前言：人類(lèi)除視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)之外，在嗅覺(jué)研究上有新突破，帶來(lái)新想象空間和應(yīng)用空間，人類(lèi)對(duì)大腦的認(rèn)知以及類(lèi)腦芯片、AI 芯片又跨上新臺(tái)階，未來(lái)的芯片發(fā)展之路又有可能另辟蹊徑。

類(lèi)似人類(lèi)大腦的神經(jīng)擬態(tài)芯片

神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算一直被寄予厚望。就算摩爾定律終結(jié)，它仍能繼續(xù)帶領(lǐng)信息時(shí)代向前。神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算可以大幅度提升數(shù)據(jù)處理能力和機(jī)器學(xué)習(xí)能力，更重要的是，神經(jīng)擬態(tài)芯片比傳統(tǒng)芯片的能耗要低得多。

神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算是英特爾為應(yīng)對(duì)計(jì)算領(lǐng)域非結(jié)構(gòu)化、有噪聲數(shù)據(jù)日益增加等挑戰(zhàn)而研發(fā)的新的計(jì)算機(jī)架構(gòu)。應(yīng)用神經(jīng)科學(xué)的最新見(jiàn)解，來(lái)創(chuàng)造作用方式更類(lèi)似于人腦的芯片而非傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的芯片。神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)在硬件層面上復(fù)制了神經(jīng)元組織、通信和學(xué)習(xí)方式。

其實(shí)神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算的出現(xiàn)，就是要解決那些現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)都做不了的事情，而這些事情通過(guò)類(lèi)腦芯片能夠得到很好的解決。

Intel “Loihi”的誕生

Intel “Loihi”神經(jīng)擬態(tài)芯片誕生于 2017 年 9 月，脫離傳統(tǒng)硅芯片的馮諾依曼計(jì)算模型，而是模仿人腦原理的神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算方式，并且是異步電路，不需要全局時(shí)鐘信號(hào)，而是使用異步脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)，在特定應(yīng)用中要比傳統(tǒng) CPU 速度快最多 1000 倍，能效高最多 10000 倍。

2019 年 7 月，Intel 又宣布了代號(hào)“Pohoiki Beach”的全新神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)，包含多達(dá) 64 顆 Loihi 芯片，集成了 1320 億個(gè)晶體管，總面積 3840 平方毫米，擁有 800 萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元、80 億個(gè)突觸。

從理論上講，Loihi 可以擴(kuò)展到最多 16384 顆芯片互連，那就是超過(guò) 20 億個(gè)神經(jīng)元——人類(lèi)大腦有大約 860 億個(gè)神經(jīng)元。

Loihi 干擾環(huán)境下可嗅出 10 種有害物質(zhì)

而此次在英特爾“Loihi”神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)上，描述了一種基于哺乳動(dòng)物嗅覺(jué)系統(tǒng)的神經(jīng)算法，可以學(xué)習(xí)并鑒別氣味樣本。通過(guò)測(cè)量動(dòng)物聞到氣味時(shí)的腦電波活動(dòng)，然后 Intel 根據(jù)這些電路圖與電脈沖，導(dǎo)出一套算法，并將其配置在神經(jīng)擬態(tài)芯片上。

Loihi 只需要單一樣本，就可以學(xué)會(huì)識(shí)別每一種氣味，而且不會(huì)破壞它對(duì)先前所學(xué)氣味的記憶，展現(xiàn)出了極其出色的識(shí)別準(zhǔn)確率。而如果使用傳統(tǒng)方法，即便最出色的深度學(xué)習(xí)方案，要達(dá)到與 Loihi 相同的氣味分類(lèi)準(zhǔn)確率，學(xué)習(xí)每一種氣味都需要 3000 倍以上的訓(xùn)練樣本。

模擬生物嗅覺(jué)的神經(jīng)算法并非簡(jiǎn)單的探測(cè)氣味，這與傳統(tǒng)煙霧和一氧化碳探測(cè)報(bào)警器不一樣，雖然上述儀器可以探測(cè)出空氣中有害的分子而觸發(fā)報(bào)警，但卻無(wú)法區(qū)分各種氣味。

而此次模擬生物嗅覺(jué)的神經(jīng)算法，利用甲苯、氨、丙酮、一氧化碳和甲烷等等 10 種有害化學(xué)物質(zhì)氣體對(duì)其進(jìn)行氣味訓(xùn)練，最后在風(fēng)洞中通過(guò)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試。即使存在其他強(qiáng)烈氣味，該芯片也可以識(shí)別這些有害物質(zhì)。

未來(lái)的應(yīng)用——“電子鼻系統(tǒng)”

化學(xué)傳感領(lǐng)域多年來(lái)一直在尋找智能的、可靠的和快速響應(yīng)的化學(xué)傳感處理系統(tǒng)，或者稱(chēng)之為“電子鼻系統(tǒng)”。搭載了神經(jīng)擬態(tài)芯片的機(jī)器人在環(huán)境監(jiān)測(cè)、危險(xiǎn)物質(zhì)檢測(cè)以及在工廠質(zhì)量控制方面的應(yīng)用潛力。該系統(tǒng)還可應(yīng)用于醫(yī)療診斷，因?yàn)榛加心承┘膊?huì)散發(fā)出特定的氣味。也可以搭載神經(jīng)擬態(tài)芯片的機(jī)器人可應(yīng)用于機(jī)場(chǎng)安檢區(qū)域，能夠更高效地識(shí)別危險(xiǎn)物質(zhì)。

在未來(lái)加入更多感官，將這種方法推廣到更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，包括從感官場(chǎng)景分析到規(guī)劃和決策等抽象問(wèn)題。理解大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何解決這些復(fù)雜的計(jì)算問(wèn)題，將為設(shè)計(jì)高效、強(qiáng)大的機(jī)器智能提供重要啟示。

Loihi 未來(lái)的挑戰(zhàn)

嗅覺(jué)領(lǐng)域存在著一些挑戰(zhàn)，當(dāng)你走進(jìn)一家雜貨店時(shí)，可能會(huì)聞到草莓的氣味，但其氣味可能類(lèi)似于藍(lán)莓或香蕉的氣味，它們會(huì)在大腦中引發(fā)非常相似的神經(jīng)活動(dòng)模式。有時(shí)候，人類(lèi)甚至很難分辨出究竟是一種水果氣味還是多種香味的混合。

當(dāng)系統(tǒng)聞到來(lái)自意大利的草莓和來(lái)自加利福尼亞的草莓時(shí)可能會(huì)出錯(cuò)，這兩種草莓可能有不同的香味，但需要?dú)w為一類(lèi)。這些是目前在研究嗅覺(jué)信號(hào)識(shí)別時(shí)面臨的挑戰(zhàn)，期待在未來(lái)幾年內(nèi)解決這些問(wèn)題，這樣的產(chǎn)品才能解決現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題，而不僅僅是解決在實(shí)驗(yàn)室演示的實(shí)驗(yàn)性問(wèn)題。

結(jié)尾

如今開(kāi)發(fā)了一種模擬生物嗅覺(jué)的神經(jīng)算法，它可以學(xué)習(xí)和鑒別氣味樣本也代表了一種可以開(kāi)發(fā)出超越當(dāng)前人工智能趨勢(shì)算法的新方法。每一個(gè)可能的突破，都會(huì)讓科研人員離使用一種新的能力更近一步。