電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道(文/李彎彎)類腦技術(shù)作為下一代人工智能,從出現(xiàn)到現(xiàn)在已經(jīng)二三十年歷史,目前歐美中各國都已經(jīng)開始投入研究。為什么對(duì)于未來發(fā)展來說,類腦技術(shù)很重要,目前的發(fā)展情況如何,時(shí)識(shí)科技創(chuàng)始人兼CEO喬寧在此前一個(gè)論壇上做了詳細(xì)分享。
類腦技術(shù)的發(fā)展歷史
類腦技術(shù)的出現(xiàn)距今已有二三十年歷史,該技術(shù)最早起源于八十年代的美國,當(dāng)時(shí)知名的教授Carve Mead和她的同事,一位生物學(xué)家和一位化學(xué)鍵,通過半導(dǎo)體晶體管,模仿神經(jīng)元的形態(tài),進(jìn)而理解生物大腦的工作機(jī)制。
后來Carve 的學(xué)生Misha Mahowald進(jìn)一步細(xì)化,研究視網(wǎng)膜神經(jīng)元的形態(tài)和腦皮層的形態(tài)。在1990年到1995年之間,美國正好要在蘇黎世大學(xué)和蘇黎聯(lián)邦理工成立一個(gè)研究所,Carve Mead的六位學(xué)生便從美國去到蘇黎世,這個(gè)技術(shù)流派也從美國流到了歐洲。
蘇黎世是類腦技術(shù)的高地,目前整個(gè)行業(yè)的發(fā)展基本都是從蘇黎世起步的,2003年左右歐美各國開始推行這項(xiàng)技術(shù),中國稍微晚一點(diǎn),大概在2010年開始發(fā)起自己的類腦研究計(jì)劃,并被列入十三五、十四五規(guī)劃中,占據(jù)重要的位置。
為什么各國都要研究類腦智能
為什么歐美以及中國都要研究類腦技術(shù),喬寧博士對(duì)此做了詳細(xì)解釋,他說,“在地球上,最強(qiáng)的智慧就是人類這種智能生物了,人體雖然不完美,但是在很多方面卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)強(qiáng)于目前計(jì)算機(jī)的計(jì)算架構(gòu)體系。”
其中很大一個(gè)很大的特點(diǎn),人腦只有20W的功耗,卻能支撐人們完成巨大的思維、行動(dòng)等工作,20W的功耗低到什么程度呢,他指著會(huì)議室頂上一個(gè)吊燈說,“這一個(gè)燈的功耗可能都不只20W。”不只是人類,其他生物的功耗也比現(xiàn)在人工智能的功耗低,比如一只小鳥的大腦,只有50mW的功耗,相當(dāng)于一個(gè)5號(hào)電池能驅(qū)動(dòng)設(shè)備工作幾天時(shí)間,而小鳥卻可以在叢林里以每小時(shí)幾百公里的速度飛行,遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于目前無人機(jī)的速度。
再比如蜜蜂的大腦,只有100萬個(gè)神經(jīng)元,0.1mW的功耗,相當(dāng)于一個(gè)紐扣電池可以驅(qū)動(dòng)幾個(gè)月的時(shí)間,做連續(xù)不斷的動(dòng)作,這些都是現(xiàn)在的人工智能所不能實(shí)現(xiàn)的。蜜蜂只有100個(gè)神經(jīng)元,而現(xiàn)在所有AI的算法,任何一個(gè)模型參數(shù)都要大于100萬,而從蜜蜂的例子可以看到,100萬這么小規(guī)模實(shí)際上已經(jīng)可以完成很多工作。這就是生物智能,與傳統(tǒng)人工智能之間一個(gè)很大的差別。
類腦智能是一個(gè)全新的賽道
之前基于深度學(xué)習(xí)的人工智能,包括很多公司研究的存算一體、近存計(jì)算等方案,基本上是在器件層面、Memory讀取方面進(jìn)行改進(jìn)。類腦技術(shù)是一個(gè)全新的賽道,從芯片的算法、到架構(gòu)、芯片的工作機(jī)制、應(yīng)用等都是全新的。
怎么理解呢?喬寧這樣解釋,“我們?nèi)四X里面沒有時(shí)鐘,是一個(gè)完全被動(dòng)式的系統(tǒng),只有當(dāng)有數(shù)據(jù)的時(shí)候,它才會(huì)進(jìn)行運(yùn)算,每個(gè)神經(jīng)元都并行分布,每個(gè)神經(jīng)元的狀態(tài)更新,一定是受到了一個(gè)脈沖的刺激,它才會(huì)做運(yùn)算,因此類腦計(jì)算系統(tǒng),也是一個(gè)被動(dòng)式的系統(tǒng)。”
類腦計(jì)算實(shí)際上會(huì)更趨近于通用智能和強(qiáng)智能,它更適用于多模態(tài)信息的處理,因?yàn)樯锉揪秃苓m合,基于多模態(tài)的傳感信息來做端側(cè)的推理,對(duì)環(huán)境進(jìn)行感應(yīng)和交互。
Yole 2019年發(fā)布的行業(yè)報(bào)告顯示,從2020年開始的后一個(gè)十年,我們會(huì)進(jìn)入機(jī)器人的時(shí)代,包括無人機(jī)、智能駕艙、智能駕駛等。這些設(shè)備的特點(diǎn)是,獨(dú)立供電,由電池驅(qū)動(dòng),并且會(huì)攜帶大量的傳感器,需要做復(fù)雜的多模態(tài)傳感信息的處理,與環(huán)境和人進(jìn)行交互,這已經(jīng)與生物對(duì)環(huán)境的生存適應(yīng)很類似了。喬寧認(rèn)為,這些類型的場(chǎng)景,很適合采用類腦計(jì)算的方案。
另外還有人體植入式的場(chǎng)景,比如,需要做人體增強(qiáng),腦電、心電、肌電信號(hào)分析。因?yàn)槿梭w對(duì)溫度特別敏感,就比如我們發(fā)燒的時(shí)候,高一度兩、度就很難受,所以植入式的設(shè)備,一定要是一個(gè)有算力,但有沒有發(fā)熱量的處理器,喬寧認(rèn)為,這也是類腦技術(shù)的一個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域,從生物體來回到生物體去,是一件很自然的事情。
根據(jù)Yole 2021年4月發(fā)布的行業(yè)報(bào)告,類腦智能在人工智能的占比將會(huì)逐步提升,預(yù)計(jì)到2035年達(dá)到將近20%,市場(chǎng)規(guī)模將會(huì)超過200億美金,喬寧認(rèn)為這個(gè)數(shù)據(jù)稍微有些保守,未來類腦智能的市場(chǎng)規(guī)模比這個(gè)數(shù)據(jù)可能更大。
時(shí)識(shí)科技都有哪些類腦芯片
時(shí)識(shí)科技2017年2月成立于瑞士蘇黎世,2020年4月搬到中國,在成都成立運(yùn)營中心,并在上海設(shè)立芯片團(tuán)隊(duì),2021年11月在深圳注冊(cè)子公司,用于專門推動(dòng)類腦智能的產(chǎn)業(yè)落地。該公司由喬寧博士和其教授Giacomo Indiveri,以及蘇黎世大學(xué)一起成立。
識(shí)時(shí)科技主要聚焦在端側(cè)智能,目前已經(jīng)推出端側(cè)推理芯片,包括智能視覺SoC Speck,這是一款針對(duì)視覺做的感算一體的SoC,以及低維度信號(hào)處理器XYLO,用于非視覺類的應(yīng)用,包括壓力、震動(dòng)、溫度、聲音等識(shí)別和檢測(cè),做實(shí)時(shí)傳感信號(hào)處理。
公司還推出了端側(cè)視覺專用處理器,是大算力處理器,產(chǎn)品包括動(dòng)態(tài)視覺專用處理器DYNAP-CNN,以及動(dòng)態(tài)視覺專用光流/SLAM處理器,用于運(yùn)動(dòng)軌跡、定位及路徑規(guī)劃。
另外還有機(jī)器人感知決策及可植入式處理器,正在研發(fā)中,包括多模態(tài)融合運(yùn)算端側(cè)處理器,用于智能感知及決策,以及可植入式仿生智能感知,用于人機(jī)交互、人體增強(qiáng)。
DYNAP-CNN:第一代產(chǎn)品于2019年推出,是一款完全仿生的芯片,沒有脈沖網(wǎng)絡(luò),本身不帶時(shí)鐘,是事件觸發(fā)計(jì)算的架構(gòu)。在端側(cè),可以通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),用于圖像處理,脈沖卷積計(jì)算,基于稀松數(shù)據(jù)的運(yùn)算,功耗低于1mW,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)運(yùn)算,無需緩存。
智能視覺SoC Speck:2021年12月發(fā)布的新產(chǎn)品,這是一顆全仿生的感算一體芯片,里面包含一個(gè)事件相機(jī),類似人眼工作機(jī)制的傳感器,還有一個(gè)處理器,即上面提到的DYNAP CNN,這款芯片是一個(gè)完整的智能視覺解決方案,對(duì)用戶來說,不用再配置其他傳感器和處理器。
這款產(chǎn)品擁有超低功耗,應(yīng)用場(chǎng)景下整體小于1mW,實(shí)時(shí)性5-10ms延時(shí),在端側(cè)可以通過這顆芯片,做不同場(chǎng)景下的手勢(shì)控制,以及行為分析。
該產(chǎn)品已與全球知名手機(jī)模組、智能安防、芯片分銷商達(dá)到合作意向,預(yù)計(jì)2022年起可在智能家居、智能安防、智慧農(nóng)業(yè)、手機(jī)/筆記本、AR/VR等領(lǐng)域大范圍落地。
喬寧表示,時(shí)識(shí)科技的類腦芯片都以市場(chǎng)為導(dǎo)向,以應(yīng)用為驅(qū)動(dòng)。與其他類腦芯片相比,規(guī)模都比較大,從DYNAP CNN開始,神經(jīng)元個(gè)數(shù)都是100萬規(guī)模以上,是世界上最大的類腦芯片。集成度、單位面積也是最高的,因?yàn)闀r(shí)識(shí)科技有自己獨(dú)家的算法和芯片架構(gòu)專利。
XYLO:除了視覺之外,時(shí)識(shí)科技在壓力、震動(dòng)、心電、腦電、肌電檢測(cè)方面也有對(duì)應(yīng)的解決方案,即通過低維度類腦處理器XYLO,加上一個(gè)加速度傳感器,可以對(duì)生物進(jìn)行行為分析,對(duì)腦電、肌電信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)診療。
XYLO這顆芯片硬件資源特別少,片上只有250KB的Memory,遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于現(xiàn)在語音類的AI芯片,傳統(tǒng)關(guān)鍵詞識(shí)別的語音AI芯片, Memory大概是4-8MB,XYLO不到其十分之一,也因此成本會(huì)便宜很多,XYLO的功耗在0.1mW以下,比傳統(tǒng)AI芯片也低幾個(gè)量級(jí)。
喬寧介紹,時(shí)識(shí)科技已經(jīng)形成比較完善的產(chǎn)品矩陣,包括圖像、語音、定位信號(hào)的處理,震動(dòng)、加速度相關(guān)的處理器等,都有所布局,另外還包括開發(fā)套,已經(jīng)在中外幾十個(gè)高校、研究院所應(yīng)用,以支撐這些院所做類腦技術(shù)的開發(fā)。
另外工具鏈也非常完善,從客戶到數(shù)據(jù)采集、網(wǎng)絡(luò)迭代、芯片調(diào)試,時(shí)識(shí)科技從2017年開始搭建工具鏈,現(xiàn)在已經(jīng)形成完整的體系,目前類腦工具鏈的下載量達(dá)到10萬次,這在類腦技術(shù)賽道表現(xiàn)是相當(dāng)優(yōu)秀的。
小結(jié)
雖然現(xiàn)在,不少科研院所和企業(yè)都在研究類腦技術(shù),也有一些產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)應(yīng)用,然而業(yè)界普遍認(rèn)為類腦智能距離真正的落地還差半步,存在一些挑戰(zhàn),比如成本可能過高、某些技術(shù)還需要優(yōu)化提升等等,不過類腦智能的優(yōu)勢(shì)已經(jīng)廣受認(rèn)可,是一個(gè)關(guān)注的全新技術(shù)領(lǐng)域。
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