好吊视频一区二区三区-国产精品V欧美精品V日韩精品-老司机亚洲精品影院-国产精品视频免费播放

物聯(lián)傳媒 旗下網(wǎng)站
登錄 注冊

給計算機“大腦”全新“思維”: 憶阻器模擬神經(jīng)細(xì)胞讓計算機更像人

作者:常麗君
來源:中國科技網(wǎng)-科技日報
日期:2015-06-29 10:37:42
摘要:最近,美國加州大學(xué)圣巴巴拉分校研究人員演示了一種包含100個人工突觸的簡單人工神經(jīng)元線路,第一次證明了這種線路能執(zhí)行簡單的人類視覺功能——給圖像分類,這標(biāo)志著人工智能的一項重大進步。
關(guān)鍵詞:機器人人工智能


憶阻器“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”

  最近,美國加州大學(xué)圣巴巴拉分校研究人員演示了一種包含100個人工突觸的簡單人工神經(jīng)元線路,第一次證明了這種線路能執(zhí)行簡單的人類視覺功能——給圖像分類,這標(biāo)志著人工智能的一項重大進步。

  人腦比電腦具優(yōu)勢

  盡管人腦有著潛在缺陷,計算中會犯各種錯誤,但卻保持著一種強大而有效的計算模式,它能在不到1秒鐘完成某些特殊的任務(wù),而一臺計算機要完成這些任務(wù)需要更多時間,消耗更多能量。

  這些功能是什么?比如你閱讀一篇文章,你的大腦將對看到的字母和符號作出無數(shù)個瞬間決策,區(qū)分它們的形狀、彼此相對位置,并根據(jù)諸多背景渠道推導(dǎo)出不同層次的含義,這一切就發(fā)生在你閱讀文章的短時間內(nèi)。改變字體,甚至字母方向,你仍能讀下去并推斷出同樣含義。

  研究人員發(fā)表在《自然》雜志上的論文稱,他們開發(fā)的線路使用了基本的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在演示中能成功區(qū)分3個字母“z”“v”和“n”的形象,每個字母都有多種風(fēng)格呈現(xiàn),或加入各種“干擾”。這一過程就像人類從一群人中找出自己的朋友,或者從一串相似鑰匙中挑出正確的。簡單神經(jīng)線路能正確地區(qū)分出簡單圖形。

  加州大學(xué)圣巴巴拉分校電學(xué)與計算機工廠教授德米特里·斯塔科夫說:“這是一小步,但卻是重要的一步。”隨著今后進一步發(fā)展,該線路最終可能擴展升級到接近人腦,人腦神經(jīng)元之間約有100萬億個突觸連接。

  論文作者之一、該校電學(xué)與計算工程系的法諾德·麥里克-貝亞特說:“雖然與實際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,線路非常小,但也足以證明概念的實用性了。”另一位論文作者吉娜·亞當(dāng)也說,隨著人們對這一技術(shù)興趣的增加,研究動力會更足,“更多技術(shù)問題的解決,能讓它更快進入市場”。

  記憶態(tài)存儲顯威能

  這項技術(shù)的關(guān)鍵是憶阻器(“記憶”和“電阻”的結(jié)合),其電阻變化取決于電荷流動的方向。傳統(tǒng)晶體管是依賴電子和空穴在半導(dǎo)體材料中的漂移和擴散,憶阻器運作則以離子為基礎(chǔ),與人類神經(jīng)細(xì)胞產(chǎn)生神經(jīng)電信號的方式類似。

  斯塔科夫說:“記憶態(tài)的存儲是一種特殊的瑕疵濃度分布的形式,能在憶阻器內(nèi)來回運動。”與純粹的電子存儲器相比,離子記憶機制有許多優(yōu)勢,更適合用在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。“比如,多種不同的離子濃度分布會帶來連續(xù)的記憶狀態(tài),從而模擬記憶功能。”離子比電子更重,不容易隧穿,這讓人們能極大地升級憶阻器而不必犧牲其模擬性能。

  這種模擬勝過數(shù)字記憶:要想用傳統(tǒng)技術(shù)實現(xiàn)與人腦同樣的功能,設(shè)備必須很大,裝載大量晶體管,這也會消耗更多能量。論文第一作者默克·普里茲奧索說:“人們發(fā)現(xiàn),在高效的類腦計算中,傳統(tǒng)計算機的架構(gòu)總有著不可避免的限制。而基于憶阻器的技術(shù)是受生物大腦的啟發(fā),以另一種完全不同的方式來執(zhí)行計算。”

  然而,要想接近人腦功能,還需要更多憶阻器,以構(gòu)建更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),才能做到人類基本毫不費力就能做到的事,比如辨認(rèn)同一事物不同的樣子,或憑借一幅場景中的其他物體而不是目標(biāo)物本身,推斷出其中有沒有要找的目標(biāo)物。

  未來計算機有新思

  “最令人興奮的是,這種技術(shù)與其他大部分奇怪的解決方案不同,把它和普通的處理單元整合在一起并不難,而且大大促進了未來計算機的發(fā)展。”普里茲奧索說。

  目前,這種新興技術(shù)可能應(yīng)用的領(lǐng)域已經(jīng)存在,比如醫(yī)療成像,改進導(dǎo)航系統(tǒng)使其能根據(jù)圖像來導(dǎo)航。隨著市場需求的發(fā)展,按照摩爾法則預(yù)測的數(shù)字晶體管成倍增加,傳統(tǒng)的電子設(shè)備將變得太過笨重。研究人員正在研制能量—效率密集型線路,要造出高性能計算機和記憶存儲設(shè)備,還有很長的路要走。

  目前,研究人員還在繼續(xù)提高憶阻器的性能,升級線路復(fù)雜程度,增加人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能。下一步他們將把一個憶阻器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)半導(dǎo)體技術(shù)整合在一起,以演示更復(fù)雜的功能,讓這種早期“人工腦”做更復(fù)雜、更細(xì)微的事。理想情況下,這種“人工腦”由上萬億個這種憶阻器設(shè)備垂直整合在一起而構(gòu)成,論文作者之一、材料科學(xué)家布萊恩·霍斯金斯說:“它們有許多潛在應(yīng)用。毫無疑問它給了我們一種全新的思維。”

人物訪談