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AG百家乐_它是AI的终极答案吗?类脑芯片简史
时间:2020-11-19 来源:AG百家乐官网 浏览量 14706 次

AG百家乐登录:今年8月,有消息震撼中国科技界,特别是AI圈。中国科研团队开发的“天基”芯片登上了《大自然》杂志封面。文(WHO)展示了清华大学施卢平团队开发的世界上第一个异构融合型脑芯片。

这同时反对脉冲神经网络和人工神经网络,并发布了利用“天基芯片”完成自行车自动驾驶的实验视频。该事件对投资界产业界产生直接影响的是,最近与“类脑芯片”和“类脑计算”相关的投资融资、收购和创业公司突然增多。与“大脑”相关的会议活动也突然减少。虽然说是“柳脑热”,也不能说是相比之下,但这一领域的突然增加最终使现实脱颖而出。

如果我们再往远一点看,脑芯片近几年似乎在大规模地变得越来越严重。(威廉莎士比亚,泰姆派斯特,希望)很多专家指出,大学实验室和技术巨头争先恐后地拿走了脑芯片产品,人工智能需要经过非常简单的人工智能、深度人工智能和标准化的人工智能三个阶段。今天的深度自学代表了第二阶段的开始,脑计算是标准化智能大门的钥匙。

事情已经到了这个地步,会给人一种大众已经预见到的未来的感觉。人类已经通过它找到了通往强大人工智能的门道。果真如此吗?脑芯片否是AI的最终答案,今天也埋下了太多不确定性。

要客观地理解脑芯片的未来,可能需要超越一些时间,解释它的过去。人类了解神经和大脑的过去。神经行为学:AI以外的其他道路是从人脑和智慧中提取某些技术是一项具有悠久历史的工作。

不能让机器像人类一样识别、识别和思考,最终能发展今天的AI。在另一项“兄弟研究”中,有条不紊地发展了今天的脑芯片3354,也就是说,脑芯片的起点可能与AI无关。因为是青蛙的大脑。

早在16世纪,达芬奇就分析了手稿中咬青蛙也能生存的现象,也许他找到了生物电和中枢神经系统的秘密。但是我们说,达芬奇手稿最近才被揭露,所以像他的许多惊人的发明家一样,它成为了达芬奇的秘密。1786年,加格尼发现青蛙挂在金属栅栏上,腿不颤抖的现象,接着分阶段制造了早期生物电。

随着青蛙们以尊贵壮烈的牺牲精神扩张的道路,人类逐渐发现了生物电和神经系统的奥秘。也就是说,生物的神经运作依赖生物电刺激神经元节点,最终建立大脑控制机体的网状神经结构。从这个结构开始,神经科学自然不会想别的问题。

既然动物依赖神经元来传递和控制信息,这种控制怎么会再次发生呢?(威廉莎士比亚、哈姆雷特、动物名言) (围绕这个问题,人类在20世纪开始了长期的神经传递、神经动力的研究,1963年完成了神经行为学的术语概念。在该系,研究人员从生物学、解剖学、神经射线等多个角度明确提出了对神经元的行为学模型。

关于神经元计算的很多争论,甚至还有关于早期AI概念的明确主张。虽然今天说人工神经网络是AI的基石,但人工神经网络的明确提议只是20世纪70年代AI和计算机学界对神经元研究的一次融合,主要是模仿神经元分层处理的特点。它的基础仍然掌握在统计学和生物学的概念上。

但是随着AI和现代计算的巨大发展,“兄弟学”神经行为学本身也在发生变化。因此,有些人被误解为不需要整体复制神经元系统。现实世界中,动物大脑中与神经元相似的不道德动力机制能否转变为计算机制?需要这样打蜡的原因主要是接近21世纪,人类发现冯诺依曼的结构接近无限。

根上古典计算和其他计算结构可能是最日用的解决方案。(威廉莎士比亚、温斯顿、科学)量子计算是解决问题的一种方法,整个生物神经行为学的解决方法是另一种——,大多数情况下被统称为脑计算。事实上,脑类计算除了神经行为学的仿生计算外,还有其他计算方法。

但是今天,毫无疑问,模仿神经元的不道德性是最顺利的,所以今天我们看到的两件事可能大致相同。但是人脑认同感最差的电脑,而且如果想发展AI,与人脑结构相似的计算方式看起来很有吸引力。(威廉莎士比亚、哈姆雷特、电脑名言)因此,类脑在许多新的计算形式中自然占据加分,而且数十年后摩尔定律的无限性更加突出的今天,类脑也取得了一些成绩。

(威廉莎士比亚,温斯顿,科学)()(类大脑计算:比特以外的其他方法,在理解芯片简化的类大脑计算之前,需要进一步理解两个:SNN和人工神经元。如上所述,人工神经网络(ANN)本质上是基于统计迭代原理的计算结构。

然后,大脑计算需要更多仿生大脑神经元工作的计算结构。(约翰肯尼迪、大脑、大脑、大脑、大脑、大脑)这个体系结构应该反映人脑计算出的效率、准确性和连续性,从而明确提出了对存储器分离的冯诺依曼体系结构的挑战。有这种东西吗?真的有。

这就是今天脑芯片的基本检查标准——脉冲神经网络SNN。阿伦劳埃德霍奇金爵士是1952年发现神经学功能离子学说和神经元电位的诺贝尔医学奖获得者,他明确提出了脉冲神经网络这一神经行为学模型。

SNN的价值在于说明神经元之间的电位是如何产生和流动的,神经元之间的相互交换主要由“神经递质”产生化学静电,在神经网络中产生简单、星形的神经系统相互作用。这位发明家回到计算世界,变成了高度模仿神经元的计算结构。另一个脉冲发生的生物模仿模拟神经元电位,其中包含独特的网络结构。

今天,SNN在低功耗和标准化处理能力等多个领域已经证明了卓越。但是很多人说SNN一定是ANN的进化,是下一代神经网络,所以很失礼。(约翰肯尼迪,Northern Exposure(美国电视),事实上,SNN经常比ANN出现得晚得多。

简单地说,已经使用了,是让你呆在实验室里,还是实际任务处理能力不足。但是,就像大规模并行计算几十年来新战死深渊的ANN一样,SNN的未来谁能保证呢?类大脑计算的另一个重要点是计算节点的问题。我们说比特计算的节点是晶体管的导电电源。大脑等计算拒绝模拟与人类神经元相似的计算节点,为bit计算创造另一条道路。

(阿尔伯特爱因斯坦,Northern Exposure(美国电视),电脑名言)也就是说,我们需要制造人工神经神经元。今天,关于如何模拟或生产人工神经元已经有了相当多的探索。

(威廉莎士比亚、泰姆派斯特、科学)但是总的来说,新材料中有需要量产的脑芯片,基本上存在用电路模拟人工神经元的方式制造大脑的问题。(威廉莎士比亚,哈姆雷特,电脑名言) (威廉莎士比亚,哈姆雷特,电脑名言)这样做对工艺的拒绝很高,生产效率在地下,但不仅仅是长期的计策。

沿着这两条路,人类渐渐地面对了脑芯片的大门。2011年,IBM发布了TrueNorth芯片,这也是人类用电路模拟神经行为学的开始。2014年,TrueNorth重组第二代,超过平方厘米,消耗20毫瓦,证明了脑芯片的低功耗价值,一些AI任务也证明了脑芯片的实际工作能力。然后,看看你说应该是英特尔。

2017年,英特尔发布了拥有13万人工神经元的脑芯片Loihi。今年7月,英特尔发布了业界第一个大规模神经形态计算系统Pohoiki Beach。 该系统由64个Loihi组合组成,已经能够在自动导航系统、连续计划等需要高效继续执行的AI任务中提供低于GPU的功耗和处理能力。

此外,业界比较有名的脑芯片还有高通zerot和一些高校实验室和创业公司的发明者制作的芯片。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视),)不吃瓜群众完全一致回应,这个地方现在正在补充谷歌。

事实上,也许2019年是脑芯片越来越适用于潜力的一年。不管是中国的天基还是英特尔和IBM的脑芯片,今天已经证明在低功耗和超快的反应中有一些预期效果。这可以帮助在AI领域没有监督的自学、缓慢定位和路径规划。但是客观来看,脑芯片几乎不是成熟期。

虽然主流科技公司竞相部署,但中国浙江大学的“达尔文”芯片、清华的“天基”芯片已经在路上。但是脑芯片距离确实确立产业价值,从实验室进入现实世界还有很长的路要走。(威廉莎士比亚、哈姆雷特、科学)未知、未知:脑芯片今天的脑芯片到底是什么?是人类的兰基努斯枪,还是唐吉歌德对风车的宣言?也许我们知道今天没有得到正确的答案。历史上并非所有的尝试都要顺利,很多结局都具有最高的价值。

(威廉莎士比亚,泰姆派斯特,望)综合来看,当今脑芯片的发展已经超越了其几大优势和特点:脑芯片的光明面:1,人脑等存在整合、储存计算分离的体系结构,这是脑计算的核心突破。(威廉莎士比亚,温斯顿,电脑名言) (威廉,莎士比亚,温斯顿,电脑) (二,耗电量极低,计算工作的架构复杂,耗电量猛增)。这可以在计算功耗和风扇方面找到新的方向。

3.很可能更适合SNN代表的类神经元计算结构,在未来AI发展的道路上可以看到无限。此外,没有体系结构灵活性,模式化计算具有效率不变等优点。当然,最明显的优点是大脑可以绕过位编程和摩尔定律。

在计算力无限之前,就像量子计算一样,是人类的主要救生船。但是光明面后面当然有阴影,可以明显看到的是,脑芯片今天仍然有很大的不确定性。特别是有基础的问题,所以不知道答案。(威廉莎士比亚、哈姆雷特、希望)例如,脑芯片的任务性处置能力下降,计算能力水平过低。

第一代TrueNorth不能处理任何有价值的任务。要知道,经过几年的发展,大脑可以计算的任务更多了,但这些任务都有苛刻的前提。对于大部分计算目标,类脑芯片都无法反应。另一方面,用电子电路模拟人工神经元是非常不经济的。

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构建效率不高的神经元模拟需要非常高的工艺和技术成本。因此,更多的人指出,为了未来,应该找到能够代替晶体管的新材料3354,但这种材料是什么,如何才能像硅芯片一样便宜,今天还是个未知数。(阿尔伯特爱因斯坦,Northern Exposure(美国电视),)另一方面,兼容大脑计算的体系结构、算法、编程方案等也处于普遍空白期。总的来看,脑芯片今天就像一个新的开发区。

附近有机场和铁路,但其他都留在研发方案里。特别是我们身边特别需要警惕的一件事是脑芯片欺诈行为蓬勃发展的危险。AI火后,更具未来性的AI技术沦落为投资金融和政府支持热点,这是非常自然的。

但是计算大脑这样的脑芯片,其实还有很近的路要走。(威廉莎士比亚,泰姆派斯特,希望如此)今天在产业上讨论它,很多时候是没完没了的非理性盛宴。笔者曾多次参加一些地方产业组织共同举办的脑芯片活动,现场辩论意见分歧,产学各界代表很少在统一的技术逻辑下进行对话。

如果大肆击打导师模式盲目发展类大脑,最终很有可能留下一堆草,如“待定工作,量子力学”。回到脑芯片的现实发展路径的今天,脑芯片本质上处于有太多不确定性的实验室探索阶段。

这一变化在现实中再次发生,中国显然也站在想象力丰富的起跑线上,但如果想让脑芯片对世界做出某种贡献,可能需要带走更多、更好、更好的冷静。你不是说电影《富春山居图》看完了吗?。

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