計(jì)算機(jī)早已成為我們生活中不可分割的一部分——變得更快、更小——它們的基本架構(gòu)沒有改變：一部分存儲(chǔ)信息——內(nèi)存（RAM 或隨機(jī)存取存儲(chǔ)器，以及硬盤）。另一部分——CPU 或中央處理器——處理信息。?

但是現(xiàn)在，位于海法的以色列理工學(xué)院的 Shahar Kvatinsky 副教授提出了一種結(jié)構(gòu)替代方案。將“思考”和“記憶”功能整合到一個(gè)單元中，他在芯片的硬件中構(gòu)建了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并作為概念驗(yàn)證——教它識(shí)別手寫字母。他的研究成果最近以“基于硅突觸的憶阻深度信念神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”為題?發(fā)表在著名期刊《自然電子》上。

“我們喜歡將計(jì)算機(jī)描述為‘大腦’，但用于存儲(chǔ)信息和使用信息的完全獨(dú)立的硬件并不是有機(jī)大腦的工作方式，”Kvatinsky 解釋說，他是Technion維特比電氣與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院的成員. 他開發(fā)了神經(jīng)形態(tài)硬件——受神經(jīng)系統(tǒng)中存在的神經(jīng)生物學(xué)結(jié)構(gòu)啟發(fā)的電子電路。這種計(jì)算機(jī)的想法最初是在 80 年代在加州理工學(xué)院提出的，但自那時(shí)以來，現(xiàn)代技術(shù)的發(fā)展使該領(lǐng)域取得了長足的進(jìn)步。

現(xiàn)代計(jì)算機(jī)是否超越了人腦？

人們可能會(huì)認(rèn)為現(xiàn)代計(jì)算機(jī)已經(jīng)超越了人腦——因?yàn)橛?jì)算機(jī)已經(jīng)擊敗了最好的人類國際象棋和圍棋選手。雖然答案是“是”，但擊敗多位圍棋高手的 AlphaGo 程序依賴 1,500 個(gè)處理器，每場(chǎng)比賽的電費(fèi)為 3,000 美元。人類玩家在同一場(chǎng)比賽中的能量消耗或多或少相當(dāng)于一個(gè)三明治，而且同一名玩家還能夠說話、駕駛和執(zhí)行無數(shù)其他功能。計(jì)算機(jī)還有很長的路要走。 ? 通過與世界領(lǐng)先的高價(jià)值模擬半導(dǎo)體解決方案生產(chǎn)商 Tower Semiconductor 合作，該公司為全球汽車、醫(yī)療、工業(yè)、消費(fèi)品、航空航天和國防等行業(yè)的 300 多家客戶提供模擬集成電路 - Kvatinsky 和他的團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)并制造了一個(gè)計(jì)算機(jī)芯片，它就像一個(gè)有機(jī)大腦，可以做任何事情。它存儲(chǔ)信息并對(duì)其進(jìn)行處理。該芯片也是純硬件的，這意味著它的編程不是分開的；它被集成到芯片中。?

? 該芯片的作用是學(xué)習(xí)——具體來說，是學(xué)習(xí)手寫識(shí)別，這是通過深度置信算法實(shí)現(xiàn)的一項(xiàng)壯舉。與目前研究的大多數(shù)使用新興非常規(guī)技術(shù)的神經(jīng)形態(tài)芯片不同，這款芯片基于 Tower Semiconductor 制造的商業(yè)技術(shù)。 ? 面對(duì)每個(gè)字母的多個(gè)手寫示例，芯片可以識(shí)別出哪個(gè)是哪個(gè)，并以極低的能耗實(shí)現(xiàn)了 97% 的識(shí)別準(zhǔn)確率。 ?

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以類似于活人大腦的方式學(xué)習(xí)。他們會(huì)看到例子（手寫字母的例子，在這個(gè)特定的研究中）并自己“找出”使一個(gè)字母與其他字母不同但與不同筆跡下的同一字母相似的元素。當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)為硬件時(shí)，學(xué)習(xí)過程加強(qiáng)了一些節(jié)點(diǎn)的傳導(dǎo)性。這與我們學(xué)習(xí)時(shí)大腦神經(jīng)元之間的聯(lián)系得到加強(qiáng)的方式非常相似。 ?

無所不能的芯片有無數(shù)的潛在用途。例如，Kvatinsky 建議，這樣的芯片可以集成到智能手機(jī)和類似設(shè)備的相機(jī)傳感器中，從而消除模擬數(shù)據(jù)到數(shù)字的轉(zhuǎn)換——這是所有此類設(shè)備在對(duì)圖像應(yīng)用任何形式的增強(qiáng)之前執(zhí)行的步驟。相反，所有處理都可以直接在原始圖像上執(zhí)行，然后再以壓縮數(shù)字形式存儲(chǔ)。

? “商業(yè)公司一直在競相改進(jìn)他們的產(chǎn)品，”Kvatinsky 解釋說。“他們負(fù)擔(dān)不起回到繪圖板并從頭開始重新構(gòu)想產(chǎn)品。這是學(xué)術(shù)界的一個(gè)優(yōu)勢(shì)——我們可以開發(fā)一個(gè)我們認(rèn)為可以更好的新概念，并在它可以與市場(chǎng)上已有的產(chǎn)品競爭時(shí)發(fā)布它。” ? 這項(xiàng)研究由 Kvatinsky 實(shí)驗(yàn)室的兩名研究人員領(lǐng)導(dǎo)。現(xiàn)在在中國深圳領(lǐng)導(dǎo)自己的研究小組的博士后研究員 Wei Wang 構(gòu)想了基于硬件的深度置信網(wǎng)絡(luò)的理論概念并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)測(cè)量，而博士生 Loai Danial，此后完成了博士學(xué)位研究并在 Mobileye 工作，設(shè)計(jì)了物理芯片并領(lǐng)導(dǎo)了其制造中涉及的步驟。這項(xiàng)工作得到了歐洲研究委員會(huì) (ERC) 和歐盟地平線 2020 未來和新興技術(shù) (FET)-OPEN 計(jì)劃的支持。 ?

編輯：黃飛

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