《連線》：AI的未來(lái)在于神經形态芯片，将取代CPU

       《連線》雜志(zhì)近日撰文指出，神經形态芯片（neuromorphics）被設計(jì)專門(mén)用于模仿人(rén)類大(dà)腦(nǎo)，他們可(kě)能很(hěn)快取代CPU。

以下為(wèi)文章內(nèi)容摘要：

類似于蘋果Siri這樣的人(rén)工智能服務，都需要把用戶問題傳輸到遙遠的數(shù)據中心，然後通(tōng)過數(shù)據中心的運算(suàn)再傳回答(dá)複。此類人(rén)工智能服務需要依托雲計(jì)算(suàn)，是因為(wèi)目前的電(diàn)子設備還(hái)沒有(yǒu)足夠的計(jì)算(suàn)力，來(lái)運行(xíng)機器(qì)學習所需的超強處理(lǐ)算(suàn)法。

目前絕大(dà)多(duō)數(shù)智能手機中配置的CPU，都無法單獨支持在設備中運行(xíng)像Siri這樣的系統能夠。不過理(lǐ)論神經科學家(jiā)、加拿(ná)大(dà)人(rén)工智能初創公司Applied Brain Research聯席首席執行(xíng)官克裏斯·艾利斯密斯（Chris Eliasmith），對新型芯片将會(huì)改變這一切充滿了信心。

“許多(duō)人(rén)都認為(wèi)摩爾定律已走向終結，這意味着使用同樣的方式，我們将無法廉價的獲得(de)‘更多(duō)計(jì)算(suàn)力’，”艾利斯密斯說。在他看來(lái)，神經形态芯片的快速發展将會(huì)解決這一問題。雖然神經形态芯片并不廣為(wèi)人(rén)知，但(dàn)若幹家(jiā)大(dà)型芯片制(zhì)造商已在開(kāi)發此類芯片。

傳統CPU的處理(lǐ)指令基于“時(shí)鍾時(shí)間(jiān)”--信息如同被節拍器(qì)管理(lǐ)一樣按一定的時(shí)間(jiān)間(jiān)隔發送。神經形态芯片在芯片中模拟人(rén)腦(nǎo)同步處理(lǐ)多(duō)種數(shù)據的能力。根據圖像、聲音(yīn)或其他信号的變化，神經元可(kě)以改變與其他神經元之間(jiān)的聯系。所以說，這些(xiē)神經形态芯片模拟的是人(rén)腦(nǎo)的神經網絡，可(kě)以實現人(rén)腦(nǎo)的部分功能。

神經形态芯片之所以具有(yǒu)巨大(dà)的市場(chǎng)潛力，是因為(wèi)此類芯片處理(lǐ)人(rén)工智能算(suàn)法的耗電(diàn)量極低(dī)。舉例來(lái)說，一塊由IBM制(zhì)造的神經形态芯片包含了五倍于英特爾标準處理(lǐ)器(qì)的的晶體(tǐ)管，但(dàn)卻隻需要耗費70毫瓦特的電(diàn)量。而一塊英特爾處理(lǐ)器(qì)需要35至140瓦特的電(diàn)量，耗電(diàn)量最高(gāo)達到神經形态芯片的2000倍。

艾利斯密斯指出，神經形态芯片的概念并不新鮮，從上(shàng)世紀80年代就已開(kāi)始設計(jì)。但(dàn)是當時(shí)的設計(jì)需要把特定算(suàn)法直接植入到芯片當中，這意味着需要一塊芯片了識别動作(zuò)，用另一塊芯片來(lái)檢測聲音(yīn)，還(hái)沒有(yǒu)芯片能夠像人(rén)類大(dà)腦(nǎo)皮層一樣扮演通(tōng)用處理(lǐ)器(qì)的角色。

這部分的源自于程序員還(hái)沒有(yǒu)辦法設計(jì)出與通(tōng)用芯片配合使用的算(suàn)法。因此即便是類似大(dà)腦(nǎo)的芯片早已被開(kāi)發出來(lái)，為(wèi)它們開(kāi)發算(suàn)法仍是研究人(rén)員主要的挑戰之一。

這些(xiē)努力的核心是一款名為(wèi)“Nengo”的編譯器(qì)，開(kāi)發者使用它為(wèi)能夠在通(tōng)用神經形态芯片硬件中運行(xíng)的人(rén)工智能應用開(kāi)發自己的算(suàn)法。編譯器(qì)是程序員用于編寫代碼的軟件工具，它把代碼翻譯成複雜的指令，讓硬件能夠做(zuò)一些(xiē)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(suàn)法加載到如神經形态芯片等許多(duō)不同硬件平台中的能力。很(hěn)快，熟悉Python的程序員就能夠為(wèi)神經形态芯片硬件編寫複雜的神經網（neural nets）。

“類似于視(shì)覺系統、語言系統、動作(zuò)控制(zhì)和(hé)适應性自動控制(zhì)器(qì)早已被植入了Nengo，”Applied Brain Research另一位聯席首席執行(xíng)官彼得(de)·蘇瑪（Peter Suma）表示。

使用Nengo編譯器(qì)編寫的最令人(rén)印象深刻的系統名為(wèi)Spaun。在2012年發布之後，Spaun被譽為(wèi)計(jì)算(suàn)機模拟的最複雜的大(dà)腦(nǎo)模型。Spaun能夠接收視(shì)覺輸入，計(jì)算(suàn)結果，并通(tōng)過機械手書(shū)寫下來(lái)。它的表現出來(lái)的智能，曾經隻被人(rén)類所擁有(yǒu)。雖然Spaun不夠完美，但(dàn)它極佳的表明(míng)，計(jì)算(suàn)機終有(yǒu)一天會(huì)模糊人(rén)類與機器(qì)認知的界限。最近通(tōng)過使用神經形态芯片，大(dà)多(duō)數(shù)Spaun的運行(xíng)速度提升了9000倍，且耗電(diàn)量要比原來(lái)使用常規CPU更低(dī)。到2017年年底，所有(yǒu)的Spaun都将會(huì)在神經形态芯片硬件中運行(xíng)。

艾利斯密斯因為(wèi)自己的項目赢得(de)了加拿(ná)大(dà)自然科學與工程技(jì)術(shù)研究理(lǐ)事會(huì)（NSERC）的約翰·波蘭尼獎（John C. Polyani），此獎也是加拿(ná)大(dà)對突破性科學成就的最高(gāo)認可(kě)。在蘇瑪偶然知道(dào)了艾利斯密斯的研究項目之後，他們二人(rén)開(kāi)始攜手商業化這些(xiē)工具。

“Spaun向我們表明(míng)，終有(yǒu)一天人(rén)類能夠開(kāi)發出流暢的智能推理(lǐ)系統，而神經形态芯片将會(huì)在短(duǎn)期內(nèi)讓人(rén)工智能了解許多(duō)類型的語境，”蘇瑪說。蘇瑪還(hái)強調，“像Siri一樣，在明(míng)确的發出指令之前，如今的人(rén)工智能仍都處于離線狀态，我們很(hěn)快将會(huì)擁有(yǒu)永遠在線、陪伴在用戶左右的人(rén)工智能助理(lǐ)。”

“想象一下Siri能夠聽(tīng)到和(hé)看到用戶的所有(yǒu)談話(huà)和(hé)交流。用戶可(kě)以詢問類似于‘中午午餐時(shí)我和(hé)誰談論了東京産品發布會(huì)？’或是‘瑪麗(lì)莎為(wèi)我妻子的生(shēng)日禮物有(yǒu)什麽想法？’等問題，”他說。當問及用戶的敏感信息是否會(huì)被一些(xiē)公司掌握時(shí)，蘇瑪強調人(rén)工智能會(huì)通(tōng)過用戶自己的設備處理(lǐ)算(suàn)法，因為(wèi)信息不需要再通(tōng)過大(dà)公司的服務器(qì)進行(xíng)處理(lǐ)。

對艾利斯密斯而言，“永遠在線”是實現真正意義的機器(qì)認知的必要一步。“如今市場(chǎng)中絕大(dà)多(duō)數(shù)的人(rén)工智能系統和(hé)我們使用的生(shēng)物智能系統的最大(dà)區(qū)别，就是後者永遠是即時(shí)運行(xíng)的。在物理(lǐ)世界裏，身體(tǐ)和(hé)大(dà)腦(nǎo)是配合使用的，”他說。

IT産業早已付出了大(dà)量的努力，欲把自己開(kāi)發的人(rén)工智能技(jì)術(shù)推廣給用戶。包括蘋果、亞馬遜、三星電(diàn)子、谷歌(gē)、Facebook等公司，都在開(kāi)發自己的語音(yīn)助手，希望有(yǒu)一天能夠讓它們成為(wèi)數(shù)字助手。

随着神經形态芯片和(hé)Nengo等工具的崛起，人(rén)工智能很(hěn)快将會(huì)在用戶手機中展示出驚人(rén)的自然智商水(shuǐ)平。