天網(wǎng)來襲？IBM開發(fā)出“人工大腦”

TrueNorth芯片是最新的科技結(jié)晶，未來它將負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)的運(yùn)行和一系列其他的人工智能服務(wù)。而現(xiàn)下運(yùn)行谷歌，F(xiàn)acebook和微軟算法的機(jī)器，還需要加裝獨(dú)立的圖形處理器，不過他們都在走向FPGA（能就特定任務(wù)進(jìn)行編程的芯片）。Peter Diehl（蘇黎世理工大學(xué)皮質(zhì)計(jì)算組的博士）認(rèn)為，TrueNorth要比獨(dú)立圖形芯片和FPGA都要優(yōu)秀，因?yàn)樗�功耗很低�?

密歇根大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)的教授Jason Mars認(rèn)為，其主要的不同就在于TrueNorth與深度學(xué)習(xí)算法的配合可以算得上是天衣無(wú)縫。兩者都對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了深度模擬，并在“大腦中”產(chǎn)生神經(jīng)元和突觸。“芯片可以高效執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的命令�！彼�并沒有參加試運(yùn)行，但卻密切關(guān)注著這一芯片的進(jìn)展。

即便如此，現(xiàn)下TrueNorth還不能完全與深度學(xué)習(xí)算法同步。不過IBM已經(jīng)決定讓外部研究人員參與芯片的改進(jìn)，因?yàn)樗�離真正上市還有一定的距離。對(duì)Modha來說，這也是一個(gè)必須經(jīng)歷的過程，就像他說的：“我們需要為重大的轉(zhuǎn)變打好堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)�！�

手機(jī)里的大腦

Peter Diehl最近來中國(guó)旅行，但因?yàn)橐恍┠愣�得的原因他的手機(jī)不能使用谷歌，一下子把人工智能打回了原形。因?yàn)楝F(xiàn)在的云計(jì)算多數(shù)還要靠谷歌的服務(wù)器來進(jìn)行，所以沒有了網(wǎng)絡(luò)，一切都白瞎了。

深度學(xué)習(xí)需要非常強(qiáng)大的處理能力，一般來說這個(gè)級(jí)別的處理能力是巨型數(shù)據(jù)中心才可以提供的，而我們的手機(jī)一般通過網(wǎng)絡(luò)與其相連。而TrueNorth就不同了，它至少可以將部分處理能力搬到你的手機(jī)或其他設(shè)備上，這樣就可以極大的擴(kuò)展人工智能的使用頻率。

不過要理解這些，你首先要理解深度學(xué)習(xí)是如何工作的。它的運(yùn)作分為兩個(gè)階段，首先谷歌和Facebook之類的公司需要培植自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理特殊任務(wù)。如果他們想要自動(dòng)識(shí)別貓咪照片的功能，就要先讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)看一堆貓咪的照片。然后，模式得到訓(xùn)練后，需要讓另一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來執(zhí)行這一任務(wù)。你拿出一張照片，系統(tǒng)就要判斷里面是否有貓咪，而TrueNorth存在的目的就是為了提升第二步的效率。

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