|?神经拟态计算的“一小步”,AI发展的“一大步”
雷锋网按 , 一个新技术从提出到成熟往往要经历多次热潮 , 当下热门的AI正是如此 。 纵观整个AI的发展历程 , 可以分为三个阶段 。 目前 , AI正在从2.0阶段发展到3.0阶段 , 此时 , 重要的一环就是神经拟态计算取得的突破性进展 , 而这又需要在两个方面发力 。
今天距离人类最初探索外太空已经有51年之久了 。 1969年 , 美国宇航员阿姆斯特朗踏上了月球表面 , 他的那句“我的一小步 , 人类的一大步”仍然被我们所熟记 。
正如人类从未停止过对外太空的探索一样 , 科研人员对人工智能(Artificial Intelligence)领域也从未停止过探索 。 如果说我们之前的探索是停留在人工智能的“地球表面” , 现在的科技进步、软硬件的成熟正带领我们进入人工智能的新领域 , 即人工智能的“外太空” 。 其中关键性技术——神经拟态计算的巨大突破就是一个重要的推进器 。
英特尔近期在超高能效比的神经拟态计算领域取得了瞩目的进展 , 例如Loihi芯片已经具备了嗅觉 , 可以识别10种有害气体;由有768颗Loihi神经形态芯片组成的Pohoiki Springs神经拟态计算系统拥有1亿个神经元 , 相当于一个小型哺乳动物 。 可以说 , 正是这些在神经拟态计算领域的“一小步” , 成就了AI发展的“一大步” 。
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AI3.0——让机器实现从感知到认知
人工智能的“外太空” , 也被业界称为AI3.0 , 它会和我们目前所处的AI时代有哪些不同?
【|?神经拟态计算的“一小步”,AI发展的“一大步”】
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英特尔中国研究院院长宋继强
回答这个问题之前 , 先来了解人工智能的发展历程以及不同的阶段的特点 。 英特尔中国研究院院长宋继强认为 , 人工智能可以从“感知”、“学习”、“抽象”、“推理”四个方面来衡量 , 而纵观整个人工智能的发展历程 , 可以分为三个阶段 。
最早的AI1.0时代可以概述为‘符号’学派主导的专家系统 。 这个时代注重基于规则的逻辑推理 , 可以在特定的、狭义定义的问题领域给出合理结论 。 这个时代的AI在感知方面发展有限 , 也没有涉足基于数据的‘学习’和‘抽象’能力 。
而AI2.0是“联结学派”主导的深度学习 , 也是我们现在所处的阶段 。 AI的能力在“感知”和“学习”领域都已经有了长足的进步 , 也具备了一定的抽象能力 , 依靠大量可采集的数据做AI训练 。
迈向AI3.0时代 , AI的能力需要在这四个方面全面提升 。 宋继强表示 , 在这个时代 , AI变得可解释、更安全 , 善于总结和利用知识 , 可以实现连续终生学习 , 同时 , AI也将变得更加可靠 , 符合人类的伦理道德 。
“总结来说 , 到AI3.0时代 , 机器已经拥有了人类的‘认知智能’ , 而不仅仅是停留在感知层面 , 距离机器超越人类的‘超人工智能’又更加进了一步 , ”宋继强表示 。
超高能效比 , 会自学的神经拟态计算芯片
助推AI从2.0阶段迈入3.0阶段 , 其中重要的一环就是神经拟态计算取得的突破性进展 。
神经拟态计算主要指用包括模拟、数字或者模数混合大规模集成电路(也包括神经元或者神经突触模型的新型材料或者电子元器件研究 )和软件系统实现神经网络模型 , 并在此之上构建智能系统的研究 。 神经拟态计算芯片的创新架构设计模拟人脑的神经元结构和运行方式 , 并将计算和存储融合一体 。
神经拟态计算以原生的方式支持独特的脉冲神经网络(SNNs) 。 这是一种特殊的网络 , 可以模仿人脑神经元的动态连接和强化方式将计算模块进行分布和自学习 。 SNN中每一个“神经元”都可以被多路输入的包含时序信息的脉冲单独激发 , 并向网络中其他神经元发送脉冲信号 , 从而直接改变神经元的电学状态 。
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