天網(wǎng)來襲？IBM開發(fā)出“人工大腦”

TrueNorth芯片是最新的科技結晶，未來它將負責深度學習的運行和一系列其他的人工智能服務。而現(xiàn)下運行谷歌，F(xiàn)acebook和微軟算法的機器，還需要加裝獨立的圖形處理器，不過他們都在走向FPGA（能就特定任務進行編程的芯片）。Peter Diehl（蘇黎世理工大學皮質計算組的博士）認為，TrueNorth要比獨立圖形芯片和FPGA都要優(yōu)秀，因為它功耗很低。

密歇根大學計算機科學的教授Jason Mars認為，其主要的不同就在于TrueNorth與深度學習算法的配合可以算得上是天衣無縫。兩者都對神經(jīng)網(wǎng)絡進行了深度模擬，并在“大腦中”產生神經(jīng)元和突觸�！靶酒�可以高效執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡的命令�！彼�并沒有參加試運行，但卻密切關注著這一芯片的進展。

即便如此，現(xiàn)下TrueNorth還不能完全與深度學習算法同步。不過IBM已經(jīng)決定讓外部研究人員參與芯片的改進，因為它離真正上市還有一定的距離。對Modha來說，這也是一個必須經(jīng)歷的過程，就像他說的：“我們需要為重大的轉變打好堅實的基礎�！�

手機里的大腦

Peter Diehl最近來中國旅行，但因為一些你懂得的原因他的手機不能使用谷歌，一下子把人工智能打回了原形。因為現(xiàn)在的云計算多數(shù)還要靠谷歌的服務器來進行，所以沒有了網(wǎng)絡，一切都白瞎了。

深度學習需要非常強大的處理能力，一般來說這個級別的處理能力是巨型數(shù)據(jù)中心才可以提供的，而我們的手機一般通過網(wǎng)絡與其相連。而TrueNorth就不同了，它至少可以將部分處理能力搬到你的手機或其他設備上，這樣就可以極大的擴展人工智能的使用頻率。

不過要理解這些，你首先要理解深度學習是如何工作的。它的運作分為兩個階段，首先谷歌和Facebook之類的公司需要培植自己的神經(jīng)網(wǎng)絡來處理特殊任務。如果他們想要自動識別貓咪照片的功能，就要先讓神經(jīng)網(wǎng)絡看一堆貓咪的照片。然后，模式得到訓練后，需要讓另一個神經(jīng)網(wǎng)絡來執(zhí)行這一任務。你拿出一張照片，系統(tǒng)就要判斷里面是否有貓咪，而TrueNorth存在的目的就是為了提升第二步的效率。

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