美研發(fā)類(lèi)似人腦小型芯片 或將使無(wú)人機會(huì )思考

　　外媒稱(chēng)，五角大樓將提供資金，以研發(fā)一種小型芯片。這種芯片不僅有著(zhù)類(lèi)似人類(lèi)大腦的人工智能，而且它很小，可以安裝到大量移動(dòng)設備上。

　　英國《每日郵報》網(wǎng)站2月8日發(fā)表題為《會(huì )像人類(lèi)那樣思考的無(wú)人機可能出現在戰區》的文章稱(chēng)，這種手掌大小的處理器叫做Eyeriss。它有著(zhù)令人吃驚的168個(gè)內核，并基于“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )”來(lái)工作。它的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )”是在模擬人類(lèi)大腦的基礎上建成的。

　　過(guò)去很多智能手機上使用的處理芯片通常只有4個(gè)內核。

　　這一技術(shù)可能以無(wú)人機或機器人的形式用于戰場(chǎng)。這樣，無(wú)人機或機器人可以進(jìn)行實(shí)時(shí)學(xué)習，而無(wú)需借助人類(lèi)的分析。

　　例如，裝有Eyeriss的無(wú)人機一旦發(fā)現了目標，它就可以提醒駐扎在地面上的軍人。

　　這樣，無(wú)人機將比監視圖像的人類(lèi)更高效。在現代戰爭中，這是一種令人滿(mǎn)意的技術(shù)。

　　這款芯片是美國麻省理工學(xué)院、國防部高級研究項目局和顯卡企業(yè)英偉達公司聯(lián)合研發(fā)的。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )通常是用圖形處理單元(GPU)制成的。所有帶屏幕的電腦裝置都有GPU。

　　這些類(lèi)似大腦的人工智能系統要依賴(lài)大型的多核圖形處理器來(lái)工作。因此，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )用于移動(dòng)設備是不現實(shí)的。

　　在這項最新突破中，科學(xué)家首次設法將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )縮小，這樣它將使用較少電力，并能裝到較小的設備中去。

　　麻省理工學(xué)院的研究人員說(shuō)，Eyeriss的效率是一個(gè)移動(dòng)GPU效率的10倍，因此它可以讓智能手機和平板電腦在本地運行強有力的人工智能算法，而不必將數據上載到云中進(jìn)行處理。

　　該技術(shù)將有助于加快應用軟件的速度，因為這種芯片有自己的記憶。這種技術(shù)還會(huì )讓工作量保持在最少水平。這意味著(zhù)，你未來(lái)的掌上設備不會(huì )太倚重互聯(lián)網(wǎng)。

　　麻省理工學(xué)院電氣工程和計算機科學(xué)系教授薇薇恩·塞說(shuō)：“對很多應用來(lái)說(shuō)，物體識別、演說(shuō)和人臉檢測等深度學(xué)習是有用的。”塞的團隊研發(fā)了這種新芯片。

　　塞說(shuō)：“目前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )非常復雜，并且大多數要在大功率的GPU上運行。”

　　塞說(shuō)：“你可以想象，如果你的手機使用了這項技術(shù)，那么在沒(méi)有無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )連接的情況下，你的手機依然能運作。”

　　多年來(lái)，工程師們一直在研發(fā)模仿人類(lèi)心智的“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )”。最近，谷歌讓公眾了解了它在該領(lǐng)域的研究，因為它推出了人工智能學(xué)習系統TensorFlow。

　　機器學(xué)習和人工智能正被用來(lái)讓搜索變得更加準確。谷歌希望，通過(guò)推出TensorFlow，這種軟件將變得更先進(jìn)和更普遍。

　　去年，谷歌還公布了一套圖片來(lái)幫助解釋它的系統如何隨著(zhù)時(shí)間的推移而進(jìn)行學(xué)習。谷歌展示了該系統如何學(xué)習，以及出錯的時(shí)候會(huì )發(fā)生什么情況。

　　研究人員將一張圖輸入相關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，并讓它指明它認識的一些動(dòng)物，從而制造了上述的圖片。

　　谷歌培訓人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的方法是，向該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )出示數百萬(wàn)個(gè)樣例，并逐步調整該網(wǎng)絡(luò )的各項參數，直到它給出研究人員想要的類(lèi)別。