AI是“能量恶鬼”——最新硬件技术可能遏制其“胃口

人工智能（AI）技术近几年颇受关注，它主要研究使计算机来模拟人的思维过程和智能行为的技术。通常以软件的形式实现，但同时它需要消耗的能量却是巨大的。普渡大学最近的一项新研究，通过硬件的方式来降低AI技术对于能量的需求，和软件协同合作，可望进一步推进对于AI技术的研究和落地。

文︱Purdue University

译︱编辑部

仅仅为了解开一个谜语或玩一个游戏，AI可能需要软件在上千个计算机上运行，而消耗的能量则需要三个核电站不间断生产一个小时。

最近，有工程师团队研发出了一款可以学习技能的硬件，采用目前在软件平台运行的AI模型。软硬件之间共享智能特性，可以弥补在许多先进应用中使用AI技术能量所需巨大的缺点，如自动驾驶或毒品搜索。

“软件是目前AI面临的主要挑战。如果你可以使电路元器件智能化，而不去考虑软件，你就可以实现目前无法实现的事情。” 普渡大学材料工程学教授史利南·拉马纳坦（Shriram Ramanathan）表示。

AI硬件研究还处于初级阶段。研究人员已经在一些具有研发潜力的硬件上应用AI技术，但还没有解决AI巨大的能量消耗问题。

随着AI技术不断渗透进我们的日常生活，它严重依赖软件而产生的巨大能量消耗不符合可持续发展规律。拉马纳坦教授表示，如果硬件和软件可以共享它们的智能特性，在相同能量消耗下，硅领域的产出可能会更大。

拉马纳坦的团队最先在室温条件下在硬件上实现人工“树状”记忆，并且是在室温条件下。过去的研究人员想在硬件上实现这种存储，只能在对电子设备来说非常低的温度下实现。

该项研究的成果在《自然通信（Nature Communications）》发表。

拉马纳坦团队开发的硬件是由所谓的量子材料制成。这些材料所拥有的特性经典物理无法解释。拉马纳坦实验室潜心研究以更好地了解这些材料，以及如何使用它们解决电子电路中的问题。

软件采用树状记忆来管理各“分支”信息，使这些信息能在学习新技能或完成新任务时更容易找到。

这项研究受人脑分类信息和做决定的方式启发而产生。

“人类以一种树状分类进行记忆。例如，我们将‘苹果’归在‘水果’类别下， ‘大象’归在‘动物’类别下，这种归类有助于记忆，”普渡大学工程学院莉莉安·吉尔博思（Lillian Gilbreth）博士后张海天（Hai-Tian Zhang）说，”在硬件上模拟这些特性对于脑启发计算非常有意思。“

研究团队将一个名为氧化钕镍的质子加入量子材料中。他们发现对该材料施加电脉冲可以让该质子移动。该质子每移动到一个新的位置，都能产生一个不同的阻力状态，这样可以产生一个被称之为记忆状态的信息存储点。多次的电脉冲产生一整个分支的记忆状态。

“我们通过利用量子的机械效应，在该材料中构建成千上百个记忆状态。而材料不会有任何改变。我们只是让质子动起来。“拉马纳坦说。

通过模拟在该材料中发现的特性，研究团队演示了该材料可以学习0-9的数字。学习数字的能力是进行AI技术测试的基础。

室温下在该材料中展示这些树状形态进一步证实了硬件可以替代软件执行一些任务。

“该项发现为AI技术打开了崭新的领域，这些此前都被忽视了，因为在电子硬件中无法执行该类智能技术，“拉马纳坦说。

这种材料还可能创造一个让人类和AI技术能更自然交流的方式。

“质子也是人体中的自然信息搬运工。一个具有质子运输功能的设备可能是最终实现和有机体进行直接交流的关键部件，如通过人脑移植。“ 张海天表示。

END