麻省理工学院的研究人员说，新的芯片设计使我们更接近于像大脑一样工作的计算机

近年来，机器学习的进步飞速发展，但这些程序运行的计算机处理器几乎没有变化。为了解决这一问题，各公司一直在重新调整现有的芯片架构，以适应人工智能的需求，但在研究的前沿，一种全新的方法正在形成：重新设计处理器，使其更像我们的大脑。...

近年来，机器学习的进步飞速发展，但这些程序运行的计算机处理器几乎没有变化。为了解决这一问题，各公司一直在重新调整现有的芯片架构，以适应人工智能的需求，但在研究的前沿，一种全新的方**在形成：重新设计处理器，使其更像我们的大脑。

这被称为“神经形态计算”，麻省理工学院的科学家本周表示，他们在让这种新型芯片投入使用方面取得了重大进展。他们的研究成果发表在《自然材料》杂志上，最终可能导致处理器以更低的能量需求运行机器学习任务——最多可减少1000倍。这将使我们能够给更多的设备人工智能能力，如语音和图像识别。

要了解这些研究人员所做的工作，您需要了解一些神经形态芯片。这些处理器与计算机中使用的处理器之间的关键区别在于，它们以模拟方式而不是数字方式处理数据。这意味着它们不是以一系列开/关的电脉冲发送信息，而是改变这些信号的强度——就像我们大脑的突触一样。

这意味着每次震动都可以包含更多的信息，从而大大减少所需的电量。这就像摩尔斯电码和语音之间的区别。前者只使用两个输出点和破折号对数据进行编码，使含义易于理解，但沟通起来却很冗长。相比之下，言语可能很难理解（想想模糊的电话线和嘈杂的咖啡馆），但每一个单独的话语都包含了更多的数据。

然而，构建神经形态芯片的一大困难是能够精确控制这些模拟信号。是的，它们的强度需要变化，但要有控制和一致的方式。

以前，试图找到一种合适的媒介让这些变化的电信号通过的尝试都没有成功，因为电流最终会扩散到所有地方。为了解决这个问题，由麻省理工学院的Jeehwan Kim领导的研究人员使用了硅和锗的晶体形式，在微观层面上类似于晶格。总之，这些为电信号创建了清晰的路径，从而大大减少了信号强度的变化。

Kim告诉麻省理工学院新闻：“这是我们能够实现的最统一的设备，这是演示人工神经网络的关键。”。

为了验证这一前提，Kim和他的团队对他们的新芯片设计进行了模拟，模拟的信号变化程度相同。使用它，他们能够训练出一个能够识别手写体的神经网络（新形式人工智能的标准训练任务），准确率达到95%。使用现有的算法和芯片，这比97%的基线要低，但这对于新技术来说是有希望的。

在我们知道神经形态芯片是否适合大规模生产和实际应用之前，还有很长的路要走。但是当你试图从头开始重新设计计算机的思维方式时，你必须投入大量的工作。确保神经形态芯片有序地发射电突触只是一个开始。

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