IBM新晶片擁有100萬個神經元 可模拟人腦運作

中原標準時間9月24日消息，ibm一直都有一個夢想，開發一台計算機，它能夠像人一樣做決定，擁有智力。最近，ibm的研究取得了重大突破，它離目标更近一步。

ibm開發了名叫truenorth的晶片，能夠模拟人腦運作。為了證明它的速度很快，能耗很低，ibm對晶片進行了測試。truenorth具有深度學習能力，像人類大腦一樣，它也可以進行關聯分析，判斷各種可能性。雖然其它一些計算機也可以擁有相同的能力，但是它們的能耗高很多。

因為truenorth可以自己學習，未來，我們可以将“智力”植入各種計算裝置，比如物聯網、智能手機、機器人、汽車、雲計算和超級計算機。

早先ibm展示過晶片，當時它将晶片裝進一台名叫ns16e的計算機，該計算機的運作原理與人腦類似。利用神經網絡，ns16e能夠識别圖像、語音、模式。

人類的大腦極為複雜，擁有1000億個神經元，神經元通過神經節點——也就是突觸——連結在一起，彼此可以通信。皮質負責識别視覺圖像，其它部分負責各種運動機能。

ns16e建有“數字神經元”，但是數量比人腦少得多。ibm系統安裝了16顆truenorth晶片，每一顆有100萬個神經元，突觸數量2.56億個，彼此用電路連結在一起。ns16e也有記憶體、計算通信子系統，但是它們的設計方式與現有元件不同，ibm系統可以處理資料。

ibm介紹稱，truenorth處理器可以給圖檔資料分類，每秒速度1200-2600幀，能耗25-275毫瓦。處理器還能夠識别圖檔模式，這些圖檔是50-100個攝像頭以每秒24幀的速度拍攝的。未來，ibm可以将功能嵌入到智能手機，幾天不充電都可以使用。

truenorth的能耗很低，現有伺服器安裝的是傳統晶片，比如gpu、cpu和fpga，它們也可以識别圖像和語音。facebook、谷歌、微軟、百度都在開發深度學習技術，通過分析與圖檔、語音相關的答案，深度學習網絡可以自動學習，網絡一般用gpu驅動，能耗很高，超過150瓦。

ibm為truenorth開發了算法和深度學習模式，它包含了識别模式，可以将過往資料和現有資料聯系在一起。針對不同的深度學習模式，ibm開發了相應算法，盡管如此，晶片仍然相容現有系統，比如matconvnet。換言之，開發者利用matconvnet就可以為ibm晶片開發學習模型，truenorth可以在幕後處理任務，開發者并不需要直接面對truenorth。

這種處理過程和早期的遊戲開發有些類似，最開始時，遊戲開發者并不直接深入gpu，他們也不知道如何利用gpu的功能。直到最近，vulkan更換了opengl api，開發者才可以直接使用gpu功能。

深度學習很強大，無人駕駛汽車就是明證，汽車用強大的計算機導航，識别信号、車道及其它對象，安全行駛。truenorth晶片會讓每一個神經元進行低級處理，然後将處理結果融合在一起，最終識别圖像或者聲音。事實上，nvidia、英特爾晶片使用的技術是一樣的，隻是功耗高很多。

truenorth仍然處在發展初期，按照ibm的計劃，它準備開發一台和人腦相當的計算機，問題在于編寫算法和應用有些挑戰。

2004年，ibm開始研究“大腦”晶片，2009年，ibm計算機已經能夠模拟貓的大腦，2011年，ibm開發出原型晶片，它有256個數字神經元，能夠識别模式。什麼時候能開發出跟人腦一樣強大的電腦？可能還要等很長時間。ibm還在開發量子計算機，其它一些機構和企業也在開發人腦模拟晶片，比如惠普企業（hewlett packard enterprise）、斯坦福大學、德國海德堡大學、英國曼徹斯特大學。

本文轉自d1net（轉載）