自然界中，即使最小的生物也能解決極為復(fù)雜的計(jì)算問題，很多昆蟲大腦的神經(jīng)元數(shù)目遠(yuǎn)低于100萬個(gè)，卻能實(shí)時(shí)跟蹤物體、導(dǎo)航和躲避障礙物。而人類大腦由860億個(gè)互相連接的神經(jīng)元組成，要讓人工智能變得和人一樣聰明談何容易。
目前由兩個(gè)上述神經(jīng)擬態(tài)芯片組成的神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)有26.2萬個(gè)神經(jīng)元，相當(dāng)于擁有了一只瓢蟲的智慧，而由768塊神經(jīng)擬態(tài)芯片組成的神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)的智慧則追上了倉鼠。
如果神經(jīng)元的組織方式?jīng)Q定了大腦的思考方式，那么實(shí)現(xiàn)神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算，首先需要構(gòu)建一個(gè)模擬大腦神經(jīng)元工作的計(jì)算芯片。宋繼強(qiáng)說：“我們?cè)噲D觀察、學(xué)習(xí)和理解大腦的運(yùn)行，并在計(jì)算機(jī)芯片上復(fù)制。”
德國海德堡大學(xué)物理學(xué)家卡爾海因茨·邁耶是神經(jīng)擬態(tài)學(xué)工程師們的領(lǐng)軍人物，在他看來，人類大腦具有低功耗、容錯(cuò)及無需編程三大特點(diǎn)，雖然人類大腦功率只有20瓦特左右，并且時(shí)刻都在失去神經(jīng)元，卻不影響它對(duì)這個(gè)世界的運(yùn)算、理解和應(yīng)對(duì)。相比之下，試圖模擬人腦的超級(jí)計(jì)算機(jī)卻必須預(yù)設(shè)算法，動(dòng)輒需要幾百萬瓦特的功率，失去一個(gè)晶體管就能破壞一個(gè)微處理器。
宋繼強(qiáng)說：“深度學(xué)習(xí)的功率越來越高，現(xiàn)在即便訓(xùn)練一個(gè)圖像識(shí)別模型，都需要數(shù)千瓦特，能源消耗已成為大規(guī)模AI部署的障礙。”
而擁有存儲(chǔ)和計(jì)算一體結(jié)構(gòu)的神經(jīng)擬態(tài)芯片，節(jié)約了傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)中處理單元和存儲(chǔ)器間通信所消耗的時(shí)間和功耗。
2017年，全球首款自主學(xué)習(xí)神經(jīng)擬態(tài)芯片問世，包含13萬個(gè)神經(jīng)元和1.28億個(gè)突觸，使芯片向人腦進(jìn)化成為可能。
如果說深度學(xué)習(xí)是通過大量標(biāo)注數(shù)據(jù)讓機(jī)器學(xué)習(xí)解決某一問題，如AlphaGO沒有學(xué)習(xí)象棋前，只會(huì)下圍棋，神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算就是通過模擬人腦神經(jīng)元工作機(jī)制，讓人工智能不只局限于某一領(lǐng)域。
在神經(jīng)擬態(tài)芯片展示的學(xué)會(huì)的各種能力中，不僅包括實(shí)時(shí)識(shí)別手勢(shì)、使用新型人造皮膚閱讀盲文、還包括通過自主學(xué)習(xí)獲得視覺地標(biāo)確定方向及學(xué)習(xí)新氣味，而上述每項(xiàng)功能只消耗數(shù)十毫瓦。
有專家認(rèn)為，這一突破為科學(xué)研究需要的可自主、互聯(lián)的實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理新方法奠定了基礎(chǔ)，擴(kuò)展了蓬勃興起的邊緣計(jì)算應(yīng)用前景。
要商用還需通用計(jì)算架構(gòu)
在深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)之后，神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算被認(rèn)為是推動(dòng)人工智能進(jìn)入新階段的重要手段。雖然量子計(jì)算也擅長大規(guī)模計(jì)算，在某些任務(wù)中，它的理論可擴(kuò)展性甚至超過神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)，但相比神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算，量子計(jì)算離真正商用還有不小的距離。
雖然看上去神經(jīng)擬態(tài)芯片的商用比量子計(jì)算更近一步，部分研究機(jī)構(gòu)已展示了很多神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算應(yīng)用，但要大規(guī)模商用，還需要解決通用性不足的問題。
“距離將產(chǎn)品推向市場，我們還要等待數(shù)年。”英特爾神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算實(shí)驗(yàn)室主任邁克·戴維斯說，我們真正感興趣的是找到一種像馮·諾依曼架構(gòu)那樣相對(duì)通用的新型計(jì)算架構(gòu)。這才是真正擴(kuò)展可應(yīng)用通用計(jì)算產(chǎn)品組合的開始。
研究機(jī)構(gòu)Gartner預(yù)測(cè)，2025年，神經(jīng)擬態(tài)芯片有望取代GPU，成為先進(jìn)人工智能部署的主要計(jì)算架構(gòu)。
宋繼強(qiáng)不完全認(rèn)同這種說法：“機(jī)器學(xué)習(xí)在很多領(lǐng)域依然是目前最好的訓(xùn)練、學(xué)習(xí)手段之一。只有將多種技術(shù)靈活的運(yùn)用到人工智能領(lǐng)域，它才能真正成為惠及民生的產(chǎn)業(yè)。”
宋繼強(qiáng)強(qiáng)調(diào)，Pohoiki Springs等神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)仍處于研究階段，設(shè)計(jì)目的并非取代傳統(tǒng)的計(jì)算系統(tǒng)，而是為研究人員提供工具來開發(fā)和描繪新的算法。(本報(bào)記者 劉 艷)
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