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有了类脑芯片,人类还有freestyle吗?

2017/07/04
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人工智能是人类研发升级芯片大方向,不管是语音交互还是影像识别,亦或者是指纹识别等等,人工智能芯片无疑是想让机器成为近似于人的存在或者创造出“超人”。研发者希望人工智能研发的科技产品未来可以作为人类智慧的容器,辅助人类的生活,承载人类的文化传承。这需要我们给机器一个脑子,一个类脑芯片。

freestyle 是近期的网络热词,是一个全新的网络梗,原意是指你会说唱吗?现在彻底被玩坏,完全成为调侃。freestyle 确实是一种能力,展示了表演者的大脑词汇存储量,而且即兴表演也反映了大脑的应急反应能力。但是,如果机器人或者人工智能芯片足够强大,人类会失去类似 freestyle 这样的能力吗?

类脑芯片有何独特之处?

首先,类脑芯片的结构是独特的,不是传统的冯·诺依曼结构,而是专门的类人脑芯片结构。类人脑芯片架构是一款模拟人脑的新型芯片编程架构,这一系统可以模拟人脑功能进行感知、行为和思考。这种新型编程架构可以允许开发者为类人脑芯片设计应用程序,未来,它还可以允许计算机科学家开发出一种带有人脑功能的计算机,甚至比人脑更加智能。

其次,类人脑芯片的存储器不但但是数据存储单元,而是进一步研发成为类似人体的突触,这是迈向人造大脑重要的一步。我们知道人脑之所以复杂是因为庞大复杂的神经结构,人脑有上千亿个神经元,几乎所有的生物意识行为都是从这里发起的,所以让存储器模仿突触是实现类人脑芯片不可或缺的创举。

第三,类脑芯片的能源利用率极高,普通芯片在工作时会伴随大部分的散热,计算机芯片如果没有风扇或者空间智冷技术,几分钟就足以将自己融化。但是,类脑芯片却可以像人脑一样,几乎所有的热量都用于“思考”。

最后,类脑芯片懂得“学习”,人类大脑之所以厉害就是因为可以不管的学习和接纳新事物,通过机器学习算法,类脑芯片也做到了。从最开始的代码写入存储知识,到现在高通、IBM 芯片自主学习获得知识,类脑芯片的环境应变能力正在不断的增强。

机器学习算法和仿脑计算

从算法的角度分析,类脑芯片和人工智能是有分别的,人工智能依托的是机器深度学习算法,而类脑芯片依托的仿脑算法。他们中间有很多重叠区但是也大有不同。我们先说机器深度学习算法:包含有监督学习和无监督学习。有监督学习又包含朴素贝叶斯分类器、最小二乘法、逻辑回归、支持向量机(SVM)、集成学习六种算法;无监督学习又包含聚类算法、主成分分析(PCA)、SVD 矩阵分解、独立成分分析(ICA)四种算法。从功能上看,目前深度学习的应用集中于人工智能中的模式识别,如图象识别、语音识别等。但是,在人脑中,识别功能仅仅是整个大脑功能的一小部分,而且还不是核心部分,因为许多低级动物也具有良好的视觉和听觉的感知与识别功能。人脑的核心功能在于学习与运用。所以,人工智能采用的深度学习算法是有局限性的,他可以靠近人脑但不能完全复制人脑的功能。

仿脑计算在这方面表现出巨大的优势。仿脑计算则不但要从结构上模仿大脑,而且还要从神经元和突触的模型上模仿大脑,所以某种意义上讲,仿脑计算也可看成是深度学习将来的发展方向。仿脑算法目前的模型是 LIF 模型,通过简化神经元描述方程(HH 方程)得来,HH 方程是当前针对大脑行为描述最准确的方程,所以简化版的 LIF 模型可以让机器重现部分人脑行为,科学家对该模型评价很高。LIF 模型还过于简单,想要完整重现人脑或者超越人脑,算法还需要进一步升级。

 

都有哪些巨头公司参与研发

IBM:百万神经元类脑芯片

IBM 是最早开发类脑芯片的公司之一,IBM 在 2014 年实现了百万神经元类脑芯片的发布,虽然相对于人脑庞大的神经元系统还略显不足,但是经过 3 年的发展,相信 IBM 在该领域的成果一定是令人震惊的。“机器大脑”很可能最先在 IBM 得以实现。

高通:可以自主学习的类脑芯片

高通的研发团队给芯片赋予了学习功能。为了演示这一功能,高通专门造了一个只访问白色地砖的机器人。把这个机器人放在含彩色地砖的地板上,这个机器人首先会全部走一边,熟悉环境。而当它走到白色地砖上时,你都告诉他“Good Robot”。这样,当它再次在地板行走时,它就专挑白色地砖走。这个过程没有代码,只有你的“Good Robot”命令。

三星:成功给类脑机器人安装了眼睛

三星的行为印证了类脑芯片的正确发展方向,让类脑芯片进化成类人机器人得到了印证,接下来我们会相应的看到鼻子、嘴巴、耳朵。随着传感技术和人工智能技术不断的发展,类脑芯片真正作为机器大脑会成为现实。

上述几家巨头公司是想制造一个可以比拟人类甚至超越人类的智能机器人。人工智能的类脑芯片还有一个发展方向就是制造“超人”,将功能强大的芯片植入人类的大脑,让人类可以更加强大。

下面几个企业就是制造“超人”的代表,他们的研究方向就是让超人或者钢铁侠真正现世。

 

 

ARM:植入大脑型芯片

早在 1998 年 8 月 25 日,英国雷丁大学控制论教授沃里克成功地将芯片植入自己手臂内获得成功,成为世界上第一个体内携带芯片的人。在去年,一位来自悉尼的女子 Shanti Korporaal 将一种芯片植入她的双手,实现了无钥匙开门,ARM 看到了芯片植入大脑的可能性。

近日,ARM 开发出一种大脑芯片,该新型芯片可被植入到人的头骨中,可以帮助脑部和脊椎损伤的病人,该芯片不仅可“刺激”人们执行任务,还能够接受感官反馈的信息。芯片植入大脑最大的难题还是能耗,我觉得大部分人都不能忍受再一次开颅取出并植入新的芯片。

Facebook:“大脑打字”项目

马克·扎克伯格在 2017 年 4 月的一篇文章中写道:“我们正在开发一个系统,让用户直接从大脑中打字,速度比用手机打字快 5 倍。”扎克伯格认为侵入性脑部植设备还不被大众所接受,所以扎克伯格让 Facebook 研发团队研发一种可以检测大脑中“预期言语”的无创可穿戴技术,用户不需要大声说话,这个装备应以每分钟 100 字的速度将用户的想法转化为文本。

Openwater : “心灵感应”可穿戴设备

Mary Lou Jepsen 是一名经验丰富的硅谷技术高管,去年 8 月她从 Facebook 的高管职位辞职,创立了一家名为 Openwater 的公司。Jepsen 表示她正在研发一种光学成像系统,她在去年 8 月在 Facebook 上推出了一个高功率的工作, Jepsen 说,她正在开发一种光学成像系统,提供可与核磁共振相比的高分辨率图像,该系统使用可以装入绷带或折叠在帽子内的柔性部件。

她看到了这种技术的许多用途,包括用于检测动脉阻塞和肿瘤的医学成像。 但是,Jepsen 说,真正的颠覆将来自高分辨率脑部扫描,使得 BCI 系统能够解释与想法有关的神经活动的模式。 她说:“我知道谈论心灵感应似乎是古怪的,但它是基于完全可靠的物理学和数学原理”。 

Kernel:脑植入体

Bryan Johnson 在去年 10 月宣布将 1 亿美元的资金投入到他的新创业公司 Kernel 中,以开发一种植入式脑假体。这家公司致力于医疗应用领域的研究,以更加深入的了解大脑复杂的工作模式,扩大计算机设备与其交互的可能。 他们的目标是发明一种植入式芯片,来改善神经性疾病的治疗状况 ,比如阿兹海默症和癫痫。

人类是在进化还是退化

让我们质疑有了类脑芯片人类会失去 freestyle 主要原因还是担心强大的芯片功能不是让人类进化而是让人类的脑功能退化。

而且,像 RFID 这类的技术继续发展,人的身份证明很可能就是一个“二维码”,属性和商品混为一谈。到时候如果也用这种技术的升级版给机器人做身份编号,那我们和机器人别无二致,而他们更聪明。

 

人类会不会和机器人上演新世纪的“农夫与蛇”?亦或者因为芯片足够智能失去自己的“freestyle”?与非网小编认为,人类会在人工智能芯片发展上找到一个制约点和平衡点,因为人类相对机器最大的不同是人类富有想象力。

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与非网副主编,网名:吴生,电子信息工程专业出身。在知识理论的探寻之路深耕躬行,力求用客观公正的数据给出产品、技术和产业最精准的描述。