惠普展示模拟人脑原型 图像语音识别不再是难题

惠普展示模拟人脑原型 图像语音识别不再是难题

据PCWorld网站报道,能像人那样进行决策的智能计算机有朝一日将成为惠普企业产品家族的一员。

惠普企业展示了一款能模拟人脑计算方式的原型计算机,它采用一种将能定义未来计算机工作原理的新架构。

人脑可以被看作是效能比极高的生物计算机。人脑能获取大量与视觉、声音和味觉有关的数据,这些数据必须立即以并行方式进行处理。

惠普企业的最终目标是开发一款运算速度很快,能根据可能性和关联进行决策(与人脑非常相似)的计算机芯片。芯片将利用学习模型和算法,计算能用来进行决策的近似结果。

尽管这样的芯片要商业化还需要数年时间,惠普企业正在测试由电路板和内存芯片组成的原型系统,对与人脑相似的计算模型进行测试。惠普企业在最近的“发现”(Discover)大会上首次展示了这款原型计算机,它模仿人脑神经元和突触的工作原理。

人脑是一个由数万亿个能相互通讯的突触组成的神经网络。约1000亿个神经元进行并行计算,通过电信号和化学信号建立连接和传输信息。惠普企业研究人员渴望将人脑活动的并行机制移植到电路中。

惠普实验室研究人员卡特•格拉夫斯(Cat Graves)说,“我们在利用忆阻器技术和特别设计的架构,模仿人脑的并行计算架构。”

忆阻器是一种新型存储和内存技术,有助于未来人工智能系统理解数据和更充分地利用数据,它不同于目前只能存储数据的固态硬盘和DRAM。与突触一样,忆阻器的学习和记忆是由电流和数据流动特性决定的。

在人脑中,数据存储在特定神经元或神经细胞中,图像或语音识别等任务的计算也在这些神经细胞中进行。这是能模拟人脑工作的惠普计算机架构的概念。

格拉夫斯说,“忆阻器拥有巨大潜力:拥有极高的能源使用效率,节省大量时间,降低计算复杂性,不会占用大量带宽。”

PCWorld表示,在传统计算机中,数据必须由存储设备传输到内存中,然后由CPU(中央处理器)进行处理,这会浪费宝贵的计算资源。惠普企业的新架构与此不同,计算工作在存储数据的单元内进行,与人脑一样。单元间能建立连接——与突触非常相似。

格拉夫斯说,这样的结构,能大幅提升计算的并行度。被称作“向量矩阵乘法”的这种计算,是对运算密集型算法,以及图像过滤、语音识别和深度学习系统等应用的核心。

惠普企业研究人员利用在实验室中开发的忆阻器,并组成网格状的结构,然后连接到一款被称作Dot Product Engine的计算机。研究人员可以改变网格设置,以搞清楚哪种配置最适合不同类型算法。

在一种特定忆阻器设置中,研究人员在一个时钟周期内完成了8000次计算。格拉夫斯说,“实际芯片的运算速度更快,因为电路板上的所有硬件将会集成到芯片中。”

新芯片不会取代CPU或GPU(图形处理器)等通用处理器。神经形态芯片中的任何类型计算结果仍然是基于可能性的近似值,可能不是完全精确的。

格拉夫斯说,“对于某些类型的应用来说,其精度达不到用户期望的水平。对于银行交易来说,没有人希望存在不精确的计算。”

PCWorld称,新芯片可能作为协处理器,在执行图像或语音识别等任务时提高计算机智能水平。

惠普企业的技术不同于Qualcomm(基于软件的方法)和IBM(依赖于不同的芯片架构)等公司。惠普企业的研究尚处于早期阶段,但格拉夫斯对能像人脑那样处理数据的智能计算机的未来非常激动。但是,惠普企业要开发能模拟人脑活动的芯片还需要时间。

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