新闻动态   News
搜索   Search
你的位置:官网首页 > 行业新闻 >

800万神经元模拟人脑,学了不会忘,英特尔开发超级神经拟态系统味精的成分四级

2019-08-13 10:37      点击:

编译:黎枫、林安安、Aileen

看过《三体》的小伙伴或许都知道,4位面壁人作为人类最后的希望,苦苦寻找对抗三体世界的方法。

其中一位面壁人比尔·西恩斯试图以计算机模拟人脑的运行来提高人类智力,但是因为知晓基础科学被锁死,模拟人脑无法实现,最后实际是想给地球人打上“思想钢印”,从而让人类逃出地球,保留火种。

然而,现实世界中,用计算机模拟人脑的尝试,并没有被“锁死”,反而一直在进行。

最近,英特尔计划推出一款代号为“Pohoiki Beach”的全新神经拟态系统,该系统具有800万个神经元,由64个Loihi研究芯片组成,采用一种与人脑工作方式十分接近的设计架构。

Pohoiki Beach处理算法的速度是普通CPU的1000倍,效率是普通CPU的10000倍。接下来,英特尔计划于2019年底推出含768颗芯片、1亿个神经元的系统。

英特尔神经科学研究主管Mike Davies说:“英特尔及其研究合作伙伴菜刚刚开始测试像Pohoiki Beach这样的大型神经系统可以做什么,目前为止,所有的实验证据都表明Pohoiki Beach将具有强大的性能,能更大地提高算法效率。”

英特尔Nahuku基板的特写镜头,每块基板包含8到32个英特尔Loihi神经拟态芯片。英特尔最新的神经拟态系统Pohoiki Beach由多块Nahuku基板组成,每块基板包含64个Loihi芯片。

从1个Loihi芯片到64个Loihi芯片,这更像是软件问题而不是硬件问题。Davies说:“我们从设计之初就在Loihi芯片中设计了可扩展性。每个Loihi芯片有一个分层的路由接口…,通过接口我们最多可以扩展到16,000个芯片。所以,64个芯片只是接下来的一小步而已。”

一块英特尔的Nahuku基板,每块板上有8到32个Loihi芯片,接口可以与英特尔Arria 10 FPGA开发工具包连接。英特尔最新的神经拟态系统Pohoiki Beach由多块Nahuku基板组成,每块板包含64个Loihi芯片。

Davies说:“找到一种能在800万个神经元系统上运行良好且同时能在软件上优化的算法,是非常具有挑战性的。但是,回报也是巨大的。

模仿大脑的神经网络设计可以规避一些AI常见的不智能表现”。

例如,现在的神经网络都困扰于“灾难性遗忘”问题。如果你试图让一个训练好的神经网络去识别新的道路标志,简单地将网络暴露给新的图像输入势必会对网络造成严重破坏,导致网络出现识别混乱。为了避免这种情况,一般都需要从头开始重新训练网络。

打个比方,假设你是篮球队教练,你偷偷将篮筐增高30厘米。刚开始,球员们可能会频繁失球,但他们很快就会找到感觉。但如果他们像现在的神经网络一样,那你就必须把他们从球场上拉下来,从运球,传球等基础技能开始全部重新训练一遍,他们才能再次适应。

Loihi芯片上能运行可以规避“灾难性遗忘”的神经网络,这意味着它可以像人类一样学习。事实上,通过与康奈尔大学 Thomas Cleland研究小组的合作,我们发现Loihi芯片可以实现one-shot learning。也就是说,仅学习一个样本就可以学到一个新的特征。康奈尔大学的研究小组通过在Loihi上运行抽象嗅觉系统模型来证明这一点。当第一次暴露在一种新的虚拟气味中时,模型就能记住并识别这种气味,并且没有忘记它识别过的其他所有气味。

在Loihi芯片上还能运行特征提取算法,如今的图像识别系统容易受各种对抗性攻击的影响,特征提取算法没有这种困扰。传统的神经网络并不能像人脑一样真正理解从图像中提取到的特征。Davies说:“使用简单的攻击手段它们就会上当受骗,例如修改个别像素点的值或添加纯噪声图像,而人类可以很轻松地识别这些把戏。”但是,在Loihi上运行的稀疏编码算法可以更真实的模拟人类视觉系统,不会受到这种恶作剧的干扰。

英特尔神经芯片Loihi的特写镜头。英特尔最新的神经拟态系统Pohoiki Beach由64个这样的Loihi芯片组成。

研究人员正在使用Loihi芯片来改进机器人系统的实时控制能力。在上周举办的Telluride神经形态认知工程研讨会上,研究人员表示他们正在尝试使用基于Loihi芯片的系统来控制一场桌上足球赛。Davies说:“听起来可能有点不可思议,但这可以很好的展示神经拟态技术。它需要足够快的速度,能够快速响应,快速做出规划和判断。这就是神经芯片所擅长的。”

相关报道:

https://spectrum.ieee.org/tech-talk/robotics/artificial-intelligence/intels-neuromorphic-system-hits-8-million-neurons-100-million-coming-by-2020