·如何让机器像人脑一样工作
要想了解神经拟态计算,那么首先要了解自然智能。
神经拟态学工程师、德国海德堡大学物理学家卡尔海因茨·迈耶(Karlheinz Meier)认为,人类的大脑相对于计算机而言有三大特性:
其一、低能耗。人脑的功率大约是20瓦特,而当前试图模拟人脑的超级计算机需要几百万瓦特;
其二、容错性。失去一个晶体管就能破坏一个微处理器,但大脑时刻都在失去神经元;
其三、无须编程。大脑在与外界交互的过程中自发地学习和改变,而非遵循预设算法所限制的路径和分支。
这三大特性,尤其是第三项特性,使人类的智能与计算机、机器的智能区隔开来,形成了独特的自然智能。
自然智能使人类能够应对不同的突发状况
而神经拟态,就是科学家们为了实现这些目标,力求让计算机去实现对人类大脑的模拟,同时了解大脑的工作机制,最终让计算机或机器具备如人脑一样的近自然智能特性,从而让计算机或机器具备更低能耗、更加高效、容错率更高的能力。
当前,人类大脑单个神经细胞——即神经元——的工作模式大体上已被科学家们掌握,大脑中每个可见的脑叶和神经节的作用也已被探明,但是脑叶和神经节中的神经元如何组织依旧是个谜。科学家们认为神经元的组织方式决定了大脑的思考方式,同时也很可能是意识的存在方式。因此,想要实现神经拟态计算,首先就需要构建出一颗模拟大脑神经元工作的计算芯片。
这就是神经拟态计算的核心原则。
正如前面所言,如果说深度学习、机器学习是从大量有过标注的数据中去提取出来一些方式,来解决某一领域的问题的话,那么神经拟态计算就是通过模拟人脑神经元工作机制,使人工智能从数据的各种形态中提取出更多有价值的东西,而非只局限于某一领域。
那么有人可能就会问,“这样做究竟有何意义呢?”
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