第十二講
從硅基之力到碳基之巧：智能的混合增強(qiáng)
腦啟發(fā)計(jì)算：他山之石
當(dāng)今最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)每秒處理的指令數(shù)量與昆蟲(chóng)的大腦差不多，計(jì)算機(jī)算法也缺乏有效擴(kuò)展能力。相比之下，人腦具有可塑性和稀疏性等特性，可以執(zhí)行更高復(fù)雜性的計(jì)算。因此，如何將對(duì)大腦觀測(cè)所得的機(jī)制和方法巧妙地引入人工智能算法模型，“他山之石、可以攻玉”，這是目前腦啟發(fā)計(jì)算研究的熱點(diǎn)。
腦啟發(fā)計(jì)算或類(lèi)腦計(jì)算就是受腦功能和腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鏈接機(jī)制啟發(fā)而形成的一種計(jì)算架構(gòu)，它以神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的模式來(lái)部分模擬人腦功能與結(jié)構(gòu)的對(duì)應(yīng)關(guān)系和反饋鏈接，增強(qiáng)人工智能算法性能。它不完全依賴(lài)于現(xiàn)有馮?諾伊曼計(jì)算架構(gòu)，也不是復(fù)制人類(lèi)的大腦或簡(jiǎn)單地建造一種模擬神經(jīng)元功能的芯片，更不是完全替代馮?諾伊曼計(jì)算架構(gòu)。但是，人類(lèi)的認(rèn)知功能是如何從復(fù)雜動(dòng)態(tài)的大腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)中產(chǎn)生的呢？由于目前我們對(duì)此并沒(méi)有形成較為完整的認(rèn)知，因此探討如何類(lèi)腦計(jì)算也就成了一個(gè)充滿(mǎn)爭(zhēng)議和挑戰(zhàn)的命題。
2008年，秉承“避免對(duì)手技術(shù)突襲和給予對(duì)手技術(shù)突襲”使命的美國(guó)國(guó)防部先進(jìn)研究計(jì)劃局（DARPA）啟動(dòng)了一個(gè)稱(chēng)為自適應(yīng)可塑可伸縮電子神經(jīng)系統(tǒng)（Systems of Neuromorphic AdaptivePlastic Scalable Electronics, SyNapse）的項(xiàng)目，這個(gè)項(xiàng)目的目標(biāo)是研制出受腦啟發(fā)的新型計(jì)算架構(gòu)。在這個(gè)項(xiàng)目支持下，IBM于2014年8月在《科學(xué)》（Science）雜志上發(fā)表了研究成果“真北（TrueNorth）芯片”，被《科學(xué)》雜志評(píng)為當(dāng)年度十大科學(xué)突破之一。真北芯片在郵票大小、幾克重量的芯片上集成了54億個(gè)晶體管，可模擬１百萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元和2.56億個(gè)神經(jīng)突觸，功耗卻只有65毫瓦，并實(shí)現(xiàn)了視覺(jué)分類(lèi)和運(yùn)動(dòng)識(shí)別等簡(jiǎn)單應(yīng)用。
IBM的真北是在芯片級(jí)上來(lái)模擬人腦某一部分功能，與人腦自我學(xué)習(xí)和進(jìn)化、具有適應(yīng)性、有常識(shí)性知識(shí)和直覺(jué)等能力相比，還差距甚遠(yuǎn)。“見(jiàn)一葉落，而知?dú)q之將暮；見(jiàn)瓶水之冰，而知天下之寒，魚(yú)鱉之藏也”，人類(lèi)大腦能在諸如“落葉”和“歲暮”等事件之間游刃有余地進(jìn)行推理和聯(lián)想，展現(xiàn)人類(lèi)思維的無(wú)窮魅力，機(jī)器智能難以具有這樣的能力。
用戶(hù)評(píng)論