神经形态技术

科技工作者之家 2020-08-19

2016 年,在吸引了全世界关注的围棋人机大战中,阿尔法围棋以 4∶1 战胜了李世石。这件事引起了人们对人工智能的广泛关注。“深度学习”“神经网络”等概念瞬间成为了网络热词。 

也许你会想,计算机为什么会和神经有关系?要知道,围棋中的每一步都有着上百种变化,在一局对弈中如果列举出所有可能的情况,将会比全宇宙中的原子数量还要多,这就是人们认为机器无法战胜人类的根本原因。但是我们忽略了一点,人类仿照斑马制造了迷彩服,仿照蝙蝠制造了雷达,仿照鸟类制造了飞机,这一次,我们模仿了自己的神经,创造出的神经网络可以像人一样通过不断学习来加强神经之间的联系,最终战胜了人类自己。

神经形态技术是比神经网络更进一步的技术,神经网络是利用已有的计算机节点进行计算,使用软件模仿人类神经网络,而神经形态技术指从计算机结构上通过模仿人脑构造来大幅提升计算机的数据处理能力和机器学习能力。神经形态技术从更底层上改变了计算机的核心结构,实现起来难度也更大。 

在传统的计算机芯片架构中,存储器与中央处理器之间的数据传输会消耗大量能源,产生多余热量,这一瓶颈限制了计算机的进一步改进。通过对人脑构造的模仿,基于神经形态技术的芯片能效更高、性能更强,可将负责数据存储和数据处理的元件整合到同一个互联模块当中,这一系统与组成人脑的数十亿计的、相互连接的神经元颇为相仿。在执行某些任务时,其能效可达到传统中央处理器的数百倍,而能耗和体积却要小得多。神经网络技术虽然还是基于传统的计算机结构,但是已经证明了在计算机方面,模仿神经是一个很成功的尝试,如果能从计算机的结构入手,必将带来更大的突破。

神经形态技术将来可以在语音识别、图像识别、天气预报、人工智能等领域发挥重要作用。结构的优化带来的性能提高可以进一步减小计算机的体积,同时,计算能力的提高也将带动机器学习、人工智能等领域的发展。未来的机器将在更多的方面解放人类的劳动力,也会将我们带入一个全新的人工智能时代。

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