量子運算之外的B計畫,人造突觸的故事

無人駕駛、AI、基因工程、巨量行動裝置,這些東西對算力的飢渴在與日俱增。而摩爾定律的瓶頸已經逼近,電晶體晶片已經日漸暴露出算力枯竭的危險。為了擺脫這場很可能在未來爆發的「災難」,計算科學構思了不少「逃生計劃」。其中最著名的當然就是量子運算。

而在量子運算之外,人類其實還有眾多備選計劃。而作為算力解決方案Plan B存在的,是在人類大腦中尋找答案的類腦運算。

我們都知道,世界上最強大的電腦也不及一顆普通的大腦,但是大腦到底是如何完成無比複雜運算的,其實始終是一個終極謎團。

而破解大腦計算之謎的一個方案,是探尋神經元的工作原理,並仿照其工作模式製造運算設備,進而在外部世界中複製大腦的運算能力,這是一個計算科學與腦科學的融合命題,同時也是人工智慧的探索目標。

量子運算之外的B計畫,人造突觸的故事

在神經元破解中,近兩年有一顆新星正在冉冉升起,它叫做人造突觸。這個對大部分人來說有點陌生的名字,可能在今天不如量子運算來得響亮,但卻很可能是類腦運算向前發展的基石--說不定哪一天,人類的計算災難將以這項名字有點奇怪的技術作為諾亞方舟。

讓我們來講述一下,人造突觸到底是個什麼東西,發展的怎麼樣,未來又有哪些用處。

什麼是突觸?

突觸這個名詞聽起來有點奇怪而陌生,然而事實上我們每個人都擁有大量的突觸。

今天我們已經知道,大腦工作是建立在龐大的神經元工作基礎上的。然而神經元之間是沒有原生質聯繫的,而是僅僅相互接觸。這些神經元之間的接觸點,就叫做突觸。

人類大腦中,包含800 億神經元和超過100 兆個神經突觸。這些突觸之間相互產生關聯,支撐了神經元之間的互動,進而在大腦中完成每秒以兆次計數的運算,繼而產生了人類的情感、記憶與思考。

換句話說,在今天的神經學科認知力,突觸是生物智能產生的最基本單位。它們就像晶片力的電晶體,支撐了大腦與神經系統的運行。

量子運算之外的B計畫,人造突觸的故事

突觸與神經元到底是如何工作的,至今還是個謎案。有研究認為突觸的主要工作形態是神經元間的化學反應,以分泌乙酰膽鹼、氨基酸類的化學物質完成頭腦中的計算。

也有理論認為突觸的基本工作形態是在神經中釋放電流,以抑制和刺激生物電極來支撐人腦的運作。同時也有理論認為,中樞神經中的環境特殊,化學反應和生物電都是工作原理的一部分。

在神經學家越來越多地搞清楚了什麼是突觸之後,計算科學就會開始思考:既然大腦的算力強大,而大腦的算力以突觸為單位,那用人為的方式製造突觸行不行?

計算的另一種想像:飛馳的人造突觸

人造突觸的研究從很早就開始進行,突觸傳遞的工作原理,已經在軟體層面啟發了大量技術進化。比如突觸系統中展現出的突觸可塑性,就為複雜神經網路的構建帶來了不少啟發,甚至已經成為了AI學界的常識之一。

值得注意的是,近兩年人造突觸在硬體層面,開始不斷湧現出新的科研成果。甚至可以說,在熱鬧的AI與量子運算身旁,人造突觸這條冷清的賽道,也開始出現了要飛馳一下的跡象。

2017年,有媒體報導中美跨國科研小組,在電晶體中模仿了神經突觸的工作陌生。研究人員在一塊10公分的晶圓上,構建了144個突觸電晶體,打造出了有史以來功耗最低的人造突觸系統。

另一個趨勢,是更多新材料被應用在了人造突觸的研製上。比如2017年4月,史丹佛大學和桑迪亞國家實驗室聯合構建出了一種人工突觸,其材料主要由氫、碳兩種元素組成,具有顯著的親肉體性。這種材料將可能作用於腦機連接埠等領域,進而觀察和解決人腦中實際出現的問題。

在去年,人造突觸有一件大動作。2018年4月,《自然·材料》發布了麻省理工學院的最新人造突觸研究成果。科研人員模仿離子在神經元之間的流動方式,利用矽鍺製作出了全新的人造突觸晶片。論文顯示,這枚完全不利用電晶體的晶片,可以在辨識手寫樣本中達成95%的辨識準確率。

量子運算之外的B計畫,人造突觸的故事

雖然人造突觸晶片今天還無法解決算力瓶頸這個史詩級難題,但這類晶片已經證明了自己擁有更低功耗、更小體積、與神經網路等運算形態有天然契合度的優勢。

在算力需求多元化發展的今天,這些優勢還是大有作為的。

AI、運算與大腦之間:人造突觸的應用前景

人造突觸晶片,以及相關運算設備的特點,在於它完全採用類腦運算模式設計。無論是在解決AI算力需求,還是模仿人腦計算方面,都擁有著自己獨特的優勢。而且其正處於腦科學、神經科學、AI與計算科學的交叉路口上,可以從幾個領域吸收養分並做出回報,天然帶有不同的想像力。

就人工突觸工作本身而言,最希望解決的問題,當然是突破算力極限的超級電腦。相較於於2進制計算,麻省理工的人工突觸晶片已經可以同時完成14種模態計算的同時進行。如果說類腦運算被看作量子運算之外的plan B,那麼人造突觸則可以看作plan B中的重要一環。

其次,對於人工智慧來說,人造突觸晶片或許具有極高的價值。深度學習的瓶頸之一,就是對於極複雜神經網路的模擬,很可能撞上算力極限。而人工突觸運算與神經網路結構具有天然的契合性,尤其在復雜的瞬時AI模擬等方面,很可能讓AI發揮出更大效用。

量子運算之外的B計畫,人造突觸的故事

尤其在自然模態數據的處理與互動上,人工突觸模式已經被證明要比傳統電腦適用得多,並且可以有效進行多種模態間的訊息傳遞。未來我們期待的聽覺、視覺,甚至嗅覺、觸覺多模態互動電腦,很可能就產生於人工突觸研究中。

以上或許可以看作從腦科學中取經,回到計算科學中應用的場景。而反過來,人工突觸還可能從計算世界獲取某些特質,反過來幫助腦科學的進步。

比如說對於大腦的模擬,在今天是一個重大課題。即使用人類最強大的電腦,我們還是無法模擬人類大腦的運行。

而與大腦運算結構類似的人工突觸運算,則可能更好地幫助人類探索大腦,並且嘗試用計算的方式來達成大腦疾病治療、攻克阿茲海默症,甚至探索潛意識、記憶等「神秘殿​​堂」的奧義。

而從材料學、功耗等角度看,人工突觸晶片很可能為腦機連接埠打開新的紀元。人工突觸晶片在更多采用非電晶體材料。這類計算材料更加柔軟靈活,具有親人體的特點,可以讓算力與人腦更好結合,讓大腦與晶片結合更加貼近可能。

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