神經(jīng)形態(tài)芯片模仿人類大腦設(shè)計 將取代CPU" alt="神經(jīng)形態(tài)芯片模仿人類大腦設(shè)計 將取代CPU" src="http://images.ofweek.com/Upload/News/2017-03/16/Moon/1489630444628055169.jpg" width="600" height="389"/>

《連線》雜志近日撰文指出，神經(jīng)形態(tài)芯片（neuromorphics）被設(shè)計專門用于模仿人類大腦，他們可能很快取代CPU,。以下為文章內(nèi)容摘要：

類似于蘋果Siri這樣的人工智能服務(wù)，都需要把用戶問題傳輸?shù)竭b遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)中心,，然后通過數(shù)據(jù)中心的運(yùn)算再傳回答復(fù)。此類人工智能服務(wù)需要依托云計算,，是因為目前的電子設(shè)備還沒有足夠的計算力,，來運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)所需的超強(qiáng)處理算法。

目前絕大多數(shù)智能手機(jī)中配置的CPU,，都無法單獨支持在設(shè)備中運(yùn)行像Siri這樣的系統(tǒng)能夠,。不過理論神經(jīng)科學(xué)家、加拿大人工智能初創(chuàng)公司Applied Brain Research聯(lián)席首席執(zhí)行官克里斯·艾利斯密斯（Chris Eliasmith）,，對新型芯片將會改變這一切充滿了信心,。

“許多人都認(rèn)為摩爾定律已走向終結(jié)，這意味著使用同樣的方式,，我們將無法廉價的獲得‘更多計算力’,，”艾利斯密斯說。在他看來,，神經(jīng)形態(tài)芯片的快速發(fā)展將會解決這一問題,。雖然神經(jīng)形態(tài)芯片并不廣為人知，但若干家大型芯片制造商已在開發(fā)此類芯片,。

傳統(tǒng)CPU的處理指令基于“時鐘時間”－－信息如同被節(jié)拍器管理一樣按一定的時間間隔發(fā)送,。神經(jīng)形態(tài)芯片在芯片中模擬人腦同步處理多種數(shù)據(jù)的能力。根據(jù)圖像,、聲音或其他信號的變化，神經(jīng)元可以改變與其他神經(jīng)元之間的聯(lián)系,。所以說,，這些神經(jīng)形態(tài)芯片模擬的是人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以實現(xiàn)人腦的部分功能,。

神經(jīng)形態(tài)芯片之所以具有巨大的市場潛力,，是因為此類芯片處理人工智能算法的耗電量極低。舉例來說,，一塊由IBM制造的神經(jīng)形態(tài)芯片包含了五倍于英特爾標(biāo)準(zhǔn)處理器的的晶體管,，但卻只需要耗費70毫瓦特的電量。而一塊英特爾處理器需要35至140瓦特的電量,，耗電量最高達(dá)到神經(jīng)形態(tài)芯片的2000倍,。

艾利斯密斯指出，神經(jīng)形態(tài)芯片的概念并不新鮮，從上世紀(jì)80年代就已開始設(shè)計,。但是當(dāng)時的設(shè)計需要把特定算法直接植入到芯片當(dāng)中,，這意味著需要一塊芯片了識別動作，用另一塊芯片來檢測聲音,，還沒有芯片能夠像人類大腦皮層一樣扮演通用處理器的角色,。

這部分的源自于程序員還沒有辦法設(shè)計出與通用芯片配合使用的算法。因此即便是類似大腦的芯片早已被開發(fā)出來,，為它們開發(fā)算法仍是研究人員主要的挑戰(zhàn)之一,。

這些努力的核心是一款名為“Nengo”的編譯器，開發(fā)者使用它為能夠在通用神經(jīng)形態(tài)芯片硬件中運(yùn)行的人工智能應(yīng)用開發(fā)自己的算法,。編譯器是程序員用于編寫代碼的軟件工具,，它把代碼翻譯成復(fù)雜的指令，讓硬件能夠做一些事情,。

讓Nengo實用性增強(qiáng)的是它使用了程序員們熟悉的Python變成語言,，以及它把算法加載到如神經(jīng)形態(tài)芯片等許多不同硬件平臺中的能力。很快,，熟悉Python的程序員就能夠為神經(jīng)形態(tài)芯片硬件編寫復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)（neural nets）,。

“類似于視覺系統(tǒng)、語言系統(tǒng),、動作控制和適應(yīng)性自動控制器早已被植入了Nengo,，”Applied Brain Research另一位聯(lián)席首席執(zhí)行官彼得·蘇瑪（Peter Suma）表示。

使用Nengo編譯器編寫的最令人印象深刻的系統(tǒng)名為Spaun,。在2012年發(fā)布之后,，Spaun被譽(yù)為計算機(jī)模擬的最復(fù)雜的大腦模型。Spaun能夠接收視覺輸入,，計算結(jié)果,，并通過機(jī)械手書寫下來。它的表現(xiàn)出來的智能,，曾經(jīng)只被人類所擁有,。雖然Spaun不夠完美，但它極佳的表明,，計算機(jī)終有一天會模糊人類與機(jī)器認(rèn)知的界限,。最近通過使用神經(jīng)形態(tài)芯片，大多數(shù)Spaun的運(yùn)行速度提升了9000倍,，且耗電量要比原來使用常規(guī)CPU更低,。到2017年年底，所有的Spaun都將會在神經(jīng)形態(tài)芯片硬件中運(yùn)行,。

艾利斯密斯因為自己的項目贏得了加拿大自然科學(xué)與工程技術(shù)研究理事會（NSERC）的約翰·波蘭尼獎（John C． Polyani）,，此獎也是加拿大對突破性科學(xué)成就的最高認(rèn)可,。在蘇瑪偶然知道了艾利斯密斯的研究項目之后，他們二人開始攜手商業(yè)化這些工具,。

“Spaun向我們表明,，終有一天人類能夠開發(fā)出流暢的智能推理系統(tǒng)，而神經(jīng)形態(tài)芯片將會在短期內(nèi)讓人工智能了解許多類型的語境,，”蘇瑪說,。蘇瑪還強(qiáng)調(diào)，“像Siri一樣,，在明確的發(fā)出指令之前,，如今的人工智能仍都處于離線狀態(tài)，我們很快將會擁有永遠(yuǎn)在線,、陪伴在用戶左右的人工智能助理,。”

“想象一下Siri能夠聽到和看到用戶的所有談話和交流,。用戶可以詢問類似于‘中午午餐時我和誰談?wù)摿藮|京產(chǎn)品發(fā)布會,？’或是‘瑪麗莎為我妻子的生日禮物有什么想法？’等問題,，”他說,。當(dāng)問及用戶的敏感信息是否會被一些公司掌握時，蘇瑪強(qiáng)調(diào)人工智能會通過用戶自己的設(shè)備處理算法,，因為信息不需要再通過大公司的服務(wù)器進(jìn)行處理,。

對艾利斯密斯而言，“永遠(yuǎn)在線”是實現(xiàn)真正意義的機(jī)器認(rèn)知的必要一步,?！叭缃袷袌鲋薪^大多數(shù)的人工智能系統(tǒng)和我們使用的生物智能系統(tǒng)的最大區(qū)別，就是后者永遠(yuǎn)是即時運(yùn)行的,。在物理世界里,，身體和大腦是配合使用的，”他說,。

IT產(chǎn)業(yè)早已付出了大量的努力,，欲把自己開發(fā)的人工智能技術(shù)推廣給用戶。包括蘋果,、亞馬遜、三星電子,、谷歌（微博）,、Facebook等公司，都在開發(fā)自己的語音助手,，希望有一天能夠讓它們成為數(shù)字助手,。

隨著神經(jīng)形態(tài)芯片和Nengo等工具的崛起,，人工智能很快將會在用戶手機(jī)中展示出驚人的自然智商水平。