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「西部世界」真的要来了!科学家们正试图为AI装上人类大脑 。
最新进展由美国国家实验室主导 。 科学家们正在试图将科幻拉进现实:打造一台占地仅两平方米、神经元数量堪比人脑皮层的超级计算机 。
更令人惊叹的是 , 计算表明 , 这台神经形态计算机的运行速度可能比生物大脑快25万到100万倍 , 而功耗仅需10千瓦(仅略高于家用空调的能耗) , 这无疑是对当前AI发展困境的一剂强心剂 。
目前人工智能正面临一场“能源危机” , 随着大语言模型等技术的爆炸式发展 , 其惊人的耗电量已成为无法忽视的沉重负担 。
预测显示 , 到2027年 , 仅运行这些模型的电费就可能高达25万亿美元——甚至超过美国当年的GDP 。
然而相比之下 , 自然界最强大的智能体——人类大脑 , 每天只需消耗约20瓦 , 仅相当于家用LED灯泡的功率 。 科学家们不禁思考:能否让AI也像人脑一样高效?
【20瓦就能运行下一代AI?科学家瞄上了神经形态计算】答案是:神经形态计算 。
这项旨在模拟人脑结构和运作方式的前沿技术 , 正被视为下一代AI的关键方向 , 其核心目标之一 , 就是用“灯泡级”的能耗驱动强大的智能 。
神经形态计算:向大脑学习在人类大脑中 , 约有860亿个复杂神经元相互工作 , 并通过100万亿个突触共同构建起一张巨大的信号传递网络 。
神经形态计算受其结构和功能启发 , 采用模仿生物神经网络的节能型电子和光子网络 , 即脉冲神经网络(SNN)构建 , 旨在将记忆、处理和学习整合到一个统一的设计中 。
其主要特点包含:
事件驱动型通信:仅在峰值和事件驱动下激活必要的电路 , 从而降低功耗 。内存计算: 数据处理发生在存储位置以减少传输延迟 。适应性: 系统会随着时间的推移自行学习和发展 , 而无需集中更新 。可扩展性: 神经形态系统的架构允许轻松扩展 , 可以容纳更广泛和复杂的网络 , 同时不会大幅增加资源需求 。与当前依靠二进制超级计算机处理的人工智能模型不同 , 它可以根据对世界的认知进行动态调整 , 更智能、更灵活 , 也更不容易被干扰 。举个例子 , 当测试员穿着印有停车标志的T恤在自动驾驶汽车面前走过 , 由传统AI控制的汽车因为无法辨别上下文 , 做出了停车反应 。相反的是 , 神经形态计算机是通过反馈循环和上下文驱动的校验来处理信息 , 它能明确判断出停车标识位于T恤上 , 从而让汽车继续行驶 。这种差异并不让人意外 , 毕竟神经形态计算模拟的是自然界中最高效、最强大的推理和预测引擎 , 科学家们也由此相信 , 下一波人工智能的技术爆发必定是物理学与神经科学的结合 。新一轮技术革命前瞻 目前 , 相关研究正在如火如荼展开 。 现有的神经形态计算机 , 拥有10亿多个神经元 , 由1000多亿个突触连接 , 虽然和人类大脑的复杂程度相比还只是九牛一毛 , 但它也合理证明了 , 该项技术完全可以实现大脑级扩展 。美国国家标准与技术研究院的Jeff Shainline表示: 一旦我们能够在商业铸造厂实现创建网络的完整流程 , 我们就可以迅速扩展到非常庞大的系统 , 能制造出一个神经元 , 那么制造一百万个神经元就相当容易 。而IBM和Intel等科技公司正处于这场技术革命的最前沿 , IBM于2014年研发的TrueNorth芯片以及英特尔在2018年推出的Loihi芯片 , 都是旨在模拟大脑神经活动的硬件产品 , 为后续的新AI模型铺平了道路 。此外 , 一些专注于研究神经形态计算的初创公司也开始崭露头角 , 例如BrainChip推出了Akida神经形态处理器 , 专为低功耗但功能强大的边缘AI设计 , 可以广泛应用于始终在线的智能家居、工厂或城市传感器 。同时据The Business Research Company预计 , 到2025年 , 全球神经形态计算市场规模将呈指数级增长 , 达到18.1亿美元 , 复合年增长率高达25.7% 。而从更长远来看 , 科学家们希望神经形态计算将会超越人工智能传统界限 , 更接近人类智能推理模式 , 为下一代智能系统乃至于AGI带来全新的技术突破 。参考链接: [1
https://www.lanl.gov/media/publications/1663/1269-neuromorphic-computing [2
https://news.ycombinator.com/item?id=44194469 [3
https://www.linkedin.com/pulse/neuromorphic-computing-end-quantum-computingor-even-human-yjhac/ [4
https://www.prodigitalweb.com/neuromorphic-computing-brain-inspired-ai/ [5
https://exoswan.com/neuromorphic-computing-startups?ref=quuuutm_content=bufferede84utm_medium=socialutm_source=twitter.comutm_campaign=buffer 本文来自微信公众号“量子位” , 作者:鹭羽 , 36氪经授权发布 。
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