本期内容为《走进人工智能》:第12讲 脑启发计算:他山之石
《走进人工智能》
脑启发计算:他山之石
当今最先进的计算机每秒处理的指令数量与昆虫的大脑差不多,计算机算法也缺乏有效扩展能力。相比之下,人脑具有可塑性和稀疏性等特性,可以执行更高复杂性的计算。因此,如何将对大脑观测所得的机制和方法巧妙地引入人工智能算法模型,“他山之石、可以攻玉”,这是目前脑启发计算研究的热点。
脑启发计算或类脑计算就是受脑功能和脑神经网络链接机制启发而形成的一种计算架构,它以神经形态计算的模式来部分模拟人脑功能与结构的对应关系和反馈链接,增强人工智能算法性能。它不完全依赖于现有冯诺伊曼计算架构,也不是复制人类的大脑或简单地建造一种模拟神经元功能的芯片,更不是完全替代冯诺伊曼计算架构。但是,人类的认知功能是如何从复杂动态的大脑神经结构中产生的呢?由于目前我们对此并没有形成较为完整的认知,因此探讨如何类脑计算也就成了一个充满争议和挑战的命题。
2008年,秉承“避免对手技术突袭和给予对手技术突袭”使命的美国国防部先进研究计划局(DARPA)启动了一个称为自适应可塑可伸缩电子神经系统(Systems of Neuromorphic AdaptivePlastic Scalable Electronics, SyNapse)的项目,这个项目的目标是研制出受脑启发的新型计算架构。在这个项目支持下,IBM于2014年8月在《科学》(Science)杂志上发表了研究成果“真北(TrueNorth)芯片”,被《科学》杂志评为当年度十大科学突破之一。真北芯片在邮票大小、几克重量的芯片上集成了54亿个晶体管,可模拟1百万个神经元和2.56亿个神经突触,功耗却只有65毫瓦,并实现了视觉分类和运动识别等简单应用。
产品名称:走进人工智能∣有声通识十五讲
主理人:吴飞
出品机构:高等教育出版社 、高等教育电子音像出版社
合作机构:浙江大学上海高等研究院、上海人工智能实验室智能教育中心
出品时间:2022年1月