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新型光子芯片可模拟基本脑功能
2019-05-22


[Extremetech网站2019520日报道]  尖端人工智能为人们提供了强大的工具。在特定的任务中甚至在最具挑战性的比赛中,这些工具都能超越人类。但是,它们的算法都是孤立的,不具备人类大脑那种超强的联想能力。目前的计算架构无法与自身思维效率相匹配,但来自明斯特大学、牛津大学和埃克塞特大学的一组研究人员发现了一种方法,通过创建由光驱动的小型人工神经突触网络来缩小这一差距。



如今计算机将内存与处理器分开存储。另一方面,人脑将记忆储存在突触中,突触是神经元之间的结缔组织。当连接的神经元被激活时,大脑会同时访问记忆,而不是转移记忆进行处理。虽然神经科学普遍接受突触记忆存储理论,但我们对其工作原理仍然缺乏一个清晰的认知。



尽管如此,我们还是知道大脑会同时处理多个过程。在默认情况下,人脑的运行效率可能还不如基本计算器,但还是需要一万户家庭同时为一台超级计算机供电,才能超过它。人脑仅在处理能力方面就为人工大脑设定了一个很高的基准,其显著的架构差异使其功能更加动态,以至于这些比较几乎毫无意义。



该团队使用了4个神经元和60个突触,成功复制了人工神经突触网络,每个神经元有15个突触。大脑本身就含有数十亿个神经元,而突触的数量更多(比例约为100001),考虑到规模上的差异,很明显,这一重大成就只是漫长旅程中的第一步。



但这并不意味着这一成就毫无意义。这种芯片的工作原理三言两语无法说清楚,但本质上,它使用了一系列谐振器来引导入射的激光脉冲,从而使它们按预定的方式到达人工神经元。如果没有适当的波引导,人工神经元将无法接收到一致的输入,也就没有实际的计算功能。由相变材料组成的人工神经元在聚焦激光的作用下改变了它们的特性,这一过程成功地模拟了人脑的一小块区域。



由于人工神经突触网络的规模较小,该研究小组根据其功能创建了计算机标准模拟,以便在更大范围内测试其计算能力。这些摸拟成功地证明了该实验芯片可在深度学习过程中进行模式识别任务。



虽然小规模的人工网络可能无法独自完成很多工作,但一旦成熟,这项技术将具有难以置信的优势。根据研究人员的说法,光子系统的运行速度可能比人脑快1000倍以上。通过模仿神经突触网络,它还克服了数据传输的瓶颈,因为记忆和处理功能存在于同一位置。



这项技术可能会在未来几十年里带来一个新的计算时代,但重点是要记住,复制人脑不能仅仅通过制造人工神经突触网络来实现。与人类相比,大象的大脑要大得多,神经元和突触也比人类多得多,但这并不能提供任何智力优势。同理,尼安德特人的大脑功能也不同,保持着非常不同的形状和更大的尺寸。虽然这些差异并没有揭示任何具体事实——为什么人脑相对于其他有机生命保持着智力优势,但它确实表明,为了创造出一台与人脑一样强大、充满活力的机器,人们还有很多东西需要学习。(工业和信息化部电子第一研究所 宋文文)



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