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类脑芯片简史:不会是AI的终极答案吗?【秒速牛牛平台网址】
2021-01-13 [45404]
本文摘要:事实上,除了神经元行为的仿生计算,类脑计算还需要其他计算方法。类似大脑的计算出现了:另一种超越比特的方式为了理解像芯片计算这样的简化大脑,我们需要理解另外两件事:SNN和人工神经元。SNN的价值在于它描述了神经元之间的电位是如何产生和流动的。

【编者按】有可能大众觉得类脑芯片早已是可预见的未来,人类已经用它们找到了强大人工智能的大门。但是真的是这样吗?类脑芯片是否是AI的终极答案,今天埋下了太多的不确定性。为了客观地理解类脑芯片的未来,我们可能要往后推一段时间,然后解读它的过去。

类脑

人类对神经和大脑理解的历史。作者的极地身体。易鸥主编,可供行业专业人士参考。

今年8月,一则新闻震惊了中国科技界,尤其是AI圈。中国科研团队研发的“天机”芯片已经上了《大自然》杂志封面。相关文章展示了清华大学石团队开发的世界上第一个既能对抗脉冲神经网络又能对抗人工神经网络的异构融合脑芯片,并发布了利用“天极芯片”实现自行车自动驾驶的实验视频。类脑芯片简史:不会是AI的终极答案吗?这次事件对投资和行业的直接影响,就是“脑样芯片”和“脑样计算出柜”所涉及的投资、融资、收购和创业公司,在最近一段时间突然增多。

参与“类脑”的会议活动也突然减少。虽然“类脑热”远非比,但现实中可以看到这一领域的突然加剧。如果远远看去,近几年类脑芯片明显大规模越来越激烈。大学实验室和科技巨头争相拿走类脑芯片产品,很多专家学者指出人工智能要经历三个阶段:非常简单的人工智能、深度人工智能和标准化人工智能。

今天的深度自学,代表着第二阶段的开始,类脑计算是规范智力的关键。在这一点上,人们可能会觉得类脑芯片是可预见的未来,人类已经通过它们找到了强大人工智能的途径。但是真的是这样吗?类脑芯片是否是AI的终极答案,今天埋下了太多的不确定性。为了客观地理解类脑芯片的未来,我们可能要往后推一段时间,然后解读它的过去。

人类对神经和大脑理解的历史。神经行为学:用AI之外的另一种方式从人脑和智慧中提取某种技术,是一项由来已久的工作。不能让机器像人类一样识别、区分、思考,最终发展到今天的AI。

在另一个“兄弟研究”中,类脑芯片——已经一步一步开发出来。换句话说,类脑芯片的起点可能与AI无关。因为它是青蛙的大脑。

早在16世纪,列奥纳多达芬奇就在手稿中分析过青蛙被杀死后还能存活的现象。也许他发现了生物电和中枢神经系统的秘密。但是我们告诉达芬奇,手稿是最近才被发现的,所以这个发现就像他的许多惊人的发明家一样,成为了“达芬奇的秘密”。1786年,加涅发现了青蛙挂在金属栅栏上,腿不会颤抖的现象,然后他一步一步创造了早期生物电。

沿着青蛙以高尚的英雄牺牲精神扩张的道路,人类逐渐发现了生物电和神经系统的奥秘。也就是说,生物神经操作是依靠生物电刺激神经元节点,最终构建一个大脑控制身体的网状神经结构。从这个结构出发,神经科学家自然不会去想另一个问题:既然动物依靠神经元传递信息和控制,那么这种控制又是如何发生的呢?围绕这个问题,人类在20世纪开始了漫长的神经传递和神经动力学研究,1963年完成了神经行为学术语概念的确认。在这门学科中,研究人员已经从生物学、解剖学、神经光等角度明确提出了关于神经元的行为模型。

其中关于神经元计算的争论很多,甚至早期的AI概念被明确提出。我们讲人工神经网络是当今AI的基石,但是人工神经网络的明确提出只是人工智能中神经元研究和70年代计算机科学的结合,主要模仿神经元的分级处置的特点。

其基础在于统计学和生物学的概念。但是,随着AI和现代计算的大发展,神经行为学作为一门“兄弟学科”,也在改变着自己。

所以有人误解了,需要对神经元系统进行整体重构,在现实世界中,把类似于动物大脑中神经元的不道德的动力机制变成一种操作机制。这种蜡的主要原因是接近21世纪,人类发现的冯诺依曼建筑几乎是无限的。从根本上不同于经典计算的计算架构可能是最持久的解决方案。

量子计算是一种解决问题的方式,而全仿生神经元行为的解决方案是另一种——,在大多数情况下被称为类脑计算。事实上,除了神经元行为的仿生计算,类脑计算还需要其他计算方法。但在今天,毫无疑问模仿神经元的不道德是最圆滑的一种,所以我们今天看到的两种可以大致划等号。

但是人脑认识到它是最差的计算机,如果要开发AI,类似人脑结构的计算方法似乎很有魅力。于是类脑计算就出来了,在很多新的计算形式中自然占据了额外的点数,几十年后的今天,摩尔定律的无限性越来越明显,类脑计算就出来了,明显带走了一些成果。

类似大脑的计算出现了:另一种超越比特的方式为了理解像芯片计算这样的简化大脑,我们需要理解另外两件事:SNN和人工神经元。如上所述,人工神经网络本质上是一种基于统计迭代原理的计算架构。那么,要想成为一个像计算一样的大脑,就必须有一个在大脑神经元的运作上更仿生的计算架构。这种架构应该体现人脑计算的效率、精度和连续性,从而明确挑战了存储分离的冯诺依曼架构。

有这种事吗?确实如此。这是当今类脑芯片的基本测试标准:脉冲神经网络SNN。1952年,发现了神经功能和神经元电位的离子理论的诺贝尔奖获得者,艾伦劳埃德霍奇金爵士明确提出了脉冲神经网络的这一神经行为模型。

SNN的价值在于它描述了神经元之间的电位是如何产生和流动的。指出化学静电主要是由神经元之间的交换中的“神经递质”产生的,从而在神经网络中构建简单的星形神经系统相互作用。当发明家回到计算世界时,他变成了一个高度模仿神经元的计算架构。

它用重复脉冲仿生学模拟神经元电位,并包含独特的网络结构。今天,SNN已经在许多领域证明了自己的卓越,例如低功耗和标准化处理能力。但是,对于很多说SNN一定是ANN和下一代神经网络的进化的人来说,这些观点是不一样的,也是不尊重的。

计算

事实上,SNN经常出现得比安晚得多。说白了就是简单,用久了。真正让它留在实验室的是缺乏实际的任务处理能力。

但是就像大规模并行计算一样,一个转录了几十年深渊的新人工神经网络,谁能确定SNN的未来?类脑计算的另一个关键点是计算节点的问题。我们讲,按位计算的节点是晶体管的导电电源。但类脑计算拒绝模拟类似人类神经元的计算节点,从而构建另一种非位计算方式。

也就是说,我们必须制造人工神经元。今天,关于如何模拟或产生人工神经元,已经有了很多探索。

但总的来说,新材料还是有些问题的。类脑芯片需要批量生产,类脑计算基本上是用电路模拟人工神经元构建的。

这样工艺废品率高,生产效率低,但不是长久之计。沿着这两条路,人类逐渐跨过了类脑芯片的大门。

2011年,IBM宣布推出TrueNorth芯片,这也是用电路进行人类神经行为模拟的开始。2014年TrueNorth对第二代进行了修改,每平方厘米消耗20毫瓦以上,证实了类脑芯片的低功耗价值,以及类脑芯片在一些AI任务中的实际工作能力。然后,看着它,告诉它应该是英特尔。

2017年,英特尔宣布推出类脑芯片Loihi,享有13万个人工神经元。今年7月,英特尔宣布推出Pohoiki Beach,业界首款大规模神经形态学计算系统。该系统由64路组成,在自动导航系统和连续规划等必须高效执行的人工智能任务中,已经可以带来比GPU更低的功耗和处理能力。

此外,业界比较有名的类脑芯片还有高通的Zeroth,以及一些大学实验室和创业公司的发明者的芯片。不吃瓜的人反应完全一致,这个会场现在就来补充Google。

事实上,也许2019年是类脑芯片越来越多地应用于潜力的一年。无论是中国的秘密,还是Intel和IBM的类脑芯片,今天已经证明,它们在低功耗和超高速响应上有一点点想要的效果。这可能对AI领域涉及的一些任务有所帮助,如无监督自学、慢速定位、路径规划等。但客观来说,类脑芯片还没有接近成熟。

神经元

虽然主流科技公司都在争夺布局,但中国浙江大学的达尔文芯片和清华大学的天机芯片已经在路上了。但类脑芯片之间的距离确实打下了工业价值,从实验室进入现实世界还有很长的路要走。未知,未知:今天的类脑芯片是什么?是人类的Rankinus枪,还是唐吉戈对风车的宣言?也许我们知道今天得到答案是不合适的。

据测算,历史上不是每一次尝试都要一帆风顺的,很多结局都有最好的价值。总的来说,随着今天类脑芯片的发展,类脑芯片的几个优点和特点已经可以具体化了,那就是类脑芯片的光明面:1。

像人脑一样的存储与计算一体化,超越了存储与计算分离的架构,是类脑计算的核心突破。2.功耗极低,由于计算任务架构的复杂性,功耗会急剧增加。

这又一次给了计算功耗和风扇这两个难题一个新的方向。3.有可能更适合以SNN为代表的神经元式计算架构,看到未来AI发展道路上的无限性。而且不具备架构的灵活性,数组计算效率不波动。当然,最明显的优势是像计算一样的大脑可以绕过位编程和摩尔定律。

面对无限的计算能力,它就像量子计算一样,是人类的主救生艇。但光明的背后,当然是阴影。同样显而易见的是,类脑芯片在今天仍然有很大的不确定性,尤其是当有一些基本问题无法回答的时候。比如类脑芯片,任务处理能力差,计算能力水平低。

第一代TrueNorth甚至不能处理任何有价值的任务。虽然经过几年的发展,像计算这样可以在大脑中处置的任务更多了,但是要看到这些任务都有苛刻的前提条件。对于大多数计算出来的目标,类脑芯片都无法响应。

另一方面,用电子电路模拟人工神经元是极其不经济的。构建低效率的神经元仿真需要耗费大量的过程和技术。因此,面对未来,更多的人指出,我们必须寻找一种新的材料——,它可以取代晶体管,属于像计算一样的大脑。

但是这种材料是什么,如何让它像硅片一样便宜,今天还不知道。另一方面,与类脑计算兼容的架构、算法、编程方案等也处于普遍空白期。

总的来说,脑型芯片今天就像一个新的开发区,附近有机场和铁路,但其他的一切都还停留在研发计划上。尤其是在我们身边,要特别警惕一件事,那就是脑芯片造假的兴盛带来的危险。AI火了之后,未来更多的AI技术成为投资、融资、政府扶持的热点是很自然的事情。但类脑计算是用类脑芯片出来的,事实上还有很近的路要走。

今天业内关于它的争论往往是一场无边无际的非理性盛宴。笔者多次参加一些地方行业组织联合举办的类似脑芯片的活动,但现场辩论不一致,业界和学术界各界代表几乎没有就一个统一的技术逻辑进行过交谈。像打拳、伤害老师傅模型一样盲目开发大脑,很可能会被留下“做事不决策,量子力学”的浆糊。

回到现实的类脑芯片发展路径,今天的类脑芯片还处于实验室探索阶段,本质上不确定性太多。它的变化在现实中再次发生,中国显然站在了极富想象力的起跑线上。但是如果我们想让类似大脑的芯片为这个世界做出贡献,我们可能需要更多、更好、更冷静。

看完电影不告诉大家《富春山居图》?。


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