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)

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