)形態(tài)計(jì)算將極大地影響機(jī)器學(xué)習(xí)和AI的未來(lái)。“這些新型芯片應(yīng)極大地增加機(jī)器學(xué)習(xí)的使用，降低應(yīng)用程序的耗能，同時(shí)加速響應(yīng)速度。”德勤市場(chǎng)分析表示。
借助神經(jīng)形態(tài)計(jì)算，必將促進(jìn)人工智能的發(fā)展。
4、小常識(shí)
神經(jīng)形態(tài)計(jì)算是第五代AI。
第一代AI定義了規(guī)則并遵循經(jīng)典邏輯，在特定的、狹義的問(wèn)題域內(nèi)得出結(jié)論。
第二代AI使用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)來(lái)分析輸入，并專注于感官與感知能力。
第三代AI像人類一樣進(jìn)行思維，進(jìn)而解釋和適應(yīng)調(diào)整。
第四代AI結(jié)合了不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和其他形式的人工智能算法來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)或任務(wù)。
