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像大腦一樣思考:像大腦一樣的計算機在這裡



“春棉不知道黎明。“……我們聽見到處都是鳥兒……”譚板岳的記者在一部名為“達爾文鼠標”的計算機上閱讀了唐詩《春曉》中流行的第一句話。 短暫的停頓後,它實際上是依靠自己的“回憶”,整首詩都被記住了。

這台計算機是浙江大學聯合枝江實驗室最近發布的我國第一台類似大腦的計算機。 它模仿大腦神經元的工作,包含1.2億個衝動神經元和近1000億個突觸。 這台計算機有哪些偉大的“超級大國”?

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像大腦一樣“思考”

在浙江大學的一個實驗室中,三個標準的1.6米高的服務器機箱並排站立,黑色機箱中的紅色信號燈不斷閃爍。

類腦計算機

類腦計算機

“別看計算機的形狀和普通的電子計算機是一樣的,像大腦的計算機的核心卻有很大的不同。” 該研究小組負責人,浙江大學計算機科學與技術學院教授潘剛表示,這台類似於大腦的計算機包含792台浙江大學開發的達爾文第二代大腦啟發芯片,典型的工作功耗僅需350〜500瓦。

類似於大腦的計算機芯片可以模擬大腦神經網絡的結構和功能機制。 它在圖像,視頻和自然語言模糊處理方面具有明顯的優勢。 這樣的計算機的創建近來已經成為計算機科學競賽的前沿。 2015年和2019年,浙江大學相繼開發了Darwin I和Darwin II類腦計算芯片。 在此基礎上,團隊進入了類似大腦的計算機。

類似於大腦的計算機應用程序演示:氣味識別

類似於大腦的計算機應用程序演示:氣味識別

“簡單來說,大腦神經元的工作機制可以理解為,當神經元接收輸入脈衝時,其細胞體的膜電壓會增加。當達到某個閾值時,輸出脈衝將被發送到軸突並傳輸。鄰近的神經元實現了信息的傳輸。信號到達時就會被激活,如果沒有信號,它們就不會運行。” 浙江大學副教授馬德說,這是該項目的研究骨幹,與傳統計算機相比,能耗大大降低,效率大大提高。

為了使大量神經元有效地相互作用並有序地分佈混沌信息流,研究人員還開發了類似達爾文的大腦操作系統。 目前,系統的功能任務切換時間已達到微秒級。

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顛覆傳統的“大傢伙”

與我們日常使用的小型輕量電子計算機相比,如今的類腦計算機仍然是“大人物”。 但是,科學家們說,如果以電子計算機的歷史來衡量,類腦計算機仍處於所有初始創作的“ ENIAC”階段。 隨著芯片和其他硬件的不斷迭代升級,類似大腦的計算機“減少”“重載”指日可待。

電子計算機傳統上依賴於馮·諾伊曼架構,該架構比數值計算要長。 但是,隨著摩爾定理逐漸失效,這種體系結構的局限性變得越來越明顯。 從存儲到功耗,再到智能水平,前瞻性科學家已經看到了它的“瓶頸”。

像大腦一樣思考:像大腦一樣的計算機在這裡 1

研究小組正在討論

研究小組正在討論

“在馮·諾依曼體系結構中,數據存儲和計算是分開的。這就像將信息存儲在位置A。要進行計算,必須將信息移到位置B,然後在計算後將其移回。但是,運輸速度要長得多。速度低於計算速度,但這使運輸本身成為麻煩。” 潘剛說,“存儲牆”使大數據時代的計算機性能難以提高。 如果您想從事人工智能等高能計算,計算機也將打上“ Power Wall”的大門。

在數據已成為基本戰略資源,計算能力已成為衡量一個國家綜合實力的重要指標的時代,如何在計算機開發中實現突破性創新已成為當今所有國家科學界的“戰爭之戰”。 在人腦上繪畫尤其成為探索的重點。 美國已投資1億美元,資助IBM和Hormel(HRL)的研究團隊開發模擬神經網絡計算。 像德國海德堡大學這樣的大學正在積極地部署類似於大腦的計算機……浙江大學的團隊正在努力追趕。

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類腦計算如何演變?

如果房間裡有一隻不請自來的小老鼠,那就太頭疼了。 它可能來去不去,更不用說偷食物了,它可以準確地繞過人們設置的陷阱。 具有與鼠標大腦神經元相同規模的運作能力的類腦計算機可以達到什麼“智能”水平?

在浙江大學項目的實驗中,類似大腦的計算機展示了多種功能,例如指導機器人完成“防洪救災”的仿真任務。 在實驗現場,譚板岳的記者看到了三個機器人在計算機調度下執行任務。 1號機器人擁有自己的攝像頭,並在現場巡邏。 一旦發現大壩的縫隙,它將召集負責工程維護的3號機器人來修復。 壩; 發現人體模型躺在地上後,他叫來負責救援的2號機器人…

類腦的計算機演示

類腦的計算機演示

“這些機器人由類似大腦的計算機的不同大腦區域控制,其功能尚未固定。第一號機器人現在正在巡邏,一段時間後可以負責救援或工程維護。” 浙江大學副教授李瑩說,該項目的研究骨幹。

類腦的計算機應用程序演示:思維輸入

類腦的計算機應用程序演示:思維輸入

“心理打字”,EEG信號的實時解碼,空氣中有害成分的診斷…“ Ya Ya Xueyu”類似大腦的計算機的性能引人注目。 但是,潘剛還指出,當前的類腦芯片使用簡化的神經元模型,而真實的大腦神經元的行為和連接卻過於復雜。 目前,對於科學家來說,大腦仍然是一個“黑匣子”,許多機制仍未解決。 從了解大腦世界到創建新算法還有很長的路要走。

資料來源:《班月潭》 2020年第18期