anson5479 2015-8-24 00:14
IBM首度公开仿人脑计算机TrueNorth 内置100万个模拟神经元[8P]
[align=left][color=#000080]今日的计算机运算能力很强,即便是简单的计算,每秒钟也能跑数十亿次。IBM近日公布最新的TrueNorth仿人脑芯片,只有几克重、邮票大小,却内置了100 万个模拟神经元以及2.56亿模拟神经“突触”(Synapses),能力超强相当于一台超级电脑。尽管如此,计算机技术仍无法和人类大脑相比。[/color][/align]
[align=left][color=#000080][img]http://himg2.huanqiu.com/attachment2010/2014/0808/20140808025726378.jpg[/img][/color][/align]
[align=left][color=#000080][img]http://img1.cache.netease.com/catchpic/1/17/17E97AAE25995010F2BD543DB8E8C88F.jpg[/img]
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[align=left][color=#000080]据美国科技网站Digital Trends 8月19日报导,IBM于8月17日公布最新的TrueNorth仿人脑芯片,它希望可以像人脑一样,能模拟图像,进而采取行动并记忆。就像当人类看到球向自己扑近时,伸手接球,是个非常简单的反射动作。但是,对电脑而言,就必须要有一套非常复杂的程序。[/color][/align]
[align=left][color=#000080]IBM自2008年便着手进行TrueNorth芯片计划,希望能发展出以人脑神经元与突触网络(一种自适应可扩展塑性电子神经形态系统)为基础的新一代电脑架构,而非只是专注于简单的4核心或8核心的运算。TrueNorth芯片内置4,096颗核心,数据处理与运算速度更快速,且有效率。[/color][/align]
[align=center][color=#000080][img]http://7jppgi.com1.z0.glb.clouddn.com/QQ%E5%9B%BE%E7%89%8720150820212540.jpg[/img][/color][/align]
[align=left][color=#000080]TrueNorth芯片内的核心和一般家用电脑的处理器不同,TrueNorth的核心仅在需要时运作,所以功耗很低。所有的核心在沟通时是以事件为导向,也就是说系统可以上下调整、核心可以停止运转,却不受干扰而中断任务。TrueNorth电脑的空间不到2公升,功耗只有一千瓦。[/color][/align]
[align=left][color=#000080]即使科学家将更多的内核置入处理器,并且设计新的储存形式,计算机技术仍无法和人类大脑相比。人脑约有100亿神经元与100兆突触,相当于96座位于加州的劳伦斯利佛摩国家实验室(Lawrence Livermore National Lab)的“红杉”(Sequioa)超级电脑。除此之外,这些超级电脑模拟运算的速度比人脑还要慢1,500倍。[/color][/align]
[align=left][color=#000080][img]http://www.iwumeiti.com/wp-content/uploads/2014/12/ibm.jpg[/img]
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[align=left][color=#000080][img]http://a.36krcnd.com/photo/2014/e01490ffb86cb033db6c6d440fd6527f.jpg[/img][/color][/align]
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[align=left][color=#000080][img]http://a.36krcnd.com/photo/2014/00bf7c87f9eb11c91735bd0f019ab01d.jpg[/img]
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tabletsky 2015-8-24 06:41
目前人脑还是最精密最庞大的计算工程,用电脑模拟人脑还是很难做到。
unkillersky 2015-8-24 08:11
随着科技的发展我相信在不久的将来人类无需动手 就能用意念控制机器
starpop 2015-8-31 19:05
芯片的编程仍然是个大问题。芯片的编程要考虑选择哪一个神经元来连接,以及神经元之间相互影响的程度。比方说,为了识别上述视频中的汽车,编程人员首先要对芯片的仿真版进行必要的设置,然后再传给实际的芯片。这种芯片需要颠覆以往传统的编程思想,尽管 IBM 去年已经发布了一套工具,但是目前编程仍非常困难,IBM 团队正在编制令该过程简单一点的开发库。(当然,如果我们回顾过去编程语言从汇编一路走来的历史,这一点也许不会成为问题。)其次,在部分专业人士看来,这种芯片的能力仍有待证实。在神经网络和机器学习专家看来,DARPA 的 NeoVision2 Tower 的数据集相对比较简单,演示只是识别了 5 种对象,相对于 Google 和百度等图像识别使用的是有上百万图像种类上千的 ImageNet,芯片在这种测试集的表现如何尚不得而知。再者,真正的认知计算应该能从经验中学习,寻找关联,提出假设,记忆,并基于结果学习,而 IBM 的演示里所有学习都是在线下的冯诺依曼计算机上进行的。不过目前大多数的机器学习都是离线进行的,因为学习经常需要对算法进行调整,而 IBM 的硬件并不具备调整的灵活性,不擅长做这件事情。但是 IBM 并不排除硬件实现的可能性(这家公司在历史上已经表现出极佳的持续改进能力)。但是从事同类研究的 LeCun 认为,应该开发能实现最新算法的芯片,那种芯片应该不是 IBM 芯片的样子,而是类似于改良版的 GPU(参见微软的 Adam)。
diancat2015 2015-8-31 20:16
要模拟人脑目前来说是不可能的 不过前景不错
omg118 2015-8-31 23:40
人脑比目前电脑厉害的应該是学習能力吧, 电脑可算是死学死用的, 而人脑是活学活用的, 会創造新的东西, 你给他三个方程式他可能会造出第四个第五个第N个新的方程式.