【网易智能讯 3月16日消息】诸如苹果Siri等人工智能服务能够将用户的请求发送到遥远的数据中心，从而反馈回复。他们依赖云计算的原因是，如今的电子设备并没有足够的计算能力来运行机器学习所需的繁杂算法。大多数智能手机使用的芯片根本无法在本地运行像Siri这样的系统。
但是，Chris Eliasmith，一位理论神经学家，同时也是加拿大人工智能创业公司的联合首席执行官，他相信一种新型芯片将会改变现有的这种情况。Eliasmith说:“许多人认为，摩尔定律正在终结，这意味着我们通过同样的方法不会再获得更多的计算能力。”
他将赌注押在了所谓“神经形态”芯片的发展上，这是一种目前还不广为人知的计算机芯片，但有几家主要芯片制造商已经开始了相关研发。传统的CPU处理指令是基于“时钟时间”的，信息是按一定时间间隔来传输，就好像是由一个定时器来管理。而通过神经元原理对数字进行打包处理，神经系统可以同时使用信号“峰值”(也不需要时间的刚性)来进行通信，这种信号可以在需要的时候发出。就像我们自己的大脑一样，芯片的神经元通过处理输入的电流强度来进行通信，每个神经元都能从即将到来的峰值中确定是否将电流发送到下一个神经元。
关键在于，这些芯片处理人工智能算法的功耗要低得多。例如，一种由IBM制造的神经形态芯片，其晶体管的数量是标准英特尔处理器的5倍，但却只消耗70毫瓦的功率。相比之下，英特尔传统处理器功率达到35到140瓦，也就是相当于神经形态芯片功率的2000倍。
Eliasmith指出，神经形态并不是新概念，他们的设计从上世纪80年代就开始了。然而，在那个时候，这种设计要求把特定的算法被直接嵌入芯片中。这意味着你需要一个芯片来检测运动，而另一个用于检测声音。这些芯片并无法像我们的大脑皮层那样，成为普通处理器。这在一定程度上是因为程序员们没有办法可以设计出有各种功能的通用芯片。因此，尽管这些类人脑芯片正在开发中，但为它们构建算法仍是一个巨大的挑战。
Eliasmith和他的团队非常专注于构建通用工具，从而能够让程序员可以在这些新的神经形态芯片上直接部署人工智能算法。这些技术的核心是编译器Nengo，开发者可以用它来为人工智能应用程序构建自己的算法，同时在通用的神经形态硬件上运行这些应用程序。编译器是程序员用来编写代码的一种软件工具，它可以把代码转换成复杂的指令，让硬件去执行命令。Nengo之所以有用，是因为它使用了我们所熟知的Python编程语言，这种语言以直观的语法而闻名，同时在包括神经形态芯片的不同硬件平台之间有着通用性。这样以来，任何对Python有所了解的人都可以通过神经形态芯片建立复杂的神经网络。
Peter Suma是一名训练有素的计算机科学家，也是应用脑研究的首席执行官，他说:“像视觉系统、语音系统、运动控制和适应性机器人控制装置都可以在Nengo的基础上建立起来。”或许，最令人印象深刻的系统是Spaun，这个项目在2012年赢得了很多国际赞誉，因为它是迄今为止在计算机上模拟的最复杂人脑模型。
Spaun演示了计算机可以与环境进行互动，并执行类似人类的认知任务，比如识别图像，控制机器人手臂，或者记录下它所看到的东西。这台机器并不完美，但这是一个令人惊叹的演示，告诉我们总有一天电脑会模糊人类和机器之间的认知界限。
最近，通过使用神经形态芯片，一部分Spaun的运行速度都比传统cpu快了9000倍，到2017年年底，所有的Spaun都将在神经形态芯片上运行。Eliasmith赢得了NSERC的John C. Polyani奖，这是加拿大对一项突破性的科学成就的最高认可。而随着Suma的加入，两人开始合力优化工具。Suma说:“尽管Spaun向我们展示了终究有一天我们能够通过计算机建立流畅的智能推理系统。但在不远的将来，神经系统会让人工智能在各种环境中普及。”
Suma指出，今天的人工智能就像Siri一样，人们发出指令才会有所行动地。但我们很快就会有“永远在线”的人工智能，并在我们的生活中一直存在。想象一下，一个能听你说话的SIRI，能看到你所有的对话和互动。你可以问这样的问题:“我和谁在东京的新产品发布会上有过对话?”或者“梅丽莎对我妻子生日礼物的建议是什么?”
当用户存在某些公司会窥探自己私密的担心时，就会想到，如果人工智能可以在本地设备上处理，那么就不需要将这些信息上传到公司服务器。对Eliasmith来说，这一“永远在线”的组件是通往真正机器认知的必要步骤。“当今最可用的人工智能系统和我们习惯的生物智能系统之间最根本的区别在于，后者总是实时运行。”他说:“身体和大脑是建立整个现实世界基础之上的。”
目前，IT行业对人工智能的开发已经开始升温。像苹果、Facebook、亚马逊，甚至是三星这样的公司都在发展对话式机器人助手，他们希望有一天这些机器人能够真正成为数字助手。
随着神经系统的崛起，以及像Nengo这样的工具，我们很快就能让人工智能展现出惊人的自然智能——就在我们自己的手机上。
（英文来源/连线 编译/机器小易 校对/晗冰）
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本文来源：网易智能
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