沒有人愿意隨著年齡的增長而加速他們的認知退化。運動腦震蕩造成長期傷害的嚴重現實導致最近重新思考人類需要保護一項極其重要的資產-大腦-免受身體傷害。

科學家 Mikhail Lebedev、Ioan Opris 和 Manuel Casanova 撰寫并正在研究大腦增強的主題?！绊椖控撠熑?、北卡羅來納州杜克大學的高級研究員列別杰夫說，到 2030 年，大腦增強的現實——通過大腦植入物增強智力——將成為日常生活的一部分，‘人們將不得不面對現實這種新范式。'”

傾向于技術的未來主義思想家雷·庫茲韋爾 (Ray Kurzweil, 1948–) 明確表示，與電子計算機的處理速度相比，人類大腦的速度非常慢。盡管人腦具有并行處理大量信息的內在能力，但 Kurzweil 認為，不久之后數字計算機計算速度的提高將遠遠超過人腦的能力。他建議，如果科學家能夠了解大腦如何進行混亂和復雜的活動，然后組織它們以進行理解，這將導致計算機處理方面的突破，這將遠遠超過任何可能導致人類智力提高的生物學改進。這種對大腦內部編程背后機制的理解可能會自然而然地改進人工智能 (AI)。

人工神經網絡

人工智能領域的進展最近經歷了快速轉變，因為技術人員受到大腦生物神經網絡 (BNN) 的啟發，這是人類和動物思維的基礎，類似地被采用到人工神經網絡 (ANN) 中。人工神經網絡的未來發展可能會導致機器人和人類認知增強方面的突破——提供機器和人類智能的動態增長。

人工神經網絡涉及一個連接的節點系統，其行為方式類似于人類神經元，即傳遞神經沖動的細胞。神經元還可以處理信息并與其他神經元建立動態連接。這個過程允許學習。在 ANN 中，這種信息流通過非線性函數表示的復雜過程發生，通過使輸出權重能夠隨時間動態響應的數學總和。這種效果允許強化學習發生。

人工神經網絡已經取得了重大進展，在機器視覺、人類語音識別和醫學診斷等領域為技術人員提供了幫助。人工神經網絡利用最先進的電子元件，包括現場可編程門陣列 (FPGA)、中央處理器 (CPU)、視覺處理單元 (VPU)、數字信號處理器 (DSP)、人工智能加速器、專用集成電路 (ASIC)、和片上系統 (SoC)。

讓未來成為可能

一家公司，英特爾?，正在使未來最令人驚嘆的體驗成為可能。利用內存和可編程解決方案的最新進展，英特爾正在顛覆行業并通過支持所有智能和連接的事物來解決全球挑戰。英特爾提供FPGA、SoC、復雜可編程邏輯器件 ( CPLD )、VPU和補充技術，例如電源解決方案，為全球客戶提供高價值的解決方案。

FPGA 為具有挑戰性的應用（例如神經網絡）提供了一個靈活的平臺。從某種意義上說，FPGA 提供了一塊畫布，一種可以用來構建基礎的tabula rasa （白板）。FPGA 內在的結構提供了知識產權 (IP) 塊和組件來解決神經網絡設計挑戰，例如計算、邏輯和內存資源需求。

神經網絡的世界是一個充滿持續計算的世界。FPGA 加速器和浮點 DSP 設計與支持處理器相結合，為產品提供了速度、可預測性和能效，以應對正在進行的大數據分析、設備虛擬化和 ANN 固有的機器學習問題。在這個快速發展的領域，可重新編程的 FPGA 允許不斷實施最新的算法和神經網絡拓撲結構，確保高性能計算來增強人類的認知能力。英特爾 Stratix 10 FPGA或英特爾 Stratix ? V 高帶寬 FPGA等高性能、可精確適配的 FPGA 軟處理器是合適的選擇。

FPGA 的復雜、內部化控制和信號處理可實現密集信號處理功能的快速高效移動。低功耗設計是重中之重，因此像人腦一樣，神經活動處于等待狀態時消耗的功率最小。與固定功能圖形處理單元 (GPU) 相比，FPGA 具有功耗優勢，是絕佳的選擇。允許在并行處理模式下進行計算可以加速性能，從而改善認知模仿性能。通過傳感相機整合視覺系統進行物體識別的能力提供了一種電物理傳感，隨著更多傳感器的開發，這種傳感可以隨著時間的推移而擴展，有助于智能地接收和處理信息的能力。

結論

今天的電子元件使社會能夠增強我們的智力。支持模擬和擴展人類智能能力的神經網絡的部件、系統和解決方案正在為機器人和人類開啟新的機會來感知和實現新的可能性。

審核編輯黃昊宇