有了类脑芯片,人类还有freestyle吗?

2017-07-04 13:05:27 来源:EEFOCUS
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人工智能是人类研发升级芯片大方向,不管是语音交互还是影像识别,亦或者是指纹识别等等,人工智能芯片无疑是想让机器成为近似于人的存在或者创造出“超人”。研发者希望人工智能研发的科技产品未来可以作为人类智慧的容器,辅助人类的生活,承载人类的文化传承。这需要我们给机器一个脑子,一个类脑芯片

 

freestyle是近期的网络热词,是一个全新的网络梗,原意是指你会说唱吗?现在彻底被玩坏,完全成为调侃。freestyle确实是一种能力,展示了表演者的大脑词汇存储量,而且即兴表演也反映了大脑的应急反应能力。但是,如果机器人或者人工智能芯片足够强大,人类会失去类似freestyle这样的能力吗?

 

类脑芯片有何独特之处?

首先,类脑芯片的结构是独特的,不是传统的冯·诺依曼结构,而是专门的类人脑芯片结构。类人脑芯片架构是一款模拟人脑的新型芯片编程架构,这一系统可以模拟人脑功能进行感知、行为和思考。这种新型编程架构可以允许开发者为类人脑芯片设计应用程序,未来,它还可以允许计算机科学家开发出一种带有人脑功能的计算机,甚至比人脑更加智能。

 

 

其次,类人脑芯片的存储器不但但是数据存储单元,而是进一步研发成为类似人体的突触,这是迈向人造大脑重要的一步。我们知道人脑之所以复杂是因为庞大复杂的神经结构,人脑有上千亿个神经元,几乎所有的生物意识行为都是从这里发起的,所以让存储器模仿突触是实现类人脑芯片不可或缺的创举。

 

第三,类脑芯片的能源利用率极高,普通芯片在工作时会伴随大部分的散热,计算机芯片如果没有风扇或者空间智冷技术,几分钟就足以将自己融化。但是,类脑芯片却可以像人脑一样,几乎所有的热量都用于“思考”。

 

最后,类脑芯片懂得“学习”,人类大脑之所以厉害就是因为可以不管的学习和接纳新事物,通过机器学习算法,类脑芯片也做到了。从最开始的代码写入存储知识,到现在高通、IBM芯片自主学习获得知识,类脑芯片的环境应变能力正在不断的增强。

 

机器学习算法和仿脑计算

 

 

从算法的角度分析,类脑芯片和人工智能是有分别的,人工智能依托的是机器深度学习算法,而类脑芯片依托的仿脑算法。他们中间有很多重叠区但是也大有不同。我们先说机器深度学习算法:包含有监督学习和无监督学习。有监督学习又包含朴素贝叶斯分类器、最小二乘法、逻辑回归、支持向量机(SVM)、集成学习六种算法;无监督学习又包含聚类算法、主成分分析(PCA)、SVD矩阵分解、独立成分分析(ICA)四种算法。从功能上看,目前深度学习的应用集中于人工智能中的模式识别,如图象识别、语音识别等。但是,在人脑中,识别功能仅仅是整个大脑功能的一小部分,而且还不是核心部分,因为许多低级动物也具有良好的视觉和听觉的感知与识别功能。人脑的核心功能在于学习与运用。所以,人工智能采用的深度学习算法是有局限性的,他可以靠近人脑但不能完全复制人脑的功能。

 

仿脑计算在这方面表现出巨大的优势。仿脑计算则不但要从结构上模仿大脑,而且还要从神经元和突触的模型上模仿大脑,所以某种意义上讲,仿脑计算也可看成是深度学习将来的发展方向。仿脑算法目前的模型是LIF模型,通过简化神经元描述方程(HH方程)得来,HH方程是当前针对大脑行为描述最准确的方程,所以简化版的LIF模型可以让机器重现部分人脑行为,科学家对该模型评价很高。LIF模型还过于简单,想要完整重现人脑或者超越人脑,算法还需要进一步升级。

 

 
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作者简介
吴子鹏
吴子鹏

电子技术交流网编辑,网名:觉知躬行,电子信息工程专业出身。在知识理论的探寻之路深耕躬行,力求用客观公正的数据给出产品、技术和产业最精准的描述。

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