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频频引发关注的量子计算和类脑芯片,何时能达预期?_乐虎游戏电子

发布时间:2021-05-14    来源:乐虎游戏电子 46218

本文摘要:识别手写字体的机器学习算法。

识别手写字体的机器学习算法。IBM TrueNorth不仅在学术界引起了震动,在工业界也是如此。

IBM不仅在量子计算商业化方面进展迅速,而且在类脑芯片的研究方面也处于领先地位。2011年8月,在模拟人脑大脑结构的基础上,研制出两种具有感觉和理解功能的原型硅片TrueNorth,引起震惊。

2014年,第二代TrueNorth宣布在邮票大小的硅片上构建100万个“神经元”、256个“神经元”和4096个分段神经核,使用54亿个晶体管。与第一代相比,它的性能也有了很大的提高。功耗20毫瓦每平方厘米,是一代的百分之一,直径几厘米,是一代的十五分之一。IBM声称,如果48个TrueNorth芯片组构建一个4800万个神经元的网络,这48个芯片组的“智能水平”将与普通鼠标相似。

在IBM于2014年宣布第二代TrueNorth之后,科技部直到2017年11月才报道IBM将开发一款由64个TrueNorth神经形态学芯片驱动的新型超级计算机。这种新型超级计算机可以开发大规模深度神经网络的动态分析,用于区分高速空中的真假目标,其功耗比传统计算机芯片降低4个数量级。

但在IBM 2014年发布TrueNorth之后,深度自学的先驱、Facebook AI研究团队负责人Yann LeCun在一篇文章中写道,芯片在继续实施卷积神经网络深度自学模型开发图像识别时不会遇到困难。英特尔Loihi芯片比虾脑简单,比IBM的TrueNorth新型超级计算机早两个月。英特尔于2017年9月发布了自学型神经芯片Loihi。据悉,Loihi由128个计算内核组成,每个内核有1024个人工神经元,整个芯片有多达13万个神经元与1.3亿个神经元相连。

和所有神经元芯片一样,Loihi模仿大脑的运行模式,以“性刺激神经元”为基本计算依据,根据不同环境开发系统模式。这些神经元取代了传统硅片中的逻辑门,不再将信息视为二进制的1和0,而是发送信号权重,使其功能比二进制的更具模拟性。英特尔称Loihi为比现在处理器高1000倍的能耗比,并表示该芯片可以适应环境Go语言,用于自学。Loihi几乎不需要依靠大规模的数据和大量的计算能力进行深度自学,而是可以自学。

换句话说,Loihi可以在单芯片上完成训练和推理小说,并将其作为现实世界中必须动态自学的设备:自动驾驶无人机和汽车,动态适应环境中反复出现的情况;用摄像机搜寻失踪人员;或者让红绿灯自动适应环境交通状况。2018年,英特尔神经模拟计算项目总监迈克戴维斯(Mike Davies)预测,机器人将被用作神经模拟计算的刺客。作为回应,英特尔已经从特定的研究合作伙伴那里获得了第一批R&D系统,他们正在进行感官、运动控制、信息处理和其他应用方面的研究。必须考虑的是,从神经元数量来说,Loihi芯片比一个非常简单的虾脑还要简单。

人脑包含多达800亿个神经元,也就是说,这个芯片远没有模拟人脑内部的简单和不道德。高通的零号芯片到神经处理引擎高通也在大力部署在类脑芯片上。2013年,高通回应称正在打造全新的计算处理器。

这项技术需要模拟人脑和神经系统,使终端更智能,能够预测市场需求。高通将其命名为Zeroth。2015年,高通回应了Zeroth的研究项目“用脑灵感计算”,2014年取得明显变化。

对于为仿生脉冲神经网络开发的框架和工具,高通已经开始收集一些在公司注册的系统对。高通也回应了零号团队与Planet GmBH的合作,展示了在Snapdragon和零号平台上运行深度卷积迭代神经网络的强大力量。首次对移动终端中基于光学字符识别(OCR)的手写识别进行了测试。

高通还利用装载芯片的机器人小车进行显示,使小车在没有人脑启发的算法的情况下,完成了寻找道路和躲避障碍物的任务。在2015年MWC峰会上,高通公司宣布推出Snapdragon 820和Zeroth,这是一款针对该处理器的软硬件集成平台。高通回应称,有了这个平台,智能手机将变得更加智能,可以在用户收到指令之前预测其市场需求。

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2016年,名为高通骁龙神经处理引擎的SDK配备了高通第零机器智能平台,该平台经过特别优化,以充分发挥Snapdragon的异构计算功能。但是Zeroth在设计之初并不是专门针对AI手机和移动终端的AI芯片的解决方案,在功耗和运营效率上还是有自己的瓶颈。

所以高通针对AI手机和AI终端的AI芯片发布了更有特色的AI Engine,Zeroth也没有更多消息。除了中国团队中的芯片巨头,国内AI芯片初创公司西京还销售了两个产品,即一个自主研发的100亿规模的神经元脑建模模拟器(Westwell Brain)和一个商业化的5000万规模的脑神经元芯片(DeepSouth),其中商业化的芯片可以模拟5000万个“神经元”,总计超过50亿个“神经元”。

据悉,该芯片不具备“自学习、自动态提升”的能力,可以在“无网络”的情况下使用,无需通过网络连接后台服务器。还有一个国内的小型类脑芯片研究团队AI-CTX,相信是设计了一个类脑芯片模型,不仅具有类似人脑神经元的电学特性和动力学参数,而且具有非常简单的操作和存储功能。它还采用了类似的布线方式,使得芯片之间的通信突破了物理上的容差,减少了芯片组原有的网络,并且善于处理包括温度、气压、人体信号、loT等时间参数在内的数据。总结量子计算和类脑芯片可能会成为改造AI的两大技术,但即使巨头们投入大量资源研发,这两项技术仍然面临诸多挑战,大规模应用也没有具体的时间表。

这两项技术也受到了极大的批评。IBM发布第一台量子计算机后,面临批评。对于谷歌2018年构建量子霸权的悲观态度,竞争对手阿里巴巴也明确批评。

根据各大公司的研究结果,IBM TrueNorth这种类脑芯片的效率不如传统架构中使用神经网络的芯片。英特尔实验室高级总工程师兼首席科学家纳拉扬斯里尼瓦萨(Narayan Srinivasa)也否认英特尔的洛伊希芯片在用于一些深度自我学习模型时表现不佳。

然而,赫里奥特-瓦特大学的教授米夏埃尔哈特曼在最近的一篇论文中写道:“我和我的同事们希望为最近的量子技术创造第一台专用的神经网络计算机,而不是人工智能软件。通过整合神经网络和量子计算的两个计算分支,预计将需要一个突破,以允许人工智能以前所未有的速度运行,并在短时间内自动做出非常复杂的决策。

”当然,米夏埃尔哈特曼也回应说,这将需要十年或更长时间。涉及的文章:【重】IBM在独立国家发表了世界上第一篇关于商用量子计算机的原创文章,并禁止发表。以下是发布通知。


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