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脑中即是未来:人造突触的故事

发布时间:2019-05-20 20:47 来源:未知 编辑:admin

  你的困惑,来自于无路贴近未知。我们在技术、思想、传播的异界,贩来极限脑量下的TMT。

  《流浪地球》里,小破球要逃离太阳的吞噬,而在现实中,人类在未来很可能面对经典计算赶不上计算需求的“计算灾难”。

  无人驾驶、AI、基因工程、海量移动设备,这些东西对算力的饥渴在与日俱增。而摩尔定律的瓶颈已经逼近,晶体管芯片已经日渐暴露出算力枯竭的危险。

  为了摆脱这场很可能在未来爆发的“灾难”,计算科学构思了不少“逃生计划”。其中最著名的当然就是量子计算。

  而在量子计算之外,人类其实还有众多备选计划。而作为算力解决方案PlanB存在的,是在人类大脑中寻找答案的类脑计算。

  我们都知道,世界上最强大的计算机也不及一颗普通的大脑,但是大脑到底是如何完成无比复杂计算的,其实始终是一个终极谜团。

  而破解大脑计算之谜的一个方案,是探寻神经元的工作原理,并仿照其工作模式制造计算设备,从而在外部世界中复制大脑的计算能力,这是一个计算科学与脑科学的融合命题,同时也是人工智能的探索目标。

  在神经元破解中,近两年有一颗新星正在冉冉升起,它叫做人造突触。这个对大部分人来说有点陌生的名字,可能在今天不如量子计算来得响亮,但却很可能是类脑计算向前发展的基石——说不定哪一天,人类的计算灾难将以这项名字有点奇怪的技术作为诺亚方舟。

  突触这个名词听起来有点奇怪而陌生,然而事实上我们每个人都拥有大量的突触。

  今天我们已经知道,大脑工作是建立在庞大的神经元工作基础上的。然而神经元之间是没有原生质联系的,而是仅仅相互接触。这些神经元之间的接触点,就叫做突触。

  人类大脑中,包含800 亿神经元和超过 100 兆个神经突触。这些突触之间相互产生关联,支撑了神经元之间的互动,从而在大脑中完成每秒以兆次计数的计算,继而产生了人类的情感、记忆与思考。

  换句话说,在今天的神经学科认知力,突触是生物智能产生的最基本单位。它们就像芯片力的晶体管,支撑了大脑与神经系统的运行。

  突触与神经元到底是如何工作的,至今还是个谜案。有研究认为突触的主要工作形态是神经元间的化学反应,以分泌乙 酰胆碱、氨 基酸类的化学物质完成头脑中的计算。

  也有理论认为突触的基本工作形态是在神经中释放电流,以抑制和刺激生物电极来支撑人脑的运作。同时也有理论认为,中枢神经中的环境特殊,化学反应和生物电都是工作原理的一部分。

  在神经学家越来越多地搞清楚了啥是突触之后,计算科学就会开始思考:既然大脑的算力强大,而大脑的算力以突触为单位,那咱们人造一个突触行不行?

  人造突触的研究从很早就开始进行,突触传递的工作原理,已经在软件层面启发了大量技术进化。比如突触系统中展现出的突触可塑性,就给复杂神经网络的构建带来了不少启发,甚至已经成为了AI学界的常识之一。

  值得注意的是,近两年人造突触在硬件层面,开始不断涌现出新的科研成果。甚至可以说,在热闹的AI与量子计算身旁,人造突触这条冷清的赛道,也开始出现了要飞驰一下的迹象。

  2017年,有媒体报导中美跨国科研小组,在晶体管中模仿了神经突触的工作陌生。研究人员在一块10厘米的晶圆上,构建了144个突触晶体管,打造出了有史以来功耗最低的人造突触系统。

  另一个趋势,是更多新材料被应用在了人造突触的研制上。比如2017年4月,斯坦福大学和桑迪亚国家实验室联合构建出了一种人工突触,其材料主要由氢、碳两种元素组成,具有显著的亲肉体性。这种材料将可能作用于脑机接口等领域,从而观察和解决人脑中实际出现的问题。

  在去年,人造突触有一件大动作。2018年4月,《自然·材料》发布了麻省理工学院的最新人造突触研究成果。科研人员模仿离子在神经元之间的流动方式,利用硅锗制出了全新的人造突触芯片。论文显示,这枚完全不利用晶体管陌生的芯片,可以在识别手写样本中达成95%的识别准确率。

  虽然人造突触芯片今天还无法解决算力瓶颈这个史诗级难题,但这类芯片已经证明了自己拥有更低功耗、更小体积、与神经网络等计算形态有天然契合度的优势。

  人造突触芯片,以及相关计算设备的特点,在于它完全采用类脑计算模式设计。无论是在解决AI算力需求,还是模仿人脑计算方面,都拥有着自己独特的优势。而且其正处于脑科学、神经科学、AI与计算科学的交叉路口上,可以从几个领域吸收 养分并做出回报,天然带有不同的想象力。

  就人工突触工作本身而言,最希望解决的问题,当然是突破算力极限的超级计算机。相较于于2进制计算,麻省理工的人工突触芯片已经可以同时完成14种模态计算的同时进行。如果说类脑计算被看作量子计算之外的planB,那么人造突触则可以看作planB中的重要一环。

  其次,对于人工智能来说,人造突触芯片或许具有极高的价值。深度学习的瓶颈之一,就是对于极复杂神经网络的模拟,很可能撞上算力极限。而人工突触运算与神经网络结构具有天然的契合性,尤其在复杂的瞬时AI模拟等方面,很可能让AI发挥出更大效用。

  尤其在自然模态数据的处理与交互上,人工突触模式已经被证明要比传统计算机适用得多,并且可以有效进行多种模态间的信息传递。未来我们期待的听觉、视觉,甚至嗅觉、触觉多模态交互计算机,很可能就产生于人工突触研究中。

  以上或许可以看作从脑科学中取经,回到计算科学中应用的场景。而反过来,人工突触还可能从计算世界获取某些特质,反过来帮助脑科学的进步。

  比如说对于大脑的模拟,在今天是一个重大课题。即使用人类最强大的计算机,我们还是无法模拟人类大脑的运行。

  而与大脑运算结构类似的人工突触计算,则可能更好地帮助人类探索大脑,并且尝试用计算的方式来达成大脑疾病治疗、攻克阿兹海默症,甚至探索潜意识、记忆等“神秘殿堂”的奥义。

  而从材料学、功耗等角度看,人工突触芯片很可能为脑机接口打开新的纪元。人工突触芯片在更多采用非晶体管材料。这类计算材料更加柔软灵活,具有亲人体的特点,可以让算力与人脑更好结合,让大脑与芯片结合更加贴近可能。

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