摩尔定律被公然挑衅,英特尔能否靠模拟大脑神经元机制跑赢自家定律?

摘要: 英特尔经过测试表明受大脑启发的神经元设计可以做一些事情,如视频使用仅为传统芯片的能量的几千分之一。如Loihi在遇到新数据时学习的任务,机器可以更好地在永远变化的现实世界中训练自己。

图:来源wallhaven

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芯片,一个被藏在产品背后默默运作的物种出乎意料的走上前台,如果被定义成“AI芯片”,更会成为各界的宠儿,而这也可以解释为人工智能下的必然现象。

比如英特尔、英伟达、三星几乎同时发布自己的AI芯片,而国内华为麒麟970更是喊破嗓子说自己的计算能力有多强大。

面对这场AI芯片市场制高点的争夺,各家诚意和火力全开。我们抛开股价疯涨的英伟达以及最能吆喝的华为麒麟970,来聊聊更有意思想要模拟大脑机制来玩芯片的英特尔。

一位被称作黄教主的人喊出了GPU才是AI时代的摩尔定律,这个人就是风光无限股价飙升的英伟达CEO黄仁勋。而他提到的摩尔定律正是由英特尔(Intel)创始人之一戈登·摩尔(Gordon Moore)提出来的,黄教主此番言论正有挑战之势。

而提出摩尔定律本身的英特尔,能否通过模拟大脑神经元机制跑赢自家定律魔咒,也成为一个有意思的竞赛。

 图丨 大脑和神经元模拟图(来源:WIRED)

如果要猜测某人在视频剪辑中的情绪,大脑中的神经元将交换处理海量的信息来判定识别。

英特尔的研究人员最近对新芯片的原型Loihi提出了类似的挑战,它试图解决自己的数千个硅芯片“神经元” 像我们正常人的神经元一样,可以调整自己之间的联系以适应新的任务。

英特尔芯片的新设计以夏威夷的海底火山命名,“Loihi”虽不像真正的大脑,但它与传统的处理器有很大的不同。

这种做法有可以使汽车、相机和机器人更加智能,而无需依赖互联网连接到云端。摆脱了断网情况下等待数据链接互联网的需要,并具有隐私权益。

英特尔经过测试表明受大脑启发的神经元设计可以做一些事情,如视频使用仅为传统芯片的能量的几千分之一。如Loihi在遇到新数据时学习的任务,机器可以更好地在永远变化的现实世界中训练自己。

英特尔研究部门总经理Michael Mayberry表示:“我们正在努力更好地了解自然环境中发生的事情。”

图丨英特尔实验新芯片设计的原理图

Loihi仍然是一个进行中的研究项目,Mayberry表示,该芯片的第一个完整版本将在11月制造,会有13万个神经元集成在一个小指甲的大小芯片上,一些学术和研究机构将在2018年尝试。

英特尔已经做了两个较小的原型,现在正在测试完整的设计。 Mayberry估计,如果Loihi激发兴趣,需要两年或更长时间才能上市。

Loihi是英特尔最新的努力,将目前的AI浪潮转变为公司的新增长引擎。

去年,英特尔收购了两家从事芯片的初创公司,为云计算机视觉Nervana和Movidius提供机器学习。今年三月,英特尔收购了以色列的Mobileye,该公司制造了用于自动驾驶的相机和芯片。

英特尔需要新的增长业务。长期以来主导的PC市场正在停滞不前,该公司已经放弃了在移动设备内部处理器市场。

英特尔的Loihi是不同的,因为它的粗略的神经元类似物被聚合成硬件,其设计与当今世界所运行的计算机芯片不同。

在常规芯片中,数据在处理器和分离的存储器之间来回传输, Loihi的“神经元”和它们之间的可调连接起到处理器和存储器的作用,从而节省了随机数据所需的时间和精力。

类似于神经元之间的突触的连接可以随着时间的推移调整其活动中的模式,模仿在真正的大脑中看到的学习机制。这种能力的测试包括显示执行动作的人的芯片视频,并挑战它在新视频剪辑中识别相同的动作。

英特尔不是第一家使用神经科学设计芯片的公司。 IBM建立了两代自己的神经形态处理器,尽管与英特尔不同,该芯片无法从传入的数据中学习。

一些领先的AI研究人员,包括Facebook的Yann LeCun,对神经元芯片表示怀疑,指出神经元还没有被证明是像常规芯片上运行的机器学习软件那么强大和灵活。

英特尔的Mayberry说,他的Loihi芯片学习的方式将使它比以前的系统更适应和更有优势,他的项目也将受益于此。

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