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2014突破性科學技術研究:神經形態芯片

454398 ? 來源: MIT TechnologyReview ? 作者:Robert D. Hof ? 2014-05-01 07:49 ? 次閱讀

本文為作者 Robert D. Hof 發表在 MIT TechnologyReview 網站上的《Neuromorphic Chips》一文,是《2014突破性科學技術》系列文章的第4篇,主要講述了高通公司研發的微處理器可以像人腦一樣計算,這樣計算機就可以知道它們周圍發生了什么事情。

突破點:計算機芯片的另外一種設計方法,增強了人工智能的計算效率。

突破理由:傳統的芯片已經接近理論性能極限。

主要參與者:高通、IBM、HRL 實驗室、人腦項目

一個名叫先鋒(pioneer)的小機器人緩緩地走到一張印有“美國隊長”的地毯上。而在外面,周圍有一群人看著它。這里是高通實驗測試模擬的場景,模擬的是一個兒童的臥室。先鋒停了下來,好像是在測量周圍的環境,然后像滾雪球一樣卷起了這張地毯,轉身,準備把它放到玩具箱里。高通的資深工程師 Ilwoo Chang 朝著先鋒機器人擺動雙手,示意它不應該放在這里。先鋒用它的攝像頭看著這個手勢,然后聽話地接受了這個命令。隨后它會回到剛才的位置,把地毯放下,發現了另外一個蜘蛛人玩偶。這一次,先鋒機器人直接沖向了玩偶,不顧周圍的國際象棋,在沒有人指導的情況下把玩具放到了箱子里。

這場演示發生在高通位于圣地亞哥的總部內,雖說是演示,但卻可以看到未來計算的影子。這臺機器人處理任務時需要的強大的計算能力,在以前,進行這些計算的都是那些耗電多的大型設備。而先鋒機器人使用的只是一個智能手機芯片,運行了特制的軟件而已,它能識別此前未見過的物體,根據相關物體的相似性來分類,將不同的物品放在房間的正確位置,不需要累人的編程,只需要向它展示物體和位置即可。這臺小小的機器人之所以能做這些,是因為它模擬了人腦工作的狀態。

在今年晚些時間,高通公司將揭露科學技術是如何植入到日常電子設備芯片中的。這些“神經形態”芯片(之所以這么命名,是因為他們模擬了大腦)被設計成處理傳感器數據(圖像、聲音等)以及根據未編程的數據變化做出反應。這些芯片實現了人工智能領域需要幾十年才能完成的任務,讓機器可以像人一樣理解世界、與世界互動。醫療傳感器和設備可以追蹤病人的生命體征,根據時間采取醫療對策,學會調整藥量,甚至可以及早發現病情。智能手機可以學習你接下來將要輸入的文字,然后在后臺設置提醒。Google 的自駕駛汽車或許不再需要駕駛員的幫助,掃地機器人永遠都不會卡在沙發下面。高通技術總監 Matthew Grob 說:“我們正在模糊芯片和生物系統之間的隔閡。”

高通的芯片需要到 2015 年才能上市,今年,高通公司將向研究者發放芯片讓他們測試。只要高通一發貨,“零計劃”將成為第一個大規模神經模型計算商用平臺。高通公司也將在許多大學和研究機構之前實現這些功能,比如說 IBM 實驗室和 HRL 實驗室。這兩家已經花了 1 億美元來為美國國防部高級研究項目局研發神經形態芯片。此外,歐洲人腦項目聯合海德堡大學和曼徹斯特大學的研究者也花了 1 億歐元來研究神經形態項目。另外一個德國小組最近報告說利用神經形態芯片和軟件模擬了昆蟲的氣味處理系統,可以通過聞花來判斷植物種類。

今天的計算機使用了所謂的“馮諾依曼架構”,即數據在處理器和內存之間來回計算。這種方法非常適合數字運算和執行編寫好的程序,但是不適合處理圖片、聲音和其他可以感知到的內容。2012 年,Google 公司的人工智能軟件在未告知機器什么是“貓”的情況下,利用多達 1.6 萬個處理器成功識別出了貓。

為了讓這些處理器提高性能,制造商往芯片里塞入了更多的晶體管、緩存、數據通道,但是芯片工作時干生的溫度限制了芯片的運算速度,而在移動領域,對于電源的要求就更嚴格了。這就限制了設備不能有效地處理圖像、聲音和其他感官數據,也不能用來很好地進行面部識別或機器人、車輛導航。

除了高通,沒有人能更好地解決這些芯片所面臨的物理挑戰。現在的移動設備對性能的需求越來越大。但是現在的私人助手,比如蘋果的 Siri、Google 的 Google Now 等,功能都很有限,因為設備性能不夠,必須將數據發送到云端進行處理。領導“零計劃”的高通技術副主席 Jeff Gehlhaar 說:“我們就是要硬碰硬。”

人腦有幾十億神經元、幾千億個突觸,可以同步處理視覺、音頻信號,神經形態芯片在芯片中模擬人腦同步處理多種數據的能力。根據圖像、聲音或其他信號的變化,神經元可以改變與其他神經元之間的聯系。這一過程被叫做學習。這些神經形態芯片模擬的是人腦的神經網絡,可以實現人腦的部分功能。這就是為什么高通的機器人在不知道蜘蛛俠是誰之前就能將其放到準確的位置。

高通可以在智能手機芯片中加入“神經處理單元”來幫助處理傳感器數據,比如圖像識別。

即便神經形態芯片的能力還遠不人腦,它處理感官數據、學習數據變化的能力比任何計算機都要快。人腦啟發軟件公司 Numenta 創始人 Jeff Hawkins 說,如果像 Google 那樣使用傳統的計算機運行特殊的軟件來模擬人腦的話,這樣智能設備的效率也太低了,“人工智能絕對不能靠軟件來實現,需要用芯片來完成。”

神經通道

智能手機的普及也讓高通開始有底氣,高通現在的市值已經超過了 Intel。這中間的原因可能與高通掌握的幾百項無線通訊專利有關。現在高通準備進行下一輪突破。第一步就是與 Brain Corp. 公司合作,高通投資了這家在模擬人腦算放上有杰出成就的神經科學創業企業。“零項目”在立項之初事是想為機器人服務,讓機器人能與真實世界進行互動,有了成果之后便可以用在智能手機或者其他產品上。“零項目”出自艾薩克?阿西莫夫的第零條機器人法則:機器人不得傷害人類整體, 也不得因為不采取行動而使人類整體受到傷害。

神經形態芯片的概念要回溯到幾十年前。1990 年,加州理工學院名譽教授 Carver Mead 在一篇論文中給出了它的定義,“模擬芯片不同于只有二進制結果(開/關)的數字芯片,可以像現實世界一樣得出各種不同的結果,可以模擬人腦神經元和突觸的電子活動。”但是他卻沒法完成設計這種模擬芯片的任務。只有一家名為 Audience 的公司研發出了一種有爭議的神經形態芯片,可以抑制噪聲,已經賣出了幾億片。這些芯片基于人的耳蝸而設計,可以像人一樣隔絕噪音,只聽人聲,已經被用在蘋果和三星品牌的手機上。

作為一家商業公司,高通公司希望產品設計實用性大于性能表現。這也就意味著高通的神經形態芯片依舊是在數字芯片上開發的,這樣做比研發模擬芯片更簡單,生產更容易。模擬芯片要完成的模擬大腦,而高通的芯片模擬的是大腦的行為。比如,神經形態芯片編程、傳輸數據的方式模擬大腦處理感官數據處理時的電子脈沖。“零項目”工程師 M. Anthony Lewis 說:“即便還是以數字的形式來完成,我們已經可以復制大腦的很多行為。”

這批芯片也非常符合高通現有的業務,雖然說高通現在已經在智能手機領域占據老大的地位,但是收入增長開始減緩。高通梟龍移動處理器可以加入“神經處理單元”來負責處理感官數據、完成圖像識別和機器人導航的任務。因為高通有很大一部分收入來自于向其他公司授權專利使用權,所以它還可以向這些企業出售神經形態芯片算法的使用權。這樣這種芯片就可以用在視覺、動作控制等其他應用領域。

認知伴侶

Matthew Grob 對于智能手機的進步感到震驚,隨后又開始感到煩惱,有一次會議中,手機突然響了,因為他之前去過西班牙,然后西班牙那個時區設置了一個鬧鐘,但是在回到公司開會時,這個手機以為自己還在西班牙,就又響了。這個例子說明,我們的時智能設備離智能還很遠。Grob 想象著,未來有一天,這個手機又響了,他對這手機喊了一句“不許在這個時候響!”,這樣手機就知道換了時區,不會再搞錯。

高通認為神經形態芯片可以讓智能手機等移動設備變成用戶的認知伴侶,關注用戶的行為和環境,學習用戶的習慣,由此可以產生許多可能。高通研究實驗室的商業開發總監 Samir Kumar 說:“如果你和你的設備能共同步感知環境,設備對于你的目的和需求的理解就會更好。”

Kumar 又舉了一個例子:如果你在手機的照片上圈出了自己的寵物狗,那么之后所有出現寵物狗的圖片都會被圈上;在足球比賽中,你可以告訴手機,當孩子快要射門的時候記得拍照;在睡覺的時候,手機能知道將所有電話都轉成電話錄音。簡而言之,智能手機將成為人的數字第六感。

高通公司的高層并不愿意在產品正式發布之前公布更多細節。但是神經形態研究者對此卻可以侃侃而談。根據 IBM 實驗室的研究院 Dharmendra Modha 的描述,這種芯片可以讓盲人通過視覺和音頻傳感器來識別物體,提供音頻提示;健康監測系統可以檢測生命體征,及早發現潛在的風險,為病人提供個性化的治療手段;計算機可以根據風向、潮向和其他數據來更準確地預測海嘯。HRL 實驗室的首席研究科學家 Narayan Srinivasa 計劃在夏天測試一種神經形態芯片,它植入到鳥類設備的體中,可以根據室內環境飛行。這一芯片處理來自攝像機和其他傳感器的數據,能記住飛過的房間,學會導航,以后可以應用在無人機上。

程序員利用硬件開發出優秀的軟件還需要一些時日。人工智能創業公司 Vicarious 的聯合創始人 Dileep George 說:“讓硬件公司來做科研為時尚早。”高通公司也表示,“產品商用也需要時日。”但是他們今年要發布的技術可以將這些產品變成現實,更進一步。

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