神經(jīng)形態(tài)芯片模仿人類大腦設計 將取代CPU" alt="神經(jīng)形態(tài)芯片模仿人類大腦設計 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，都需要把用戶問題傳輸?shù)竭b遠的數(shù)據(jù)中心，然后通過數(shù)據(jù)中心的運算再傳回答復。此類人工智能服務需要依托云計算，是因為目前的電子設備還沒有足夠的計算力，來運行機器學習所需的超強處理算法。

目前絕大多數(shù)智能手機中配置的CPU，都無法單獨支持在設備中運行像Siri這樣的系統(tǒng)能夠。不過理論神經(jīng)科學家、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。

“許多人都認為摩爾定律已走向終結，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，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準處理器的的晶體管，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80年代就已開始設計。但是當時的設計需要把特定算法直接植入到芯片當中，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)芯片硬件中運行的人工智能應用開發(fā)自己的算法。編譯器是程序員用于編寫代碼的軟件工具，它把代碼翻譯成復雜的指令，讓硬件能夠做一些事情。

讓Nengo實用性增強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被譽為計算機模擬的最復雜的大腦模型。Spaun能夠接收視覺輸入，計算結果，并通過機械手書寫下來。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，計算機終有一天會模糊人類與機器認知的界限。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)芯片硬件中運行。

艾利斯密斯因為自己的項目贏得了加拿大自然科學與工程技術研究理事會（NSERC）的約翰·波蘭尼獎（John C． Polyani），此獎也是加拿大對突破性科學成就的最高認可。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在線、陪伴在用戶左右的人工智能助理?！?/p>

“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論了東京產(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。當問及用戶的敏感信息是否會被一些公司掌握時，蘇瑪強調(diào)人工智能會通過用戶自己的設備處理算法，因為信息不需要再通過大公司的服務器進行處理。

對艾利斯密斯而言，“永遠在線”是實現(xiàn)真正意義的機器認知的必要一步。“如今市場中絕大多數(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，就是后者永遠是即時運行的。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中展示出驚人的自然智商水平。