机器也能像人脑那样思考？MIT工程师设计出强大芯片

麻省理工学院的科学家设计了一种采用人造突触的芯片

对于先进人工智能的研究人员来说，让电脑模拟大脑活动是一项非常庞大的任务，但如果从一开始就让硬件的设计接近大脑硬件，便可以降低这项任务的难度。这个新兴领域被称之为“神经形态计算”。现在，麻省理工学院（MIT）的工程师克服了重大障碍，设计出采用人造突触的芯片。研究成果刊登在《自然-材料》杂志上。 目前，人类大脑的运算能力超过世界上的任何电脑。大脑拥有大约800亿个神经元，连接神经元的突触超过100万亿个，负责控制信号通道。当前的电脑芯片通过二进制语言传输信号。每个信息用1和0编码，或者开/关信号。 电脑和人脑究竟有多大差距？2013年，日本理化学研究所（Riken）的超级计算机“京”对大脑活动进行模拟，但结果差强人意。“京”是世界上最强大的超级计算机之一，采用82944个处理器和1PB内存，处理能力相当于当时的大约25万个台式机的总和。“京”用了40分钟才模拟10.4万亿突触连接的17.3亿神经元的1秒钟活动。10.4万亿听起来很多，但只有人脑突触总量的1%左右。 如果芯片采用类似突触的连接，电脑使用的信号将更富于变化，让类似突触的学习成为可能。突触调节大脑内的信号传输，神经活动取决于穿过突触的离子数量和类型。这会帮助大脑识别模式，记住真相和执行任务。实践证明复制这一点面临相当难度。现在，麻省理工学院的科学家设计了一种采用人造突触的芯片，能够精确控制流经人造突触的电流强度，就像离子在神经元之间穿梭一样。在一次模拟中，科学家利用这种芯片识别手写示例，准确率达到95%。 此前的神经形态芯片设计使用非晶体作为“开关媒介”，分隔开两个导电层以起到突触的作用。启动后，离子穿过媒介，形成导电细丝，模拟突触权重或者神经元间信号的强弱。这种设计的问题在于，由于没有定义的信号传输路径，信号有无数路径可以选择，导致芯片性能不一致和无法预测。 首席研究员杰赫万·吉姆表示：“一旦你施加一定的电压，代表人造神经元的数据，你就必须用完全相同的方式擦除，如此才能重写。在一个非晶形固体，当你重写时，离子因诸多缺陷的存在，会选择不同的方向。这个流一直处在变化之中，很难控制。人造突触的不一致性是最大问题。” 为了解决这个问题，研究小组制造了只有一维信道的硅锗晶格，确保离子每次流动时都使用完全相同的路径。在此之后，他们用这些晶格打造了神经形态芯片。当施加电压时，芯片上所有突触的电流相同，变化幅度只有4%。研究人员利用电压对单个突触进行了700次测试，电流变化幅度只有1%，在一致性方面做到极致。 研究小组模拟这种芯片的特性，同时利用MNIST手写数字数据库对芯片性能进行测试。这个数据库通常用于训练图像处理软件。他们模拟的人工神经网络由3个神经片构成，用两个人造突触层将神经片隔开。在对数万个手写数字进行识别时，准确率达到95%。不过，相比之下，现有软件的准确率已经达到97%。 下一步，研究小组计划制造能够有效执行手写体识别任务的芯片，最终目标是打造便携式神经网络装置。吉姆表示：“我们的终极目标是打造尺寸只有指甲大小的芯片，取代巨大的超级计算机。这项研究就像一块垫脚石，最终将孕育出真正意义上的人工智能硬件。”（编辑：p_vmeilingpan）