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【模擬人腦】一级英特爾植入 800 萬個神經元到電腦,效率是普通
发布者:未知 发布时间:2019-08-09 16:48 阅读:

<p>  真人一级a做爰动作片【為什麼我們要挑選這篇文章】大腦可以感知和處理複雜的事物,那電腦能模擬出來嗎?日前英特爾(Intel)發布了一個代號為 Pohoiki Beach 的神經擬態系統,一個 <b>4338x全国最大人色情网</b>
800 萬個數位神經元的超級電腦。雖然跟由 860 億個的腦細胞、神經元組成的人腦比起來,還相差甚遠,但其效率是效率是普通 CPU 的 10000 倍。(責任編輯:施怡婷)</p>
 
<p>  看過《三體》的書迷或許都知道,4 位面壁者作為人類最後的希望,苦苦尋找對抗三體世界的方法。</p>
 
<p>  其中一位面壁者比爾·西恩斯試圖以電腦模擬人腦的運行來提高人類智力,但是因為知道基礎科學被鎖死,模擬人腦無法實現,最後實際是想給地球人打上「思想鋼印」,從而讓人類逃出地球,保留火種。</p>
 
<p>  然而,現實世界中,用電腦模擬人腦的嘗試,並沒有被「鎖死」,反而一直在進行。</p>
 
<p>  當技術不斷進化,我們能看見與人腦同等智慧的 AI 出現嗎?</p>
 
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<p>  最近,英特爾計劃推出一款名為「Pohoiki Beach」的全新神經擬態系統,該系統具有 800 萬個神經元,由 64 個 Loihi 研究晶片組成,採用一種與人腦工作方式十分接近的設計架構。</p>
 
<p>  Pohoiki Beach 真人一级a做爰动作片處理算法的速度是普通 CPU 的 1000 倍,效率是普通 CPU 的 10000 倍。接下來,英特爾計劃於 2019 年底推出含 768 顆晶片、1 億個神經元的系統。</p>
 
<p>  英特爾神經科學研究主管 Mike Davies 說:「英特爾及其研究合作夥伴才剛剛開始測試像 Pohoiki Beach 這樣的大型神經系統可以做什麼,目前為止,所有的實驗證據都表明 Pohoiki Beach 將具有強大的性能,能更大地提高算法效率。」</p>
 
<p>  從 1 個 Loihi 晶片到 64 個 Loihi 晶片,這更像是軟體問題而不是硬體問題。 Davies 說:「我們從設計之初就在 Loihi 晶片中設計了可擴展性。每個 Loihi 晶片有一個分層的路由接口…,通過接口我們最多可以擴展到 16,000 個晶片。所以,64 個晶片只是接下來的一小步而已。」</p>
 
<p>  Davies 說:「找到一種能在 800 萬個神經元系統上運行良好且同時能在軟體上優化的算法,是非常具有挑戰性的。但是,回報也是巨大的。模仿大腦的神經網路設計(如 Loihi 晶片)可以規避一些 AI 常見的反智慧表現 。」</p>
 
<p>  例如,現在的神經網路都困擾於「災難性遺忘」的問題。如果你試圖讓一個訓練好的神經網路去識別新的道路標誌,簡單地將網路暴露給新的圖像輸入,勢必會對網路造成嚴重破壞,導致網路出現識別混亂。</p>
 
<p>  為了避免這種情況,一般都需要從頭開始重新訓練網路。(DARPA 的 Lifelong Learning 項目正致力於解決這個問題)</p>
 
<p>  打個比方,假設你是籃球隊教練,你偷偷將籃筐增高 30 厘米。剛開始,球員們可能會頻繁失球,但他們很快就會找到感覺。</p>
 
<p>  但如果他們像現在的神經網路一樣,那你就必須把他們從球場上拉下來,從運球,傳球等基礎技能開始全部重新訓練一遍,他們才能再次適應。</p>
 
<p>  在 Loihi 晶片上還能運行特徵提取算法,如今的圖像識別系統容易受各種對抗性攻擊的影響,特徵提取算法沒有這種困擾 。傳統的神經網路並不能像人腦一樣真正理解從圖像中提取到的特徵。</p>
 
<p>  Davies 說:「使用簡單的攻擊手段它們就會上當受騙,例如修改個別像素點的值或添加純噪聲圖像,<b>天天综合网网欲色</b>
 而人類可以很輕鬆地識別這些把戲。」</p>
 
<p>  但是,在 Loihi 上運行的稀疏編碼算法可以更真實的模擬人類視覺系統,不會受到這種惡作劇的干擾。(雖然,其實人類視覺有時也會被騙…</p>
 
<p>  原文報導 傳送門</p>
 
<p>  (本文經合作夥伴 大數據文摘 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈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 〉。首圖來源:Intel)</p>
 
<p>  十年前轟動全球的「模擬人腦計畫」,怎麼無聲無息的消失了?</p>
 
<p>  Deepmind 最新論文:神經網絡技術模擬「人腦海馬體」,AI 預測能力準度更高、成本更低了!</p>
 
<p>  神經網絡之父 Geoff Hinton 推翻畢生心血「反向傳播演算法」:打掉重來,AI 才有未來!</p>
 
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