20世紀(jì)80年代科學(xué)家卡弗·米德(Carver Mead)在20世紀(jì)80年代創(chuàng)造了“神經(jīng)元”這一術(shù)語(yǔ),一直都備受爭(zhēng)議。不久前,《IEEE Spectrum》網(wǎng)站發(fā)布了一份關(guān)于“我們能復(fù)制人類大腦嗎?”的報(bào)告,徹底的打開了無(wú)論在硬件還是軟件方面復(fù)制人類大腦的研究熱潮。
來(lái)自我國(guó)、法國(guó)、美國(guó)以及日本的國(guó)際科學(xué)家團(tuán)隊(duì)就人類神經(jīng)元的非線性振動(dòng)領(lǐng)域,一起致力于縮小人工非線性振子,以108個(gè)振子集合成一個(gè)拇指大的芯片內(nèi)的二維數(shù)組里成功復(fù)制“大腦”—神經(jīng)形態(tài)語(yǔ)音識(shí)別芯片。
人工智能——2017年最熾熱的標(biāo)簽。對(duì)于很多AI試水者,模擬大腦的計(jì)算機(jī)的概念并不新鮮,怎么平衡技術(shù)與需求才是重中之重?人工非線性振子對(duì)錯(cuò)線性振動(dòng)器將輸入的常量轉(zhuǎn)化為一種振動(dòng)標(biāo)志。例如,擺鐘對(duì)錯(cuò)線性振動(dòng),神經(jīng)元也對(duì)錯(cuò)線性振動(dòng),可是假如你用恒定電流刺激它們,它們會(huì)周期性地發(fā)射電壓峰值。
他們始終相信該研討將使人工神經(jīng)元的才能不斷接近咱們大腦中的神經(jīng)元,而且使微型神經(jīng)形態(tài)語(yǔ)音辨認(rèn)芯片可以學(xué)習(xí)和適用于各個(gè)領(lǐng)域。
就現(xiàn)在的研討成果來(lái)看,納米級(jí)設(shè)備似乎是最佳的挑選,雖然這些設(shè)備也不是完美無(wú)瑕,比如噪音大,缺乏安穩(wěn)性??墒强茖W(xué)家依然挑選使用納米級(jí)的自旋振動(dòng)器,而不是具有記憶功用的設(shè)備或超導(dǎo)設(shè)備。該振動(dòng)器由磁性地道結(jié)構(gòu)成,并成為巨大磁電阻硬盤驅(qū)動(dòng)器上讀頭的骨干。
來(lái)自法國(guó)科學(xué)研討中心的Julie Grollier表明:“與記憶性振動(dòng)器比較,磁振動(dòng)由于其可循環(huán)性,具有十分安穩(wěn)的性能。磁性地道結(jié)簡(jiǎn)直具有無(wú)限的耐力,而記憶電阻器在其一百萬(wàn)次循環(huán)之后開始退化?!?/p>
Grollier彌補(bǔ)說(shuō),磁振動(dòng)比超導(dǎo)脈沖更簡(jiǎn)單丈量。在室溫下就可以進(jìn)行,而且發(fā)射的電壓通常是100毫伏,其數(shù)量級(jí)大于約瑟夫森結(jié)的數(shù)量級(jí)。
自旋納米振動(dòng)器是由兩個(gè)被非磁距離器分離的鐵磁層組成的支柱。當(dāng)電荷流經(jīng)這些連接點(diǎn)時(shí),它們就會(huì)構(gòu)成自旋極化的電流,并在磁化過(guò)程中產(chǎn)生轉(zhuǎn)矩。這就導(dǎo)致了一種稱為磁化矢量運(yùn)動(dòng)的現(xiàn)象,這種現(xiàn)象發(fā)生在情況是,當(dāng)有未成對(duì)的電子自旋原子被放置在磁場(chǎng)中,并以精確的頻率環(huán)繞磁場(chǎng)旋轉(zhuǎn)時(shí)。這種繼續(xù)的磁化矢量運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的頻率從幾百兆赫到幾萬(wàn)兆赫。然后,通過(guò)磁阻將磁化振動(dòng)轉(zhuǎn)化為電壓振動(dòng)。由此產(chǎn)生的射頻振動(dòng)高達(dá)數(shù)十毫伏,這可以通過(guò)丈量連接點(diǎn)的電壓來(lái)檢測(cè)。
Grollier表明:“咱們采取時(shí)分多路傳輸戰(zhàn)略,使用磁性納米神經(jīng)元模擬了一個(gè)具有400個(gè)神經(jīng)元的完好網(wǎng)絡(luò)。磁柱扮演每個(gè)神經(jīng)元的人物,就像一個(gè)藝人在電影中扮演一切人物一樣?!?/p>
為了測(cè)試該體系,研討人員試圖用它來(lái)進(jìn)行聲音辨認(rèn)。他們將音頻信號(hào)轉(zhuǎn)換成電流,然后通過(guò)納米神經(jīng)元發(fā)送電流。這些電子波形使納米磁體中磁化的誘發(fā)振動(dòng)加速了一千倍。磁振動(dòng)通過(guò)磁阻效應(yīng)轉(zhuǎn)化為神經(jīng)元間的電壓振動(dòng)。他們用一個(gè)示波器記錄了這些電壓的變化,然后用計(jì)算機(jī)模擬突觸功用,然后讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)。
Grollier說(shuō):“咱們已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以識(shí)別由不同人宣布的語(yǔ)音數(shù)字,其成功率為99.6%,這與那些體積龐大的神經(jīng)元的效果一樣好,甚至更好。研討結(jié)果表明,磁性納米神經(jīng)元可以準(zhǔn)確可靠地完成認(rèn)知任務(wù)?!?/p>
磁性納米神經(jīng)元與磁性存儲(chǔ)單元的結(jié)構(gòu)完全相同,而且該神經(jīng)元由億萬(wàn)個(gè)硅元素構(gòu)成。在未來(lái)的幾年里,研討人員致力于將這些神經(jīng)元緊密連接并操控其耦合,以便樹立可以進(jìn)行處理雜亂信息的大型網(wǎng)絡(luò)。Grollier表明,終究的目標(biāo)是研宣布可以學(xué)習(xí)和適應(yīng)各種變化的智能、低功耗的微型語(yǔ)音識(shí)別芯片。這些語(yǔ)音芯片將廣泛用于各個(gè)領(lǐng)域,包括實(shí)時(shí)分類海量數(shù)據(jù)、駕駛自動(dòng)轎車以及醫(yī)療診斷等。
雖然這仍只是目前的一個(gè)研究項(xiàng)目。但是,在AI火熱的今天,高速發(fā)達(dá)的芯片技術(shù)支持下,原理有了,對(duì)于我們了解大腦如何工作的?神經(jīng)元的脈沖或“尖波”達(dá)到一定的激活水平需要什么要求?一切將不在是空想,到那時(shí)“人腦”VS“智腦”孰勝孰劣就不得而知。
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原文標(biāo)題:“人腦”VS“智腦”,神經(jīng)形態(tài)語(yǔ)音識(shí)別芯片的另類表述
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