訂閱
糾錯
加入自媒體

專訪新氦類腦智能江偉杰:類腦技術究竟意義何在?

2021-02-03 16:03
億歐網
關注

【編者按】立于百年機遇變革潮頭,數字經濟已成中國經濟高質量躍遷新引擎。加速數字產業(yè)化、產業(yè)數字化,是當下發(fā)展數字經濟及數字化轉型的重要命題。到底什么是數字經濟?數字經濟現處何種階段?數字經濟的發(fā)展方向在哪里?如何實現數字化轉型?……

億歐EqualOcean作為一家專注科技、產業(yè)、投資的信息平臺和智庫,現推出“數字經濟/數字化轉型百人談”專輯(同期,億歐EqualOcean數字產業(yè)創(chuàng)始人俱樂部也已成立),將通過深度訪談100位各行業(yè)數字經濟/數字化轉型洞察者、推動者與實踐者,在認知層探索解決方案與方法論。

本文系“億歐EqualOcean數字經濟/數字化轉型百人談”專輯文章之一,我們訪談了新氦類腦智能平臺總經理江偉杰,就類腦這項新興技術進行了深入交流。

江偉杰博士現任全球半導體聯(lián)盟亞太區(qū)執(zhí)行長,擁有豐富的實際應用和芯片開發(fā)工程經驗。全球半導體聯(lián)盟擁有近400家成員公司,產值占半導體行業(yè)75%以上。

世界上最復雜的東西是什么?

答案不是機器,不是AI,是我們的大腦。

神經學家說,人腦是世界上最復雜的東西,它復雜得讓試圖解釋它的簡單模型可笑,讓精致的模型無用。生物學家說,人的大腦是否能理解它自己,是最古老的哲學問題。

人工智能的發(fā)展中,一直存在著兩大技術路徑,一條是以模型學習驅動的數據智能,另外一條是以認知仿生驅動的類腦智能。前者即我們通常所指的“人工智能”技術,它已廣泛應用于人臉識別、機器視覺等各大領域;后者作為全新的技術才剛剛開始,具備巨大的想象空間。

近日,億歐EqualOcean采訪了新氦類腦智能平臺總經理江偉杰,試圖探究:類腦技術究竟意義何在?其未來將如何發(fā)展?

算法世界的成本瓶頸

先用一組數據來感知計算機世界和人腦世界的差距:

曾排名世界第一的超級計算機天河一號,裝有3.2萬顆主CPU和4.8萬個協(xié)處理器,其計算力相當于13億人同時用計算器算上1000年,但耗電量驚人,滿負荷下一天電費超30萬,一年費用超1億;

日本曾將算力排名世界第4的超級計算機與人腦作PK實驗,結果出乎意料地顯示,這臺超級計算機在模擬1%人腦活動的時候就消耗了將近40分鐘,而我們的大腦執(zhí)行這樣的工作只需要1秒鐘;

人腦消耗的能量如果用電量來衡量的話,功率是25W,相比之下,標準計算機僅識別1000種不同的物體,就需要消耗250W的能量。

這些事實都指向一個問題:算法成本有多高?

聰明的算法模型固然提高了人們的工作效率,但要進一步發(fā)展以執(zhí)行更復雜任務,將不可避免面臨高功耗、低效率所帶來的成本瓶頸。

計算機的世界里,這一切都源于“馮·諾依曼結構”。1946年,第一臺通用計算機ENIAC誕生,在它27噸的龐大身軀里,CPU負責加工處理數據,內存負責存儲。自此,存儲單元和運算單元分離,成為計算機的基本架構。

但兩相分離的產業(yè)格局,導致內存技術與處理器技術發(fā)展不同步。在過去的20多年中,處理器的性能以每年大約55%的速度快速提升,而內存性能的提升速度則只有每年10%左右。內存的存取速度嚴重滯后于處理器的計算速度,“內存墻瓶頸”導致高性能處理器難以發(fā)揮出應有的功效,對高性能計算形成極大制約。

但在人腦結構下,計算和存儲發(fā)生在同一神經突觸中,數以百萬億的神經元同時進行著存儲和計算,讓信息處理變得快速而高效。

怎樣模仿人類神經系統(tǒng)工作原理,開發(fā)出快速、可靠、低耗的運算技術?類腦技術即由來于此。

1  2  下一頁>  
聲明: 本文系OFweek根據授權轉載自其它媒體或授權刊載,目的在于信息傳遞,并不代表本站贊同其觀點和對其真實性負責,如有新聞稿件和圖片作品的內容、版權以及其它問題的,請聯(lián)系我們。

發(fā)表評論

0條評論,0人參與

請輸入評論內容...

請輸入評論/評論長度6~500個字

您提交的評論過于頻繁,請輸入驗證碼繼續(xù)

暫無評論

暫無評論

人工智能 獵頭職位 更多
掃碼關注公眾號
OFweek人工智能網
獲取更多精彩內容
文章糾錯
x
*文字標題:
*糾錯內容:
聯(lián)系郵箱:
*驗 證 碼:

粵公網安備 44030502002758號