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            美研發(fā)類似人腦小型芯片 或?qū)⑹篃o人機會思考

            作者: 時間:2016-02-14 來源:參考消息 收藏

              外媒稱,五角大樓將提供資金,以研發(fā)一種小型。這種不僅有著類似人類大腦的人工智能,而且它很小,可以安裝到大量移動設(shè)備上。

            本文引用地址:http://www.biyoush.com/article/201602/286834.htm

              英國《每日郵報》網(wǎng)站2月8日發(fā)表題為《會像人類那樣思考的可能出現(xiàn)在戰(zhàn)區(qū)》的文章稱,這種手掌大小的處理器叫做Eyeriss。它有著令人吃驚的168個內(nèi)核,并基于“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”來工作。它的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”是在模擬人類大腦的基礎(chǔ)上建成的。

              

             

              過去很多智能手機上使用的處理通常只有4個內(nèi)核。

              這一技術(shù)可能以或機器人的形式用于戰(zhàn)場。這樣,或機器人可以進行實時學(xué)習(xí),而無需借助人類的分析。

              例如,裝有Eyeriss的無人機一旦發(fā)現(xiàn)了目標,它就可以提醒駐扎在地面上的軍人。

              這樣,無人機將比監(jiān)視圖像的人類更高效。在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中,這是一種令人滿意的技術(shù)。

              這款芯片是美國麻省理工學(xué)院、國防部高級研究項目局和顯卡企業(yè)英偉達公司聯(lián)合研發(fā)的。

              神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常是用圖形處理單元(GPU)制成的。所有帶屏幕的電腦裝置都有GPU。

              這些類似大腦的人工智能系統(tǒng)要依賴大型的多核圖形處理器來工作。因此,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于移動設(shè)備是不現(xiàn)實的。

              在這項最新突破中,科學(xué)家首次設(shè)法將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)縮小,這樣它將使用較少電力,并能裝到較小的設(shè)備中去。

              麻省理工學(xué)院的研究人員說,Eyeriss的效率是一個移動GPU效率的10倍,因此它可以讓智能手機和平板電腦在本地運行強有力的人工智能算法,而不必將數(shù)據(jù)上載到云中進行處理。

              該技術(shù)將有助于加快應(yīng)用軟件的速度,因為這種芯片有自己的記憶。這種技術(shù)還會讓工作量保持在最少水平。這意味著,你未來的掌上設(shè)備不會太倚重互聯(lián)網(wǎng)。

              麻省理工學(xué)院電氣工程和計算機科學(xué)系教授薇薇恩·塞說:“對很多應(yīng)用來說,物體識別、演說和人臉檢測等深度學(xué)習(xí)是有用的。”塞的團隊研發(fā)了這種新芯片。

              塞說:“目前,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常復(fù)雜,并且大多數(shù)要在大功率的GPU上運行。”

              塞說:“你可以想象,如果你的手機使用了這項技術(shù),那么在沒有無線網(wǎng)絡(luò)連接的情況下,你的手機依然能運作。”

              多年來,工程師們一直在研發(fā)模仿人類心智的“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。最近,谷歌讓公眾了解了它在該領(lǐng)域的研究,因為它推出了人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)TensorFlow。

              機器學(xué)習(xí)和人工智能正被用來讓搜索變得更加準確。谷歌希望,通過推出TensorFlow,這種軟件將變得更先進和更普遍。

              去年,谷歌還公布了一套圖片來幫助解釋它的系統(tǒng)如何隨著時間的推移而進行學(xué)習(xí)。谷歌展示了該系統(tǒng)如何學(xué)習(xí),以及出錯的時候會發(fā)生什么情況。

              研究人員將一張圖輸入相關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并讓它指明它認識的一些動物,從而制造了上述的圖片。

              谷歌培訓(xùn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法是,向該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出示數(shù)百萬個樣例,并逐步調(diào)整該網(wǎng)絡(luò)的各項參數(shù),直到它給出研究人員想要的類別。



            關(guān)鍵詞: 芯片 無人機

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