神经拟态计算：让计算机像大脑一样思考

在进入5G人工智能的大数据时代，芯片为了提高信息处理能力，开始走神经拟态的仿生学道路。那么到底什么是神经网络，人工智能到底是如何仿制人类来进行“思考”的。我们通常认为，人工智能就是能够独立做出合理决定的计算机，这有点像人类，就是所谓的拟人化。但实际上，它比你想象更加像人，更加拟人化。

先来简单了解一下人体神经元之间的信息是如何传递的：外部信息被接受过来之后，一组神经元会将这个信息传递给下一组，而如何传递则取决于上一组传来的信号是什么。虽然我们神经元的工作方式比由0个1构成的人工神经网络要复杂得多，但是机器学习使用的神经网络至少参考了大脑的原理。不过软件神经网络，并不是使用DNA和细胞质组成的神经元。它用的是堆积成很多层的处理节点。

在2020 年英特尔研究院开放日上，英特尔高级首席工程师、英特尔研究院神经拟态计算实验室主任Mike Davies介绍，这种新型计算机架构的颠覆性不亚于从晶体管开始的对计算重新思考。相比传统计算机架构，神经拟态架构完全模糊了内存和处理之间的界限。和大脑一样，它利用数据连接、数据编码和电路活动中所有形式的稀疏。处理就发生在信息到达过程，二者同步进行。计算是数百万个简单处理单元之间动态交互的发展结果，好比大脑中的神经元。

在产品方面，典型代表就不得不提一下英特尔神经拟态芯片Loihi。从2015年开始，英特尔就开始了神经拟态计算的研究，2017年英特尔推出了第一款自主学习的神经拟态芯片Loihi；到2019年，英特尔推出了包含64块Loihi的Pohoiki Beach系统，到2020年，英特尔最新推出的Pohoiki Springs包含768块Loihi芯片，拥有1亿个神经元。

神经拟态计算的进步，让算力的大幅提升成为现实，也为更多的商业场景奠定了新的技术基础。事实上，英特尔高级首席工程师、英特尔研究院神经拟态计算实验室主任Mike Davies表示，“追求1000倍提升”对于神经拟态来说是一个很低的标准，在某些情况下，对于能效和计算速度英特尔的目标数量级是超过千倍。

据介绍，Loihi 采用同质架构，将许多小神经拟态核实例化，每个核大小只有针头一样。通过将神经拟态结构从几核扩展到几百核，这可以将小型的专用工作负载扩展至 CPU 或 GPU 大小的芯片。甚至还可以无缝排列这些芯片，据了解，英特尔利用神经拟态芯片Loihi可识别爆炸物等危险化学品气味。它可在光线暗、噪声大的环境干扰下，快速学习和识别出10种危险化学品的气味。

此外，英特尔成立了英特尔神经拟态研究社区，简称 INRC，借此与世界各地不同类型的学术界、政府实验室和企业的研究人员交流合作。他们针对有发展空间的应用对 Loihi 进行评估，以此为改进 Loihi 的架构、系统和软件提供重要反馈。