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英特爾推出全新自主學(xué)習(xí)芯片 加速人工智能發(fā)展

英特爾
2017-09-28 22:11 5647
作為英特爾研究院的一個(gè)研究課題,英特爾開(kāi)發(fā)了代號(hào)為L(zhǎng)oihi的第一款自主學(xué)習(xí)神經(jīng)擬態(tài)芯片,它模仿了大腦根據(jù)環(huán)境的各種反饋來(lái)學(xué)習(xí)如何操作的運(yùn)作方式。

北京2017年9月28日電 /美通社/ -- 想象一下 -- 未來(lái),我們可以更加迅速的對(duì)復(fù)雜問(wèn)題做出決策并且能隨時(shí)自動(dòng)調(diào)整,很多社會(huì)和工業(yè)問(wèn)題也都可以通過(guò)自主學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)來(lái)自動(dòng)解決。未來(lái),一線救援人員可以通過(guò)圖片識(shí)別分析街道攝像頭畫(huà)面,并迅速解救失蹤或被綁架的人。未來(lái),交通信號(hào)燈會(huì)根據(jù)交通流量自動(dòng)調(diào)整變燈時(shí)間,控制起步停車的時(shí)間從而減少交通擁堵。未來(lái),機(jī)器人將變得更加自主化,性能效率也都會(huì)顯著提高。

隨著從高度動(dòng)態(tài)、非結(jié)構(gòu)化自然數(shù)據(jù)中進(jìn)行收集、分析和決策的需求越來(lái)越高,對(duì)計(jì)算的需求也超越了經(jīng)典的CPU和GPU架構(gòu)。為了跟上技術(shù)發(fā)展的步伐,并推動(dòng)PC和服務(wù)器以外的計(jì)算,英特爾過(guò)去六年來(lái)一直在研究能夠加快經(jīng)典計(jì)算平臺(tái)的專用架構(gòu)。最近英特爾還加大了對(duì)人工智能(AI)和神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算的投資和研發(fā)。

英特爾在神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算領(lǐng)域的研究工作是基于幾十年來(lái)的研究與合作,這項(xiàng)研究是由加州理工學(xué)院Carver Mead教授最先開(kāi)始的,他以半導(dǎo)體設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)性工作而聞名。芯片專業(yè)知識(shí)、物理學(xué)和生物學(xué)的結(jié)合為新想法的創(chuàng)造提供了一個(gè)良好的環(huán)境。這些想法非常簡(jiǎn)單,卻具有革命性:將機(jī)器與人腦進(jìn)行比較。該研究領(lǐng)域?qū)⒏叨葏f(xié)作和不斷支持科學(xué)的進(jìn)一步發(fā)展。

作為英特爾研究院的一個(gè)研究課題,英特爾開(kāi)發(fā)了代號(hào)為L(zhǎng)oihi的第一款自主學(xué)習(xí)神經(jīng)擬態(tài)芯片,它模仿了大腦根據(jù)環(huán)境的各種反饋來(lái)學(xué)習(xí)如何操作的運(yùn)作方式。這是一種非常節(jié)能的芯片,它利用數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)并做出推斷,隨著時(shí)間的推移變得更加的智能,并且不需要以傳統(tǒng)方式進(jìn)行訓(xùn)練。它采用一種新穎的方式通過(guò)異步脈沖來(lái)計(jì)算。

英特爾認(rèn)為人工智能還處于初級(jí)階段,Loihi等更多的架構(gòu)和方法將不斷涌現(xiàn),從而提高人工智能的標(biāo)準(zhǔn)。神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算的靈感來(lái)自我們目前對(duì)大腦結(jié)構(gòu)及其計(jì)算能力的了解。大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)脈沖來(lái)傳遞信息,根據(jù)這些脈沖的時(shí)間來(lái)調(diào)節(jié)突觸強(qiáng)度或突觸連接的權(quán)重,并把這些變化存儲(chǔ)在突觸連接處。腦內(nèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其環(huán)境中多個(gè)區(qū)域之間的協(xié)作和競(jìng)爭(zhēng)性相互作用就產(chǎn)生了智能的行為。

機(jī)器學(xué)習(xí),如深度學(xué)習(xí),通過(guò)使用大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來(lái)識(shí)別物體和事件,最近取得了巨大的進(jìn)步。但是,除非這些訓(xùn)練數(shù)據(jù)集考慮到特定的元素、條件或環(huán)境,否則這些機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)不能得到很好地泛化。

自主學(xué)習(xí)芯片的潛在好處是無(wú)窮無(wú)盡的。例如它能夠把一個(gè)人在各種狀況下 -- 慢跑后、吃飯前或睡覺(jué)前 -- 的心跳數(shù)據(jù)提供給一個(gè)基于神經(jīng)擬態(tài)的系統(tǒng),來(lái)解析這些數(shù)據(jù),確定各種狀況下的“正?!毙奶?。這個(gè)系統(tǒng)隨后持續(xù)監(jiān)測(cè)傳入的心跳數(shù)據(jù),以標(biāo)記出與“正常”心跳模式不相符的情況。這個(gè)系統(tǒng)還可以針對(duì)任何用戶提供個(gè)性化服務(wù)。

這種類型的邏輯也適用于其它的應(yīng)用場(chǎng)景,例如:網(wǎng)絡(luò)安全,由于系統(tǒng)已經(jīng)學(xué)習(xí)了各種狀況下的“常態(tài)模式,因此當(dāng)數(shù)據(jù)流中出現(xiàn)異?;虿町惖臅r(shí)候,就可以識(shí)別出漏洞或黑客攻擊。

英特爾推出Loihi測(cè)試芯片

Loihi研究測(cè)試芯片包括模仿大腦基本機(jī)制的數(shù)字電路,從而讓機(jī)器學(xué)習(xí)變得更快、更高效,同時(shí)對(duì)計(jì)算力的需求更小。神經(jīng)擬態(tài)芯片模型的靈感來(lái)自于神經(jīng)元通信和學(xué)習(xí)的方式,利用了可根據(jù)時(shí)間調(diào)節(jié)的脈沖和可塑觸突。這將幫助計(jì)算機(jī)在模式和關(guān)聯(lián)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)自組織并做出決策。

Loihi測(cè)試芯片提供高度靈活的片上學(xué)習(xí)能力,并把訓(xùn)練和推斷整合到一個(gè)芯片上。這讓機(jī)器實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,并實(shí)時(shí)進(jìn)行調(diào)整,無(wú)需等待來(lái)自云端的下一次更新。研究人員已證實(shí),與其他典型的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,在解決MNIST數(shù)字識(shí)別問(wèn)題時(shí),以實(shí)現(xiàn)一定準(zhǔn)確率所需要的總操作數(shù)來(lái)看,Loihi芯片學(xué)習(xí)速度提高了100萬(wàn)倍。與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,Loihi測(cè)試芯片在同樣的任務(wù)中需要的資源更少。

這種測(cè)試芯片的自主學(xué)習(xí)功能具有巨大的潛力,可以改進(jìn)汽車和工業(yè)應(yīng)用以及個(gè)人機(jī)器人 -- 包括任何在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下得益于自主操作和持續(xù)學(xué)習(xí)的應(yīng)用,例如,識(shí)別汽車或自行車的運(yùn)動(dòng)。

此外,與訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)的通用計(jì)算芯片相比,Loihi芯片的能效提升了1000倍。2018年上半年,英特爾將與著名大學(xué)和研究機(jī)構(gòu)共享Loihi測(cè)試芯片,致力于推進(jìn)人工智能。

更多亮點(diǎn)

Loihi測(cè)試芯片的功能特性包括:

  • 全異步神經(jīng)擬態(tài)多核心網(wǎng)絡(luò),支持多種稀疏、分層和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。每個(gè)神經(jīng)元可以與成千上萬(wàn)個(gè)其它神經(jīng)元通信。
  • 每個(gè)神經(jīng)形態(tài)核心都包含一個(gè)學(xué)習(xí)引擎,在操作中可以通過(guò)編程去適配網(wǎng)絡(luò)參數(shù),支持監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和其他的學(xué)習(xí)范式。
  • 芯片的制造采用了英特爾14納米制程技術(shù)。
  • 共有13萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元和1.3億個(gè)觸突。
  • 以極高的算法效率開(kāi)發(fā)并測(cè)試了多種算法,以解決以下問(wèn)題:路徑規(guī)劃、約束滿足、稀疏編碼、字典學(xué)習(xí),以及動(dòng)態(tài)模式學(xué)習(xí)與適配。

下一步計(jì)劃

在計(jì)算機(jī)和算法創(chuàng)新的推動(dòng)下,人工智能的變革性力量預(yù)計(jì)將對(duì)社會(huì)產(chǎn)生重大影響?,F(xiàn)在,英特爾正在運(yùn)用自身的優(yōu)勢(shì),推動(dòng)摩爾定律和制造領(lǐng)先地位,為市場(chǎng)帶來(lái)各種產(chǎn)品 -- 英特爾®至強(qiáng)®處理器、英特爾® NervanaTM技術(shù)、英特爾MovidiusTM技術(shù)和英特爾FPGAs -- 以便從網(wǎng)絡(luò)邊緣到數(shù)據(jù)中心和云計(jì)算平臺(tái),來(lái)滿足人工智能計(jì)算任務(wù)的獨(dú)特需求。

通用計(jì)算和定制硬件和軟件都能在各個(gè)尺度上充分發(fā)揮作用。英特爾®至強(qiáng)融核TM處理器,廣泛應(yīng)用于科學(xué)計(jì)算,已經(jīng)產(chǎn)生了一些世界上較大的模型,來(lái)解釋大規(guī)模的科學(xué)問(wèn)題。而Movidius神經(jīng)計(jì)算棒則能夠在只消耗1瓦特功率的情況下部署之前的訓(xùn)練模型。

隨著人工智能計(jì)算任務(wù)變得越來(lái)越多樣化和復(fù)雜,研究人員將關(guān)注當(dāng)前主流計(jì)算架構(gòu)的局限性,提出新的顛覆性方法。展望未來(lái),英特爾認(rèn)為,神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算帶來(lái)了一種方式,以類似大腦的結(jié)構(gòu)來(lái)提供超大規(guī)模的計(jì)算性能。

隨著我們把神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算這樣的概念推向主流,以支持未來(lái)50年的世界經(jīng)濟(jì),我希望大家未來(lái)幾個(gè)月繼續(xù)關(guān)注來(lái)自英特爾研究院的激動(dòng)人心的里程碑事件。在神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算普及的未來(lái),隨著智能和決策變得更加的順暢、快速,你所能想象的一切 -- 甚至超越你想象的事情 -- 都會(huì)變成現(xiàn)實(shí)。

英特爾開(kāi)發(fā)創(chuàng)新計(jì)算架構(gòu)的愿景仍然堅(jiān)定不移,我們之所以了解未來(lái)計(jì)算的面貌,是因?yàn)槲覀內(nèi)缃裾陂_(kāi)發(fā)它。

欲更詳細(xì)地了解英特爾全面的人工智能解決方案產(chǎn)品組合,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)www.intel.com/ai.

消息來(lái)源:英特爾
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