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人类是否上海中国石油加油站,武汉加油!中国加油

作者:admin  发布时间:2022-09-19

上海中国石油加油站,武汉加油!中国加油儿童画,加油ic卡中石化还是是中石油杨靖的浓郁色彩来自奥飞寺

量子比特 |公众号QbitAI

不久前,马斯克威胁要将他的大脑上传到云端并与虚拟版本对话。

上海中国石油加油站,武汉加油!中国加油儿童画,加油ic卡中石化还是是中石油关于人工大脑,再次引发热议:

人类可以像人类大脑一样构建机器人大脑吗?

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上海中国石油加油站,武汉加油!中国加油儿童画,加油ic卡中石化还是是中石油其实这个问题不仅仅是一个概念中国人脑工程,更是一个实践方向——属于类脑计算的范畴。作为下一代人工智能的“种子选手”,有望打破传统的冯诺依曼架构,引领新的计算革命。

然而,到目前为止,类脑计算一直表现出正面和负面的评价。

一方面,行业融资进展如火如荼。据相关机构预测,2035年类脑计算市场规模约为200亿美元。另一方面,对大脑机制缺乏深入研究,无法重现类似的神经网络,也存在疑问。

是口口相传的噱头,还是硬技术的真正突破?

借此机会,类脑计算的起源是什么?

什么是类脑计算

类似于人工智能和机器学习,类脑计算目前还没有明确的定义。所以关于它的英文表达不止一种:

类脑计算;类脑计算;神经形态计算...

不过,从字面上看,类脑计算是一种利用生物大脑信息处理机制的新型计算形式。

生物大脑(以人脑为代表)与现有计算机相比具有许多优势。中国科学院院士、浙江大学校长吴朝晖曾写过一篇文章,主要包括以下几点:

低功耗,仅20瓦左右;

容错能力强,即使少量神经元死亡,对整体功能影响不大;

并行处理信息;

神经网络具有良好的可塑性,可以根据环境变化独立学习和进化。

类脑计算中国人脑工程,以神经科学为指导,由大脑模仿,既保留了计算机本身的优势,又叠加了大脑处理机制的buff中国人脑工程,如低功耗、自主决策学习、并行处理等特性,自然成为引领下一代计算革命的种子。

近年来,人工智能,尤其是深度学习,取得了令人瞩目的成果,甚至在某些方面超越了人类。

但是,与自然智能相比,深度学习在效率、功耗、通用性等方面仍有一定的局限性,远未达到真正的智能水平。

类脑计算采取了不同的方法,因此成为科学家研究的重点。

但要实现真正的类脑并非易事,甚至科学家在上世纪末就开始探索。清华大学集成电路学院的何虎教授将其描述为珠穆朗玛峰。没有人知道哪条路会通向山顶。

目前,类脑计算大致可以分为三个探索方向:

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模拟神经元的结构和功能,简而言之,就是模拟真实大脑的机制,进而探索大脑内部的“运作模式”。

最新的代表性进展来自北京致远人工智能研究院-天宝给出的“智能线虫”1.0.

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它完全模拟了秀丽隐杆线虫的神经系统——302个神经元,以及数千个连接,并为其构建了一个3D流体模拟环境。它可以在其中蠕动前进,具有简单求利避害的能力。

但是,这种从生物体环境中提取抽象数字模型的逆向工程存在一定的局限性。

总之,就是生物大脑本身的复杂性。

正如何虎教授介绍的:一方面,大脑环境过于复杂。抽象的大脑模型相当于一个简化版本。另一方面,结构和功能之间有一道“墙”。即使大脑的结构构建成功,距离真正实现其功能还有很长的路要走。

这条路还在研究和研究阶段,这里不再进一步发展。

核心还有两条路径:模拟神经网络和开发新的电子设备。更笼统地说,就是在软件算法层面,或者硬件芯片层面,对大脑机制的模拟。

为了便于理解,将类脑计算与当前主流的深度学习进行了比较。

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我们先来看看软件算法层面。生物神经元以脉冲的形式将信息传递给下一层神经元,被置于类脑计算的研究中,即演化为脉冲神经网络SNN。

SNN 与 DNN 相比,更忠实地模拟大脑神经元和连接电路。它的信息载体是一个脉冲序列,它具有空间域和时域两个维度来传递信息。在中科院李国奇教授看来,SNN在生物学上也是合理的,计算上也是高效的。

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△SNN与DNN(ANN)的区别,来源:致远社区《中科院李国奇:类脑计算的前世今生论文集》

另外,北京理工大学的杨旭博士分享了类脑算法与传统算法模型的区别。核心分为三个层次:

不同的连接方式,稀疏连接和全连接;

不同的驱动方式:事件驱动和数据驱动;

不同的学习方式:DNN从大量数据中总结出规则,而SNN是因果学习,自适应能力强。

这也导致 SNN 表现出更低的功耗、更高的效率和更强的自适应能力。

但与此同时,也有人质疑 SNN 的有效性。

因为 SNN 训练仍然存在很多挑战,包括脉冲神经元复杂的时空动态过程、脉冲信息的不可操控性、脉冲的退化、训练精度的损失等,进一步导致缺乏一个统一的、公认的有效算法来训练它。

比如杨旭博士说的,比如因为SNN中的脉冲是不可微分的,所以DNN中非常成熟的梯度下降法不能直接应用,但是现在因为对大脑机制的理解还不够, 找不到与此方法一样有效的训练方法。

同样的情况下,还有类似大脑的芯片。

目前没有统一的技术方案(这里指的是超低功耗的计算芯片)。

世界上最早的类脑芯片属于IBM 2011年开发的两个具有感知和认知功能的硅芯片原型。

随后英特尔、斯坦福、曼彻斯特、浙江大学、清华大学等公司也相应推出了自己的芯片解决方案。

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2019年,第三代天机登上Nature杂志封面,再次掀起关于类脑芯片的热议。该芯片搭载在无人驾驶自行车上,实现自主决策、实时视觉检测、自动避障等功能。

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此外,另外两个趋势也不容忽视。

一种是类脑感知芯片,又称神经形态传感器,即研究类脑的触觉、视觉、听觉等传感器,开发高时间分辨率、低延迟的新型传感器, 和低功耗。在机器人、物联网等方面具有应用价值。

例如,三星的动态视觉传感器 (DVS) 在与数码相机配对时可以捕捉 2,000 帧画面,仅消耗 300 毫瓦的功率。

另一个是材料的延伸,开发基于纳米等新材料的芯片,如忆阻器、相变存储器、电化学存储器等。

可以感知到,问世近十年的类脑芯片还没有统一的市场标准,应用场景多种多样。更多芯片方案还在自我更新迭代过程中。

算法是这样的,芯片是这样的,背后的核心原因不难理解。

一方面,理论知识不足,受限于对大脑机制的理解;另一方面,这是一个从理论到实践的工程问题。

因此,对于类脑计算,总是有很多疑问。

甚至有人直言:这只是个噱头。

行业现状如何?

真的是噱头吗?让我们看看这个行业的现状。

事实上,我们已经可以看到类脑计算的商业化。放眼全球,2013年开始出现相关创业公司,国内爆发集中在2017-2018年。

据不完全统计,全球有大约20家类似大脑的公司。虽然大部分融资轮次都集中在A轮,但每家公司获得的融资金额从几千万到几亿不等。法国Brainchip上市公司。

像更多的前沿产业一样,有几个是直接从相关大学或研究所的类脑研究成果中孵化出来的。 Brainchip包括Innatera、石视科技、灵曦科技、优智创芯等。

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△国外类脑企业代表

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△国内类脑企业代表

从这些公司的技术路线来看,主要有两条路径,恰好是上述实现类脑智能的两种方案。

一个是芯片优先级,即在硬件层面进行大脑机制的模拟。目前大多数类脑公司都遵循这种思路。

以Brainchip的优先级列表为例。他们开发了世界上第一个用于边缘 AI 计算的商用神经形态处理器 Akida。量产于去年 10 月开始。今年2月还与奔驰达成了驾驶舱感知识别合作。

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最近融资约4000万元的荷兰公司Innatra去年推出了基于SNN的神经形态加速器,主要用于语音识别、生命体征监测和雷达。

另一个例子是 PROPHESEE,这是一家专注于图像和视频领域的大脑启发公司。通过模仿人眼和大脑的工作方式,它开发了一种类脑智能视觉处理器,可以帮助改进自动驾驶、工业自动化和物联网。 、安全性和 AR/VR 识别效率。

国内代表,如石视科技,其产品包括可达到0.1mW的超低功耗计算芯片,以及可用于人脸检测、实时手势识别、和实时目标分类各类动态视觉类脑感知芯片。

感觉芯片并不多,包括专注于类脑触觉芯片的塔山科技(该芯片于去年9月流片)和专注于类脑嗅觉芯片的中科大脑(主要用于火警等现场)等。

灵曦科技的重点是异构融合类脑计算芯片,可提供32Tops的INT8算力和6Tflops的FP16算力,功耗仅为12W。

……

这种芯片优先方式的最大优势在于,可以率先实现类脑的有效性,并利用其低功耗的优势。可以看出,这些产品大部分已经落地物联网、边缘计算等场景。

但是,这种思路有其局限性。我们知道,市面上的每一款产品中国人脑工程,其实都是项目落地的问题。

但在项目实施之前,首先要了解其最基础的物理原理,并将其转化为算法,然后找到最合适的工程方法来制作芯片并将其转化为产品。

换句话说,芯片实际上是为算法服务的。随后业界又出现了另一种声音:

如果连一个高效的算法都没有,那相关的硬件和硬件加速呢?

这也恰好是第二条技术路线:先算法,再算法定义芯片。

其实这个方法并不陌生。早在人工智能浪潮开始之初,就有一波人工智能公司走这条路,比如旷视、地平线、商汤科技。

因为“算法定义硬件”,芯片性能往往可以最大化。

像深度学习加速器一样,是“算法定义硬件”的典型例子。当传统芯片无法容纳越来越快的新算法时,我们优化算法以获得对计算资源和内存要求更小的新算法。模型,让芯片“适应”。

这一优势延伸到类脑领域,允许开发的类脑算法在通用芯片架构上运行,使传统芯片具备以前不具备的功能。

因此,一些公司也选择了这条路。

有知创新是现任代表。

本公司主要解决深度学习中的不可解释性问题,自主研发了基于SNN的可解释因果学习算法系统(CLAS Causal Learning Algorithm System)。

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本系统下的因果学习算法最大的特点是,和人脑一样,在调整学习权重的过程中,会根据因果关系来决定权重的增减——

这样,不是简单的模仿数据,而是了解数据生成背后的具体过程是什么。

当然,最终需要强化学习来强化每一个因果过程(即前后神经元之间的联系)。

这里,杨旭博士解释说,通过模仿数据来寻找模式的方式,就是现在的人工神经网络的工作方式。这种网络对数据样本的质量要求非常高,后者在SNN上采用了因果学习的方法。没有这个要求,甚至可能只用小样本就可以实现智能泛化。

“就像人类认识猫和狗一样,我们只需要在路边认识几个就知道狗长什么样,不需要看整个世界。”

至于因果学习的合理性,何虎教授说,我们的世界本身就是一套因果系统,人类文明可以说是在不断追问为什么而发展起来的。就像学生一样,要想真正学会解决一道数学题,不理解就不可能记住过程,或者要知道每一步是如何推断的,也就是每一步的因果关系。

那么,因果学习系统可以带来的最大好处是什么?

这是一个决定,何虎教授说。

优智创新研发的因果学习算法从一开始就是针对深度学习中的不完善信息决策问题(以自动驾驶为例,可能出现的不完善信息包括物体遮挡、道路交通标志不完整等) ,不准确等)。

因此,针对此类问题的经典场景之一——玩扑克,该公司为房东实施了第一个基于 SNN 的 AI——“Smart Play”。

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最终,《Smart Play》通过了 107 个人体个体样本的松散图灵测试,拟人化程度超过 80%。用个体人体样本训练后,个性化程度达到85%,胜率达到49%。 ,达到“像人一样玩游戏”的目标。

除了“智玩”机器人,优智创新还利用自研的CLAS因果学习算法系统设计了类脑芯片。

其中,旗舰级类脑芯片“Thinking No. 1”对标SpiNNaker。采用28nm工艺,主频2GHz,支持RISC-V Vector1.0指令集,支持AI加速(算力最高可达4TOPS)和类脑计算(SNN因果学习算法) ),单芯片最多可同时实现100万个神经元运算,而功耗不高于2W,性能可媲美Intel Loihi2。

此外,优智创新还构建了基于CLAS因果学习算法系统和类脑芯片的整体解决方案——“硅脑”全自动无人系统平台。

平台基于低功耗、低成本、可解释、自主灵活决策等特点,专注于无人机、无人车、机器人的应用,可扩展至AIGC、元界,以及大脑研究等领域。

由此平台衍生的K50/K51 SFS全自主无人飞行系统(类脑计算盒)可以直接挂载在无人机上,实现未知区域和离线的全自主飞行任务。电力巡线、海岸、植被、轨道交通、矿山、消防等多种场景的全自主无人机巡检,也可用于军事领域的武器突防。

并且衍生出的C60 SDS全自动无人驾驶系统(类脑计算盒)正在与多家车企合作进行验证。相信在不久的将来,会出现真正意义上的L4+级无人驾驶。汽车在城市中自由行驶。

市场规模将达到200亿美元

综上所述,我们可以看到类脑计算并没有被“搁置”,而是已经走出实验室,开始探索商业化。

根据Yole Development的预测,2035年类脑计算市场将占AI总收入的15%-20%,市场规模将达到200亿美元。

尽管该领域仍处于发展初期,面临诸多亟待解决的问题,但已经出现了不可阻挡的趋势。我们认为有三个原因。

首先,纵观人工智能发展史,从ANN到DNN,其实都是基于对大脑的模仿。

例如,在 2016 年击败围棋世界冠军李世石的 AlphaGo 作为深度学习神经网络,使用了一种借鉴认知科学研究结果的多层训练方法:

人们不是通过直接分析来认识事物,而是依靠一层层抽象的认知机制,即先学习简单的概念,然后用它们来表示更抽象的概念。

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△基于深度学习的图像识别中的逐层抽象过程

这种借用为 AlphaGo 的成功做出了贡献。

当然,像 AlphaGo 这样的 DNN 仍然是相对简单抽象的大脑功能模仿,存在各种局限性。

第三代神经网络SNN诞生。除了神经元和突触的状态,SNN还融入了时间的概念,实现了更高层次的大脑生物神经模拟,有望打破现有神经网络在功耗、计算能力、样本数量和质量等。

因此,我们说类脑计算是一种顺势而为的技术发展趋势。

其次,让我们从最热门的通用人工智能 (AGI) 开始。

毫无疑问,现阶段的一些人工智能技术已经可以在某些特定任务上击败人类,但不是在所有技能上。

这正如北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室研究员万晓红博士所说,人工智能更专业,自然智能更通用。

更通用的强人工智能是人工智能发展的最终目标。就在一个多月前,图灵奖获得者 LeCun 宣布了一项以 AGI 为核心目标的未来十年研究计划。

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由于人类智能的核心是大脑,模拟大脑的类脑计算成为实现AGI的重要途径。

最后,着眼于现在,可以说我们从来没有像今天这样需要一种新型计算机。

调查显示,全球对计算能力的需求每三四个月就会翻一番,而且这个增长速度已经远远超过摩尔定律和丹纳德定标定律。

而传统的冯诺依曼计算架构设计为存储和计算分离,处理器再快也要等待内存,根本无法提升计算能力。

类脑计算芯片作为一种新的计算形式,有​​望打破这一僵局。

另外,值得一提的是,虽然人类对大脑的研究还远远不够彻底,但北京理工大学的杨旭博士和北京师范大学的万晓红博士——两位来自计算机科学领域和一位来自计算机科学领域的认知神经科学,都同意:

这并不能真正阻止类脑计算向前发展。

相反,他们都说AI技术的发展反过来可以推动脑科学研究,两者其实是有关联的。

那么,当真正的类脑时代到来时,它会与传统人工智能技术共存中国人脑工程,还是完全取代后者?它将给人类社会带来哪些变化?

这无疑充满了想象空间。我们拭目以待。

最后,我会抛出两个开放性问题:

1、你认为类脑智能会产生意识吗?

2、类脑智能会像生物大脑一样遗忘吗?

欢迎讨论。

参考资料:

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上海中国石油加油站,武汉加油!中国加油儿童画,加油ic卡中石化还是是中石油[6]张晨雄. 《AI芯片:前沿技术与创新未来》