|
文 / 周亦川 編 / 干玎竹 【搜狐健康】近期，清華大學(xué)制作的一輛自行車成了“超級(jí)網(wǎng)紅”：7月31日《自然》期刊封面推薦了來自于清華大學(xué)科學(xué)家施路平科研團(tuán)隊(duì)的全新發(fā)明，安裝有“天機(jī)芯”類腦芯片的自行車可在無人狀態(tài)下做自動(dòng)行駛、轉(zhuǎn)彎、減速、跟隨等運(yùn)動(dòng)。
有網(wǎng)友笑稱，用腳蹬才能動(dòng)的“腳踏”車現(xiàn)在可以自己動(dòng)了，真的成了“自行”車了；也有人稱，人工智能能不能戰(zhàn)勝全人類還不好說，但已經(jīng)戰(zhàn)勝了一大票死活學(xué)不會(huì)騎車的人了。
CGTN網(wǎng)站的報(bào)道中指出，天機(jī)芯芯片僅3.8×3.8平方毫米，約有指甲大小，上面安裝了大約40000個(gè)神經(jīng)元和1000萬個(gè)突觸，是有史以來第一個(gè)集成面向計(jì)算機(jī)科學(xué)和面向神經(jīng)科學(xué)的芯片，這是開發(fā)人工智能的兩個(gè)通用方向。
一般來說，這兩種方向都代表了一類信息處理的模式，它們依賴于不同的平臺(tái)，由于公式和編碼方案上存在根本差異，因此并不兼容。但是，兩者的結(jié)合又被認(rèn)為是最好的人工智能解決方案。研究員們正轉(zhuǎn)向模擬人類大腦研究，試圖通過模擬人腦運(yùn)轉(zhuǎn)機(jī)制，使計(jì)算機(jī)能低能耗高功效地進(jìn)行計(jì)算，甚至使計(jì)算機(jī)優(yōu)于類人的智能。 類腦芯片還有一個(gè)巨大的潛在優(yōu)勢(shì)就是能夠突破傳統(tǒng)芯片的極限：從計(jì)算機(jī)誕生起，人們就不斷要求它的計(jì)算能力提升，隨著芯片集成性越來越高，CPU與內(nèi)存之間的性能差距越來越大。相比之下，人腦卻沒有此類問題出現(xiàn)，據(jù)研究表明，人類大腦平均每秒可執(zhí)行 1 億億次操作。類腦芯片模擬人腦的神經(jīng)突觸傳遞結(jié)構(gòu)，在處理海量數(shù)據(jù)上這種方式優(yōu)勢(shì)明顯，并且功耗比傳統(tǒng)芯片更低。 在本次實(shí)驗(yàn)中，研究團(tuán)隊(duì)提出了多核架構(gòu)容納這兩種方法，并在此基礎(chǔ)上開發(fā)了芯片，它不僅可以容納基于計(jì)算機(jī)科學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，還可以輕松實(shí)現(xiàn)基于大腦的電路和多種編碼方案。與目前國(guó)際先進(jìn)的TrueNorth芯片相比，天機(jī)芯的密度增加了20%，速度至少增加了10倍，帶寬至少增加了100倍。 作者指出，無人駕駛自行車系統(tǒng)中的部分功能，包括語音識(shí)別、自主決策和視覺跟蹤，可以使用基于神經(jīng)科學(xué)的模型，而目標(biāo)檢測(cè)、運(yùn)動(dòng)控制和避障可使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法的模型。因此，該芯片還將可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)和智能機(jī)器人。 花這么多經(jīng)費(fèi)和精力只為研發(fā)一個(gè)無人駕駛的自行車，最多給行動(dòng)不便的人或者不會(huì)騎車的人用一用，這值得嗎？回答這個(gè)問題，就好比回答“谷歌耗費(fèi)了那么大的人力物力，就為了做一款圍棋軟件值得嗎”一樣。技術(shù)的不斷進(jìn)化能夠帶來各個(gè)領(lǐng)域科技的飛速進(jìn)步，同樣，在健康領(lǐng)域，為越來越多的醫(yī)療手段帶來可能： CNBC網(wǎng)站2017年一份報(bào)道指出，醫(yī)療保健和生命科學(xué)領(lǐng)域的人工智能市場(chǎng)預(yù)計(jì)將每年增長(zhǎng)40%，到2021年達(dá)到66億美元。舉例來說，該技術(shù)可用于疾病的早期診斷，比如機(jī)器閱讀乳腺X線檢查等；機(jī)器學(xué)習(xí)還能讓醫(yī)生利用病人身上所有可用的海量數(shù)據(jù)做出更加個(gè)性化的治療決定。機(jī)器學(xué)習(xí)還有助于預(yù)測(cè)高危人群的信息。采用深度學(xué)習(xí)的方法，我們可以一次性輸入500萬人的信息，利用其中的血糖和體重?cái)?shù)據(jù)評(píng)估2型糖尿病的風(fēng)險(xiǎn)，等等。 Aibusiness網(wǎng)站報(bào)道，英偉達(dá)公司的一份報(bào)告同樣顯示，深度學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)芯片除了用于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，在醫(yī)療保健和醫(yī)療領(lǐng)域?qū)⒆兊梅浅Ｖ匾?，越來越多的人希望將人工智能支持硬件?yīng)用到醫(yī)療保健領(lǐng)域。谷歌的一個(gè)團(tuán)隊(duì)證明了深度學(xué)習(xí)芯片可以用于診斷某些患者的眼??；斯坦福大學(xué)的另一組研究人員發(fā)現(xiàn)，它能像人類皮膚科醫(yī)生一樣成功地診斷皮膚癌；紐約西奈山醫(yī)院的一個(gè)小組發(fā)現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)僅僅通過分析病人的電子健康記錄，就能以驚人的準(zhǔn)確度預(yù)測(cè)病人可能會(huì)患哪種疾病。
如果人工智能可勝任人類所能完成的任何任務(wù)，那么人是否會(huì)被機(jī)器取代，換句話說，人腦是否會(huì)被芯片取代？特斯拉CEO埃隆·馬斯克提出了新的思路：讓人類與人工智能相互融合，以防止人類生存受到人工智能的“威脅”，避免人工智能超越人類。今年7月，馬斯克透露他的新公司Neuralink已在“腦機(jī)接口”研究上取得了新進(jìn)展，可以通過給老鼠頭上“插入”USB-C接口，收集并傳輸大腦的神經(jīng)元信息。 這種設(shè)備短期目標(biāo)則是用于醫(yī)療，讓殘障人士通過腦電波完成運(yùn)動(dòng)或控制設(shè)備。未來，人類也可以植入類似的芯片，讀取自己的腦電波，并用意念控制智能設(shè)備，讓大腦從身體中解放出來，實(shí)現(xiàn)人類更多的可能性。 我們過去常說，機(jī)器人不可能下出專業(yè)級(jí)的圍棋，不可能騎車，不可能做出專業(yè)級(jí)的疾病診斷，可現(xiàn)在都已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了；現(xiàn)在也總是說機(jī)器人不可能取代某某專業(yè)領(lǐng)域的工作，那么再過幾年再看呢？也許真如馬斯克所說，需要人類反過來借助芯片的力量不被機(jī)器人所超越了。 參考資料： 1.CGTN Far beyond an auto-pilot bike, Chinese scientists develop world's first hybrid AI chip https://news./news/2019-08-02/Chinese-scientists-develop-world-s-first-hybrid-AI-chip--IPeC4ywGLm/index.html 2.CNBC From coding to cancer: How AI is changing medicine https://www./2017/05/11/from-coding-to-cancer-how-ai-is-changing-medicine.html 3.AIbusiness NVIDIA’s Deep-Learning Chips To Boost Medical Research https:///nvidias-deep-learning-chips-could-help-boost-medical-research/ 4.Forbes Elon Musk Sees His Neuralink Merging Your Brain With A.I. https://www./sites/alexknapp/2019/07/17/elon-musk-sees-his-neuralink-merging-your-brain-with-ai/#7192064b0745
|
|
|
