這塊“不務(wù)正業(yè)”的仿神經(jīng)芯片居然學(xué)會(huì )了譜曲

　　歐洲微電子研究中心(IMEC)的研究人員最近成功研發(fā)了一款可以作曲的芯片，這款仿神經(jīng)芯片雖然還處于原型產(chǎn)品階段，但已經(jīng)可以通過(guò)分析歌曲中的模式學(xué)會(huì )了譜曲的規則。聽(tīng)過(guò)某個(gè)曲子后，它就能作出類(lèi)似風(fēng)格的曲子。

　　當然，研發(fā)人員做這款芯片可不是為了讓音樂(lè )家們下崗，這款芯片是未來(lái)低功耗通用學(xué)習加速器的基礎，有了這項技術(shù)我們就能給醫生打造定制的醫療傳感器并讓電子產(chǎn)品了解它們各自“主人”的行為模式。

　　IMEC負責神經(jīng)形態(tài)計算的Praveen Raghavan認為，如今的聯(lián)網(wǎng)設備雖然都貼了智能的標簽，但事實(shí)上它們自身的處理能力一般，這些設備需要將數據發(fā)回云端做分析，以此來(lái)節省能耗和散熱上的成本，而IMEC的團隊想改變這種模式。

　　“我們的整體目標是讓人工智能變得更加緊湊，讓它們更加貼近用戶(hù)。”Raghavan說(shuō)道。這也就意味著(zhù)IMEC必須開(kāi)發(fā)出緊湊且低功耗的專(zhuān)用學(xué)習芯片。他表示：“降低成本也是我們的核心目標之一。”

　　這樣看來(lái)，作曲反倒成了該芯片的“買(mǎi)一送一”的功能。不過(guò)，人們發(fā)現這位“作曲家”選擇音符時(shí)有些奇怪，但其曲調風(fēng)格卻并不前衛，整體風(fēng)格依然跳不出西方古典音樂(lè )的框架。舉例來(lái)說(shuō)，在該芯片寫(xiě)出的30秒樂(lè )曲中你能聽(tīng)到許多音樂(lè )家練習曲中元素的重復，有兩個(gè)小節還非常像半音音階的即興重復。在最后一個(gè)小節中，樂(lè )曲則集中使用了令人愉悅和期待的音符。

　　想要讓芯片譜出曲子，必須循環(huán)播放擁有同樣拍子記號(即每小節有多少節拍)和風(fēng)格的歌曲。一旦曲子的節奏和風(fēng)格變的特別寬泛，芯片就識別不了其中的模式了。Raghavan表示，他們在訓練這款芯片時(shí)用了比利時(shí)和法國的長(cháng)笛樂(lè )曲，芯片成功掌握了其中規則。如果換用其他拍子記號，芯片則會(huì )開(kāi)始學(xué)習新的模式。

　　雷鋒網(wǎng)了解到，這款仿神經(jīng)芯片搭載了電阻式RAM，存儲單元是氧化物材料制作的細絲，它會(huì )根據不同的電壓條件進(jìn)行連續調整。當芯片在多個(gè)訓練曲目中“聽(tīng)到”兩個(gè)特殊的音符相繼出現時(shí)，就能識別出其中的模式。這兩個(gè)特殊音符連續出現的次數越多，就說(shuō)明它們之間的聯(lián)系越緊密，在作曲時(shí)，芯片就會(huì )用到這兩個(gè)音符。這樣的表現類(lèi)似于大腦中不同神經(jīng)元的學(xué)習方式。同時(shí)，這套系統也是分層級的，它能識別并學(xué)習更寬泛的模式。

　　雖然該芯片主打低功耗，但Raghavan卻不愿透露原型產(chǎn)品在功耗方面的表現。他只是表示團隊對這塊芯片進(jìn)行了超額設計，因此它能勝任多種任務(wù)并構建大型存儲單元。在這里，作曲的工作并不會(huì )完全釋放存儲器的能力，但未來(lái)更復雜的任務(wù)會(huì )激發(fā)其所有潛能。

　　未來(lái)，Raghavan的團隊還會(huì )優(yōu)化芯片的設計。眼下，他們還在用文本訓練該系統，教這塊芯片學(xué)習遣詞造句。

　　Raghavan表示，這套系統未來(lái)可以成為個(gè)人電子設備中的學(xué)習加速器，同時(shí)它還能助力其他運行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的硬件。對于芯片的未來(lái)應用，Raghavan已經(jīng)有了自己的設想，他想將芯片植入智能手表，幫此類(lèi)設備學(xué)習用戶(hù)的習慣，以便讀出更加精確的心率數值。“佩帶智能手表時(shí)，有人戴的緊，有人戴的松，另外佩戴位置也會(huì )有所不同，而這些因素都會(huì )影響心率數值的準確性。”Raghavan說(shuō)道。