靠一種樣本學習多種氣味 神經擬態芯片拉近AI與人腦距離

來源:智匯工業

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關鍵詞:神經擬態芯片 AI 人工智能

    除了會看會聽,還會“聞”。近日,一直致力于模仿人類五感的人工智能又有新突破,通過神經擬態芯片,人工智能已經掌握了丙酮、氨和甲烷等10種氣味的神經表征,強烈的環境干擾也不會影響它對氣味的準確識別。這項由英特爾研究院與美國康奈爾大學共同參與的研究成果,日前發表于《自然·機器智能》雜志上。


      神經擬態即通過模擬人腦神經元的工作機制,讓計算機具備像人一樣的自然智能特性。英特爾公布的另一項研究顯示,將上述768塊神經擬態芯片集成在5臺標準服務器大小的機箱中形成的神經擬態系統——Pohoiki Springs,已經相當于擁有了1億個神經元的大腦,而這相當于一個小型哺乳動物的大腦神經元數量。


      通過堆疊芯片形成的神經擬態系統似乎讓我們看到了“機器可以和人一樣聰明”的希望,那神經擬態芯片及大規模集成系統的就緒,是否意味著“強認知、小樣本學習”的神經擬態計算有了規模商用的可能?


      神經擬態訓練無需大量樣本


      目前深度學習算法作為實現人工智能的重要技術手段,被廣泛應用于各類人工智能成果中。對于以深度學習算法為支撐的人工智能成果,數據可以說是研究的血液。數據量越大,數據質量越高,深度學習所表現的性能也就越好。但在不少研究環境中,由于涉及隱私安全以及客觀條件限制,有效數據難以獲得。


      “深度學習雖然取得了長足進步,但仍局限在圖像和語音等方面的分類和識別中?!庇⑻貭栔袊芯吭涸洪L宋繼強說,人類視覺、語音兩類數據容易獲得和標注,滿足了深度學習的必要條件,研究及應用相對成熟,但味覺和嗅覺的研究卻沒那么樂觀。


    (審核編輯: 智匯小新)

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