IBMTrueNorth芯片以模擬人腦的神經(jīng)元與突觸為基礎(chǔ)，希望讓電腦也能擁有接近人腦的辨識(shí)能力。IBM的仿神經(jīng)元芯片利用電力突波(spike)進(jìn)行資料編碼，因此較其他深度學(xué)習(xí)(deeplearning)技術(shù)更為省電。IBM目前正積極與移動(dòng)裝置業(yè)者接洽，試圖將TrueNorth芯片技術(shù)推向商業(yè)應(yīng)用。

　　據(jù)MITTechnologyReview報(bào)導(dǎo)，IBM利用美國(guó)國(guó)防部先進(jìn)研究計(jì)劃局(DARPA)資金研發(fā)的TrueNorth芯片，只有郵票般大小，并擁有100萬(wàn)個(gè)矽“神經(jīng)元”，與2.56億個(gè)連接神經(jīng)元的突觸，功耗比相同大小的傳統(tǒng)處理技術(shù)少了1,000倍以上。

　　有了TrueNorth芯片技術(shù)，移動(dòng)裝置在不需透過(guò)云端運(yùn)算的情況下，也能用極低的電力運(yùn)行影像或語(yǔ)音辨識(shí)等高階機(jī)器智能軟體。IBM資深副總裁JohnKelly表示，該公司已與電腦系統(tǒng)領(lǐng)導(dǎo)廠商展開(kāi)接洽，針對(duì)TrueNorth芯片在移動(dòng)市場(chǎng)與物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)發(fā)展的各種可能性進(jìn)行討論。

　　TrueNorth芯片架構(gòu)不同于既有的運(yùn)算芯片，需要全新的軟體編寫(xiě)方式。此外，TrueNorth芯片利用電力開(kāi)關(guān)，模擬生物神經(jīng)元的突波訊號(hào)進(jìn)行資料編碼，因此和Google、Facebook、微軟(Microsoft)等廠商利用軟體研發(fā)的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)路也有所不同。

　　仿突波神經(jīng)元芯片目前還未展露出能與深度學(xué)習(xí)匹敵的影像語(yǔ)音辨識(shí)能力，在Facebook研發(fā)深度學(xué)習(xí)的YannLeCun對(duì)IBM神經(jīng)網(wǎng)路技術(shù)實(shí)用性感到質(zhì)疑。負(fù)責(zé)IBM仿神經(jīng)芯片技術(shù)研發(fā)的DharmendraModha則認(rèn)為，若要提升神經(jīng)網(wǎng)路在芯片上的功率效率，突波將是關(guān)鍵。

　　Modha的團(tuán)隊(duì)已著手嘗試將訓(xùn)練完成的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)路移植到TrueNorth芯片上。Modha表示，TrueNorth芯片將作為一個(gè)基板，各種不同的神經(jīng)網(wǎng)路都可繪制在TrueNorth芯片上，支援即時(shí)、超低功耗、超低容量的應(yīng)用。

　　據(jù)加拿大蒙特婁大學(xué)(UniversityofMontreal)的研究結(jié)果顯示，要將深度學(xué)習(xí)的仿神經(jīng)元網(wǎng)路移植到使用突波的仿神經(jīng)元硬體上，比一般預(yù)期中更為容易，而影像處理的準(zhǔn)確度也不會(huì)受到影響。

　　就在IBM尋找整合二種技術(shù)的最佳方法時(shí)，Google與高通(Qualcomm)都已開(kāi)始嘗試將人工神經(jīng)網(wǎng)路與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，應(yīng)用在移動(dòng)裝置與車輛上。