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本文摘要:今年8月,有消息震惊了中国科技界,尤其是AI圈。

今年8月,有消息震惊了中国科技界,尤其是AI圈。中国科研团队开发的天机芯片登上了自然杂志的封面。

文章展示了清华大学施路平队开发的世界首个异构融合类大脑芯片,反对脉冲神经网络,反对人工神经网络,发表了利用天机芯片完成自行车自动驾驶的实验录像。这对投资界、产业界的直接影响,是最近类脑芯片和类脑计算相关的投资融资、收购和创业公司突然增加。类脑相关的会议活动也突然减少。虽说类脑热还不能说话,但这个领域的突然加剧毕竟是现实的。

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如果我们把目光投向远处,类脑芯片显然近年来大规模激烈。各大学实验室和科技巨头争夺类脑芯片产品,许多专家学者指出,人工智能必须经历非常简单的人工智能、深度的人工智能、标准化的人工智能三个阶段。今天的深度自学代表了第二阶段的开始,计算出类脑是标准化智能门的钥匙。

到目前为止,类脑芯片已经是预见的未来,人类已经通过它寻找强大的人工智能门户。但是,真的是这样吗?类脑芯片是否是AI的终极答案,今天也填补了太多不确定性。

客观理解类脑芯片的未来,我们有必要把时间推回去,解读过去。人类知道神经和大脑的过去。神经行为学:AI以外的另一条路是从人类的大脑和智慧中提取某种技术,是源远流长的工作。

机器能否像人一样识别、识别、思考,最后发展了今天的AI。在另一个兄弟研究中,发展了今天的大脑芯片。

换句话说,大脑芯片的起点可能与AI无关。因为它是青蛙的大脑。早在16世纪,达芬奇就在原稿中分析过咬青蛙也能活下去的现象,也许找到了生物电和中枢神经系统的秘密。

但是,我们告诉达芬奇的原稿最近被揭露了,这就像他的很多惊人的发明者一样成为了达芬奇的秘密。1786年,伽格尼发现了青蛙悬挂在金属栅栏上的腿不会颤抖的现象,并逐步创造了早期生物电学。沿着青蛙们以尊贵壮烈牺牲精神开拓的道路,人类逐渐找到了生物电和神经系统的奥秘。

也就是说,生物的神经运依赖于生物电性刺激神经元节点,最后构筑了大脑控制机体的网状神经结构。从这个结构来看,神经学界自然不会考虑另一个问题。

动物依靠神经元传达信息,开展控制,这种控制是如何再次发生的?环绕这个问题,人类从20世纪开始长期研究神经传递、神经动力,1963年完成了神经行为学术语的概念证明。在该学科中,研究人员从生物、解剖学、神经光等多个角度明确提出了神经元相关行为学模型。

其中许多关于神经元计算的辩论,甚至早期人工智能概念的明确提出。据说今天人工神经网络是AI的基础,但人工神经网络的明确提出只是上世纪70年代,AI和计算机学界对神经元研究的混合,主要模仿神经元层处理的特征。其基础还在统计学和生物学概念上。

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但是,随着AI和现代计算的大发展,作为兄弟学科的神经行为学本身也在变革。因此,有人误解说,有必要重建整个神经系统,在现实世界中,将动物大脑中神经元不道德的动力机制变成运算机制吗?想要这样的培根,主要是在附近的21世纪,人类发现冯诺依曼的构造大大接近无限。

根本上与古典计算的计算结构不同,也许是最好的解决办法。量子计算是解决问题的方法,全仿生神经元行为学的解决方法是另一种——这种方法大部分时候都被称为类脑计算。

事实上,类脑计算不仅需要神经元行为学的仿生计算,还需要其他计算方法。但是,今天模仿神经元的道德是最顺利的,所以我们今天看到的两者大体上可以划等号。

但是,人脑是最差的计算机,如果想发展AI的话,像人脑结构这样的计算方法似乎很有魅力。因此,类脑的计算在许多新的计算形式中自然占有加分项,而且几十年后,摩尔法则的无限大大显着的今天,类脑的计算也明显取得了成绩。类脑计算:在比特以外的另一条路想理解芯片简化类脑计算之前,必须理解SNN和人工神经元。人工神经网络(ANN)本质上是基于统计学反复原理构建的计算结构。

那么,如果想计算类脑的话,就必须计算更加模仿大脑神经元运营的构造。该结构应反映人脑计算的高效、准确、连续性,明确挑战存储分离的冯诺依曼结构。

有这样的东西吗?我真的很有。这是今天大脑芯片的基本检验标准:脉冲神经网SNN。

1952年,找到神经学功能的离子学说和神经元电位的诺贝尔医学奖得主,艾伦·劳埃德·霍奇金爵士明确提出了脉冲神经网络这一神经行为学模式。SNN的价值在于它描述了神经元之间的电位是如何产生和流动的,它指出神经元之间的交换主要是通过神经递质产生化学静电,从而在神经网络中构建简单和星形的神经系统交互。这个发明者回到计算世界,成为了高度模仿神经元的计算结构。用再次发生脉冲的仿生模拟神经元电位,包括独特的网络结构。

今天,SNN已经在很多领域,如低功耗和标准化处理能力证明了自己的优秀。但是,SNN必须是ANN的进化,是下一代神经网络,这种不同的说法是不礼貌的。实际上,SNN的出现比ANN晚得多。说白了简单已经使用了,确实在实验室逗留的还是缺乏实际的任务处理能力。

但是,如同大规模并行计算的新转录深渊数十年的ANN,SNN的未来谁能确定呢?类脑计算的另一个要点是计算节点的问题。比特计算的节点是晶体管的导电电源。类脑计算拒绝模拟与人类神经元相似的计算节点,构筑非比特计算的另一条路。也就是说,我们必须人工神经元。

今天,关于如何模拟或生产人工神经元,已经有相当多的探索。但总的来说,新材料有这样的问题,需要批量生产的大脑芯片,基本上是用电路模拟人工神经元构筑大脑计算的。这样拒绝技术,生产效率地下,只不过是长期的计划。

沿着这两条路,人类逐渐碰到了类脑芯片的大门。2011年,IBM发表了TrueNorth芯片,这也是人类电路模拟神经行为学的开始。2014年TrueNorth改版第二代,耗电量超过平方厘米消耗20毫瓦,证明了类脑芯片的低耗电量价值,在AI任务中证明了类脑芯片的实际工作能力。之后,让我们来看看英特尔。

2017年,英特尔发表了类脑芯片Loihi,享受了13万人的人工神经元。今年7月,英特尔发表了业界第一个大型神经形态的计算。该系统由64个Loihi组合而成,在自动导航系统、相继计划等必须高效继续的AI任务中,可以提供低于GPU的功耗和处理能力。

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此外,业界着名的大脑芯片还有高吞吐量的Zeroth高中实验室和创业公司发明者的芯片。不吃瓜的大众完全一致,这个场所现在补充谷歌。

实际上,2019年可能是类脑芯片越来越应用于潜力的一年。无论是中国的天机,还是英特尔和IBM的类脑芯片,今天都证明了低功耗和超高速反应,具有预期的效果。

这可能协助AI领域的任务,如非监督自学、缓慢定位、路径计划。但客观地说,类脑芯片几乎不成熟。主流科技公司争相布局,中国浙江大学的达尔文芯片、清华的天机芯片已经在路上。

但是,类脑芯片的距离确实确立了产业价值,从实验室进入现实世界,还有很长的路要回顾。未知,类脑芯片今天的类脑芯片是什么?是人类的朗基努斯枪,还是唐·吉歌德对风车的宣言?也许我们知道今天回答不当。

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在计算历史上,每次尝试都不必顺利,同时很多结局也有最好的价值。综上所述,今天大脑芯片的发展至今,具体的一些优势和特性,即大脑芯片的光明面:1、大脑一样的存储计算一体化,超越了存储计算分离的结构,是大脑计算的核心突破。2、耗电量极低,计算任务的结构复杂,耗电量急剧增加。这使计算消耗电力和风扇的两个难题找到了新的方向。

3、SNN代表的类神经元有可能计算结构,在未来AI发展的道路上看无限。并且,没有结构的灵活性,阵列化计算的效率没有变动等优点。当然,最明显的优点是计算类脑可以绕过比特编程和摩尔法则。在计算能力无限的面前,和量子计算一样是人类的主要救生船。

但是,明亮的背景当然是阴影,显然类脑芯片今天有很大的不确定性,特别是有几个基础问题不知道答案。例如,类脑芯片的任务处理能力差,计算能力水平低。第一代TrueNorth甚至无法处理任何有价值的任务。

经过几年的发展,大脑计算出可以处理的任务更多,但这些任务必须具有严格的前提条件。对于大多数计算目标来说,类脑芯片无法响应。另一方面,用电子电路模拟人工神经元是非常不合算的。花费极高的技术和技术成本,构筑效率低的神经元模拟。

因此,面向未来,更多的人指出,他们必须寻找可以更换晶体管的新材料,属于类脑计算的新材料——但是这种材料是什么,如何像硅晶片一样便宜,今天是未知的。另一方面,兼容性脑计算的结构、算法、编程方案等也处于普遍的空白期。

总的来说,类脑芯片今天就像一个新的开发区,附近有场,有铁路,但其他的还留在研发方案中。特别是在我们身边,特别要注意大脑芯片诈骗的繁荣带来的危险性。

AI点燃后,更未来的AI技术成为投资融资和政府支持的热点是自然的。但是,计算类脑和类脑芯片,实际上还有很近的道路。

今天在产业中讨论,往往是无限的非理性宴会。笔者曾多次参与部分地方产业组织联合举办的类脑芯片活动,现场辩论不明确,产学各界代表几乎没有在统一的技术逻辑上进行对话。乱拳伤害老师模式的盲目发展类脑,最后留下工作不断,量子力学般的浆糊的可能性很高。回归类脑芯片的现实发展路径,今天的类脑芯片本质上处于不确定性过高的实验室探索阶段。

其变革在现实中再次发生,中国也明显站在有想象力的起跑线上,但是想让类脑芯片为世界做出贡献,我们可能会更多、更好、更冷静。你不告诉我看完电影《富春山居图》了吗?。


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