來(lái)源： 科技日報作者： 何屹 毛黎

   今日視點(diǎn)

    8月18日，藍色巨人IBM公布了一個(gè)令人振奮的消息。他們通過(guò)模擬大腦結構，首次成功構建出兩個(gè)具有感知認知能力的硅芯片原型，可以像大腦一樣具有學(xué)習和處理信息的能力。IBM公司領(lǐng)導該研究項目的負責人德哈門(mén)德拉•莫德哈表示，這兩個(gè)計算機芯片結合了神經(jīng)元的計算能力、突觸（或神經(jīng)節）的記憶能力和軸突的通信能力，基于這樣的芯片，新一代計算機即將閃亮登場(chǎng)。

    依靠軟件來(lái)實(shí)現人工智能的計算機智商太低

    自從計算機誕生以來(lái)，人類(lèi)就憧憬著(zhù)有朝一日，計算機能像人類(lèi)大腦一樣，會(huì )學(xué)習、懂交流、能感知、可互動(dòng)，成為真正具有人工智能的電腦。

    這樣的想法說(shuō)來(lái)很好，但做起來(lái)卻非常的難。一種思路是通過(guò)編制各種各樣復雜的軟件來(lái)實(shí)現人工智能。比如現如今大家使用的搜索引擎，就編制了復雜的計算機軟件，可以依據過(guò)去發(fā)生的事件，初步預測一些特定的人類(lèi)行為。再如智能手機，只要輸入幾個(gè)字母，就可以“推測”出你到底想要輸入什么字詞。但這都只是對大腦功能的簡(jiǎn)單模仿，用計算機專(zhuān)家的話(huà)來(lái)說(shuō)，這些計算機的智商還沒(méi)有達到人類(lèi)嬰兒的水平。

    利用軟件實(shí)現人工智能還有一個(gè)更大的局限，就是受限于計算機的結構?，F代計算機是以馮•諾依曼架構為基礎，其內存和處理器分開(kāi)，以總線(xiàn)作為數據通道。雖然當今計算機的速度日新月異，但內存與處理器之間的數據交互傳輸依然受限于總線(xiàn)的能力，這又被計算機科學(xué)家稱(chēng)為“馮•諾依曼瓶頸”?，F代計算機的優(yōu)點(diǎn)是善于解決數學(xué)問(wèn)題和串行處理；缺點(diǎn)是無(wú)法處理大型問(wèn)題，能耗高且編程困難。

   在征服人工智能這座險峰的過(guò)程中，一些科學(xué)家認識到，計算機能解決什么問(wèn)題并不重要，重要的是計算機如何處理問(wèn)題。人腦之所以強大，在于其有近千億個(gè)神經(jīng)元和10多萬(wàn)億神經(jīng)突觸，信號可以傳向四面八方。大腦神經(jīng)元可同時(shí)工作，并行處理。

   模仿大腦構建智能計算機的曲折挑戰

   IBM的想法就是試圖模仿大腦結構來(lái)構建新的計算機芯片。事實(shí)證明，這樣的一條路依然不是坦途。以IBM在計算機領(lǐng)域縱橫60余載的能力和經(jīng)驗，完成本次一代類(lèi)腦芯片原型，就動(dòng)用了6個(gè)實(shí)驗室，聯(lián)合了來(lái)自康奈爾大學(xué)、威斯康星大學(xué)、加州大學(xué)、哥倫比亞大學(xué)和政府研究機構的上百位研究人員。不算IBM的投入，僅美國國防部高級研究計劃局就資助了4100萬(wàn)美元的研究經(jīng)費。即使這樣，該研究也歷時(shí)6年，耗費人工高達數百萬(wàn)小時(shí)。

    要想讓計算機像大腦一樣工作，不僅是技術(shù)上的挑戰，生理上的挑戰，也是對腦科學(xué)的挑戰，同時(shí)還要挑戰計算機的極限。IBM之所以選擇了這樣的一條路，是有跡可尋的。2006年，IBM利用超級計算機模擬了40％老鼠大腦。2007年，模擬了老鼠全部大腦。2009年IBM宣布，模擬了貓的大腦皮層；同年，模擬了1％人類(lèi)大腦皮層。

    新類(lèi)腦芯片有神經(jīng)元、突觸和軸突

    對于IBM最新研制的類(lèi)腦芯片，市場(chǎng)研究公司Envisioneering Group分析師理查德•多爾蒂認為，這項研究可以說(shuō)是目前最接近復雜的認知計算機，它與當前所使用的傳統計算機完全不同。這種新的計算機芯片的核心是其構造與大腦類(lèi)似，有“神經(jīng)元”，有“突觸”，還有“軸突”。“神經(jīng)元”是計算機的數字信息處理器；“突觸”是學(xué)習和記憶的基礎；“軸突”則是數據通道。

    新芯片采用45納米工藝，晶體管構造，設計模仿大腦神經(jīng)元和突觸組織。兩個(gè)芯片均有256個(gè)數字神經(jīng)元和256個(gè)軸突，數字神經(jīng)元為10兆赫，具有芯片的標準功能，如存儲器、通信控制器等，可基于輸入動(dòng)態(tài)連接突觸，神經(jīng)元可記住最近的活動(dòng)，引發(fā)突觸。使用量大的軸突，其權重較大。其中一個(gè)芯片擁有262144個(gè)可編程突觸；而另一個(gè)芯片擁有65356個(gè)學(xué)習突觸，這種芯片最令人感興趣。理論上,每個(gè)數字神經(jīng)元可同時(shí)與另外255個(gè)數字神經(jīng)元連接，對于擁有65356個(gè)學(xué)習突觸的芯片而言，可產(chǎn)生1700個(gè)不同的組合。

    至于芯片的實(shí)際架構，IBM還沒(méi)有暗示數字神經(jīng)元是否為交叉陣列排列。不過(guò)，IBM的新芯片不需要輸入和輸出，每個(gè)神經(jīng)元都與另外的255神經(jīng)元交叉連接。研究人員透露，該芯片具有非常大規模的并行能力。至于所有256個(gè)神經(jīng)元是否可以在同一時(shí)間運行，目前還不清楚。

    類(lèi)腦芯片的智商仍有待提高

    需要注意的是，雖然新芯片擁有256個(gè)神經(jīng)元，但其“智商”還是令人難以置信的愚蠢，因為即便是池塘里的一個(gè)蝸牛也擁有11000個(gè)神經(jīng)元。事實(shí)上，IBM制造技術(shù)的重要意義在于利用傳統的硅實(shí)現了類(lèi)腦結構。到目前為止，幾乎每一個(gè)涉及人工智能和大腦模擬的技術(shù)均在超級計算機上通過(guò)編制軟件實(shí)現，比如藍腦。但超級計算機需要巨大的空間和大量的投資，并耗費大量的電能，如果能夠把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )縮小到一個(gè)芯片上，可能只需幾瓦的電能，這樣就可以大幅度節省能耗。如果IBM實(shí)現了規?；O計，就有可能制造出與人類(lèi)大腦相近的、擁有數百萬(wàn)乃至數十億數字神經(jīng)元的計算機。

    IBM表示，新芯片已成功完成迷宮游戲和擋板游戲。下一步將通過(guò)創(chuàng )造更多的數字神經(jīng)元，來(lái)挑戰模式識別、分析辨認物體的圖像和視頻或分析氣象站的實(shí)時(shí)數據。

    IBM的最終目標是利用信息技術(shù)將其基礎設施與物理世界連接。物理世界往往是隨機混亂的，難于被電腦理解和操控。但電腦卻可以借助信息技術(shù)，處理數字和數據，達到操控物理世界的效果。利用IBM的類(lèi)腦芯片，有可能設計出更好的交通信號系統、空中交通管制系統，更好地管理公用事業(yè)，那將是一個(gè)完全不同的信息新時(shí)代。(科技日報)

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