憶阻器“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”

    最近，美國(guó)加州大學(xué)圣巴巴拉分校研究人員演示了一種包含100個(gè)人工突觸的簡(jiǎn)單人工神經(jīng)元線路，第一次證明了這種線路能執(zhí)行簡(jiǎn)單的人類視覺功能——給圖像分類，這標(biāo)志著人工智能的一項(xiàng)重大進(jìn)步。

    人腦比電腦具優(yōu)勢(shì)

    盡管人腦有著潛在缺陷，計(jì)算中會(huì)犯各種錯(cuò)誤，但卻保持著一種強(qiáng)大而有效的計(jì)算模式，它能在不到1秒鐘完成某些特殊的任務(wù)，而一臺(tái)計(jì)算機(jī)要完成這些任務(wù)需要更多時(shí)間，消耗更多能量。

    這些功能是什么？比如你閱讀一篇文章，你的大腦將對(duì)看到的字母和符號(hào)作出無數(shù)個(gè)瞬間決策，區(qū)分它們的形狀、彼此相對(duì)位置，并根據(jù)諸多背景渠道推導(dǎo)出不同層次的含義，這一切就發(fā)生在你閱讀文章的短時(shí)間內(nèi)。改變字體，甚至字母方向，你仍能讀下去并推斷出同樣含義。

    研究人員發(fā)表在《自然》雜志上的論文稱，他們開發(fā)的線路使用了基本的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在演示中能成功區(qū)分3個(gè)字母“z”“v”和“n”的形象，每個(gè)字母都有多種風(fēng)格呈現(xiàn)，或加入各種“干擾”。這一過程就像人類從一群人中找出自己的朋友，或者從一串相似鑰匙中挑出正確的。簡(jiǎn)單神經(jīng)線路能正確地區(qū)分出簡(jiǎn)單圖形。

    加州大學(xué)圣巴巴拉分校電學(xué)與計(jì)算機(jī)工廠教授德米特里?斯塔科夫說：“這是一小步，但卻是重要的一步。”隨著今后進(jìn)一步發(fā)展，該線路最終可能擴(kuò)展升級(jí)到接近人腦，人腦神經(jīng)元之間約有100萬億個(gè)突觸連接。

    論文作者之一、該校電學(xué)與計(jì)算工程系的法諾德?麥里克-貝亞特說：“雖然與實(shí)際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，線路非常小，但也足以證明概念的實(shí)用性了。”另一位論文作者吉娜?亞當(dāng)也說，隨著人們對(duì)這一技術(shù)興趣的增加，研究動(dòng)力會(huì)更足，“更多技術(shù)問題的解決，能讓它更快進(jìn)入市場(chǎng)”。

    記憶態(tài)存儲(chǔ)顯威能

    這項(xiàng)技術(shù)的關(guān)鍵是憶阻器（“記憶”和“電阻”的結(jié)合），其電阻變化取決于電荷流動(dòng)的方向。傳統(tǒng)晶體管是依賴電子和空穴在半導(dǎo)體材料中的漂移和擴(kuò)散，憶阻器運(yùn)作則以離子為基礎(chǔ)，與人類神經(jīng)細(xì)胞產(chǎn)生神經(jīng)電信號(hào)的方式類似。

    斯塔科夫說：“記憶態(tài)的存儲(chǔ)是一種特殊的瑕疵濃度分布的形式，能在憶阻器內(nèi)來回運(yùn)動(dòng)。”與純粹的電子存儲(chǔ)器相比，離子記憶機(jī)制有許多優(yōu)勢(shì)，更適合用在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。“比如，多種不同的離子濃度分布會(huì)帶來連續(xù)的記憶狀態(tài)，從而模擬記憶功能。”離子比電子更重，不容易隧穿，這讓人們能極大地升級(jí)憶阻器而不必犧牲其模擬性能。

    這種模擬勝過數(shù)字記憶：要想用傳統(tǒng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)與人腦同樣的功能，設(shè)備必須很大，裝載大量晶體管，這也會(huì)消耗更多能量。論文第一作者默克?普里茲奧索說：“人們發(fā)現(xiàn)，在高效的類腦計(jì)算中，傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的架構(gòu)總有著不可避免的限制。而基于憶阻器的技術(shù)是受生物大腦的啟發(fā)，以另一種完全不同的方式來執(zhí)行計(jì)算。”

    然而，要想接近人腦功能，還需要更多憶阻器，以構(gòu)建更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，才能做到人類基本毫不費(fèi)力就能做到的事，比如辨認(rèn)同一事物不同的樣子，或憑借一幅場(chǎng)景中的其他物體而不是目標(biāo)物本身，推斷出其中有沒有要找的目標(biāo)物。

    未來計(jì)算機(jī)有新思

    “最令人興奮的是，這種技術(shù)與其他大部分奇怪的解決方案不同，把它和普通的處理單元整合在一起并不難，而且大大促進(jìn)了未來計(jì)算機(jī)的發(fā)展。”普里茲奧索說。

    目前，這種新興技術(shù)可能應(yīng)用的領(lǐng)域已經(jīng)存在，比如醫(yī)療成像，改進(jìn)導(dǎo)航系統(tǒng)使其能根據(jù)圖像來導(dǎo)航。隨著市場(chǎng)需求的發(fā)展，按照摩爾法則預(yù)測(cè)的數(shù)字晶體管成倍增加，傳統(tǒng)的電子設(shè)備將變得太過笨重。研究人員正在研制能量—效率密集型線路，要造出高性能計(jì)算機(jī)和記憶存儲(chǔ)設(shè)備，還有很長(zhǎng)的路要走。

    目前，研究人員還在繼續(xù)提高憶阻器的性能，升級(jí)線路復(fù)雜程度，增加人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能。下一步他們將把一個(gè)憶阻器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)半導(dǎo)體技術(shù)整合在一起，以演示更復(fù)雜的功能，讓這種早期“人工腦”做更復(fù)雜、更細(xì)微的事。理想情況下，這種“人工腦”由上萬億個(gè)這種憶阻器設(shè)備垂直整合在一起而構(gòu)成，論文作者之一、材料科學(xué)家布萊恩?霍斯金斯說：“它們有許多潛在應(yīng)用。毫無疑問它給了我們一種全新的思維。”

    摘自 中國(guó)科技網(wǎng)