神經形態晶片可以幫助人進行大腦的逆向工程

2020-11-07 意識三磅的宇宙


瑞士研究人員朝著重要方向邁出了重要一步 模仿大腦的信息處理

蘇黎世大學和蘇黎世聯邦理工學院的研究人員設計出了一種精密的計算機系統，其大小、速度和能耗都與人腦相當。這項研究基於模擬生物神經元特性的神經形態微晶片的開發，被認為是在了解人腦如何處理信息方面邁出的重要一步，並打開了通往快速、極低功耗的電子系統的大門，這些系統可以實時吸收感覺輸入並執行用戶定義的任務。

神經形態工程

人腦是一臺非凡的機器：它的功耗只有20W左右，卻能在大多數現實世界的任務中勝過最快的超級計算機--尤其是那些涉及處理感官輸入的任務。

研究人員認為，大腦驚人的能力並不只是因為處理速度，而是因為它高效地闡述信息的方式。

  • 儘管我們缺乏全面研究大腦 "計算架構 "的工具，但我們知道。
  • 與你的標準CPU不同，大腦同時使用模擬和數位訊號的混合信號。
  • 信息以相對較慢的速度進行大規模並行處理。
  • 存儲器和指令信號往往是無縫結合的。
  • 其神經網絡的不斷適應和自組織在其功能中起著至關重要的作用。

神經形態工程成立於20世紀80年代末，是神經科學、生物學、計算機科學和其他一些領域的跨學科綜合體，它首先試圖了解大腦如何操縱信息，然後在計算機晶片上複製同樣的過程。

目標是開發新的、強大的計算架構，可以用來模擬大腦，或許，甚至可以作為通往複雜的、類似人類的人工智慧的墊腳石。

大多數複製人類大腦的嘗試都涉及在超級計算機上模擬非常多的神經元。

然而，神經形態的方法是完全不同的，因為它涉及開發定製的電子電路，以模擬實際大腦中的神經元發射機制，並在大小、速度和能源消耗方面與大腦相似。

"用我們的方法實現的神經元具有可編程的時間常數，"領導研究工作的賈科莫·因瓦裡教授告訴吉茲馬格。

"它們可以像真實的神經元一樣慢，也可以明顯快一些(例如>1000次)，但我們將它們放慢到現實的時間尺度，以便能夠擁有能夠與環境和用戶有效互動的系統。"

賈科莫·因瓦裡告訴我們，矽神經元的大小與實際神經元相當，而且它們的功耗非常小。

與超級計算機的方法相比，他們的系統消耗的能量大約減少了20萬倍--每個尖峰只有幾皮焦耳。

神經形態晶片使用其最基本的組件的方式與你的標準CPU完全不同。通常用作開關的電晶體，在這裡也可以用作模擬錶盤。最終的結果是，神經形態晶片所需的電晶體數量遠遠少於標準的全數字方式。

神經形態晶片還實現了能夠在處理數據時輕鬆修改突觸的機制，模擬大腦的神經可塑性。

軟狀態機器

儘管神經形態神經元可能很有前途，但事實證明它們很難在合作網絡中組織起來執行用戶定義的任務。

蘇黎世的研究人員現在已經解決了這個問題，他們開發了一種基本結構--他們稱之為 "軟狀態機"（SSM）--可以用來描述和實現神經形態系統中的複雜行為。

在計算機科學中，有限狀態機（FSM）是一種類似於流程圖的數學模型，可以用來設計電腦程式和邏輯電路。FSM可以實現依賴於上下文的決策，"if-A-then-do-B "子句，並使用一種短期記憶。

SSM是類似於FSM的神經元狀態機，結合了模擬和數位訊號處理。因此，它們可以用來描述神經形態晶片中的複雜行為。

該行為可以首先用標準的有限狀態機來描述，然後自動轉化為可以在神經形態晶片上實現的SSM。

智能的矽視網膜

研究人員在一種被稱為矽視網膜的先進電子相機上測試了他們的發現，其靈感來自於那些用於評估人類受試者認知能力的視覺處理型任務。

"在實驗開始時，受試者（在我們的案例中，我們的神經形態系統）會收到一個提示，其中指定了用於任務的規則，"艾維斯解釋說。

"受試者需要看著一個屏幕，在這個屏幕中，一個橫條和一個豎條正在移動，根據初始提示，受試者應該報告是否以及何時豎條從左到右穿過屏幕中間，或者如果橫條從右到左穿過它。"

除了實時的視覺處理外，這項任務還需要記憶和依賴於上下文的決策，這些元素被普遍接受為認知的標誌。

有趣的是，在進行這項視覺測試時形成的神經結構已經顯示出與哺乳動物大腦中的神經結構有顯著的相似性。

"系統中實現的循環神經迴路具有與貓的視覺皮層中發現的相同類型的連接模式，"艾維斯說。"特別是，它們實現了軟硬家通吃的電路，這些電路是基於對視覺皮層中發現的規範微電路的描述。"

應用

這項工作揭示了大腦中的神經網絡是如何實現高級認知功能的，並對未來神經形態晶片如何去進一步提高性能提供了一些有價值的見解。

"我們的工作，以及整個神經形態工程的目標之一，就是將這項技術作為一種媒介，來理解神經計算的基礎原理。因此，我希望我們的工作能夠為逆向工程大腦工作方式的任務做出貢獻。"艾維斯說。

在不久的將來，研究人員將把這些晶片與多個感官元件同時結合起來，比如人工耳蝸或視網膜，以創建複雜的認知系統，在多個層面上與周圍環境進行實時互動。

《美國國家科學院院刊》雜誌上發表了一篇詳細介紹該團隊工作的論文：神經形態電子系統中的合成認知（Synthesizing cognition in neuromorphic electronic systems）。

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