英特爾發(fā)布最新自動(dòng)學(xué)習芯片有望加速人工智能發(fā)展

　　未來(lái)對于高度動(dòng)態(tài)和非結構化的自然數據的收集、分析和決策的需求越來(lái)越大，這種需求可能超過(guò)傳統的CPU和GPU架構。

　　英特爾推出了一種先進(jìn)的自學(xué)習芯片，名為L(cháng)oihi。

　　Loihi模仿了大腦的運作方式，根據環(huán)境的不同反饋模式進(jìn)行操作。同時(shí)，Loihi也是一款節能的芯片，可以利用數據來(lái)學(xué)習和推斷，不需要以傳統的方式進(jìn)行訓練。它采用了一種新穎的方法，通過(guò)“異步激活”來(lái)計算。

　　Loihi研究測試芯片包括模擬大腦基本機制的數字電路，使機器學(xué)習更快更有效率，同時(shí)需要對計算力的需求更小。

　　這塊仿神經(jīng)芯片的模型從神經(jīng)元的交流和學(xué)習中汲取靈感，其中神經(jīng)元的激活、新突觸的形成可以按時(shí)間調制，這可以幫助計算機自組織并根據模式和關(guān)聯(lián)做出決策。

　　Loihi測試芯片提供了高度靈活的芯片學(xué)習，可以在單個(gè)芯片上完成訓練和推理。這使得機器能夠自動(dòng)地進(jìn)行實(shí)時(shí)調整，而不是等待云的下一個(gè)更新。研究人員已經(jīng)證明，與其他典型的尖脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )相比，在解決MNIST的數字識別問(wèn)題時(shí)，他們的學(xué)習速度要快100萬(wàn)倍。與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和深度學(xué)習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等技術(shù)相比，Loihi測試芯片在同一任務(wù)上使用了更少的資源。

　　這個(gè)測試芯片的自我學(xué)習能力有巨大的潛力來(lái)改進(jìn)汽車(chē)和工業(yè)應用以及個(gè)人機器人——任何在非結構化環(huán)境中自動(dòng)操作和持續學(xué)習的應用程序。例如，識別汽車(chē)或自行車(chē)的運動(dòng)。

　　雷鋒網(wǎng)了解到，它比一般訓練系統所需的通用計算效率高1000倍。在2018年上半年，Loihi測試芯片將與領(lǐng)先的大學(xué)和研究機構共享，重點(diǎn)是推進(jìn)人工智能的發(fā)展。

　　Loihi測試芯片的特點(diǎn)包括：

　　完全的異步神經(jīng)形態(tài)的多核網(wǎng)狀結構，它支持許多種不同的稀疏、層級、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )拓撲結構，每個(gè)神經(jīng)元都能與成千上萬(wàn)的其他神經(jīng)元進(jìn)行通信。

　　每個(gè)神經(jīng)形態(tài)核心包括一個(gè)學(xué)習引擎，可以在操作過(guò)程中對網(wǎng)絡(luò )參數進(jìn)行編程，支持監督、無(wú)監督、強化和其他學(xué)習模式。

　　由英特爾的14納米工藝制造。

　　總共有13萬(wàn)神經(jīng)元和1.3億突觸。

　　開(kāi)發(fā)和測試高效的算法，包括路徑規劃、約束滿(mǎn)足、稀疏編碼、詞典學(xué)習和動(dòng)態(tài)模式學(xué)習和適應。

　　在計算機技術(shù)和算法創(chuàng )新的推動(dòng)下，人工智能的變革力量預計將對社會(huì )產(chǎn)生巨大的影響。通用的計算和定制的硬件和軟件都可以在各個(gè)方面發(fā)揮作用，而英特爾目前在這方面也有所布局。

　　目前英特爾Xeon Phi處理器，應用于科學(xué)計算，產(chǎn)生了一些最大的模型來(lái)解釋大規模的科學(xué)問(wèn)題，還有Movidius神經(jīng)計算棒這樣以?xún)H僅1瓦的功率運行訓練后的模型的產(chǎn)品。