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800万神经元模拟人脑,学了不会忘,英特尔开发超级神经拟态系统

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生成大数据摘要

编:李峰,林安安,艾琳

见过《三体》的朋友可能知道,作为人类最后的希望,四个面子正在努力寻找一种对抗三体世界的方法。

其中一位面子,比尔西恩斯试图通过计算机模拟人类大脑来改善人类智能,但由于基础科学被锁定,模拟的人类大脑无法实现,最后它实际上是为了给予地球人是一个“思想印记”。这样人类就可以逃离地球并保持火势。

然而,在现实世界中,用计算机模拟人脑的尝试并未“锁定死亡”,而是一直在进行。

最近,英特尔计划推出一种代号为“Pohoiki Beach”的新型神经模拟系统,该系统拥有800万个神经元,由64个Loihi研究芯片组成,采用的设计架构与人类大脑的工作方式非常匹配。

Pohoiki Beach处理算法比普通CPU快1000倍,效率是普通CPU的两倍。接下来,英特尔计划在2019年底之前推出一个拥有768个芯片和1亿个神经元的系统。

英特尔神经科学研究总监Mike Davies表示:“英特尔及其研究合作伙伴的菜肴刚刚开始测试Pohoiki Beach这样的大型神经系统能做些什么。到目前为止,所有实验证据都表明Pohoiki Beach将具有强大的性能。算法的效率。“

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英特尔Nahuku基板的特写镜头,每个基板包含8到32个英特尔Loihi神经模拟芯片。英特尔最新的神经模拟系统Pohoiki Beach由多个Nahuku基板组成,每个基板包含64个Loihi芯片。

从Loihi芯片到64 Loihi芯片,这更像是一个软件问题,而不是硬件问题。戴维斯说:“我们从设计之初就设计了Loihi芯片的可扩展性。每个Loihi芯片都有一个分层的路由接口.通过接口我们可以扩展到16,000个芯片。所以,64个芯片只是下一个小步骤“。

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每块主板上都有8到32个Loihi芯片的Intel Nahuku基板,该接口可以连接到Intel Arria 10 FPGA开发套件。英特尔最新的神经模拟系统Pohoiki Beach由多个Nahuku基板组成,每个基板包含64个Loihi芯片。

戴维斯说:“在对软件进行优化的同时,找到一种适用于800万个神经元系统的算法是非常具有挑战性的。但是回报是巨大的。

模仿大脑的神经网络设计(例如Loihi芯片)可以绕过一些常见的难以理解的AI表现。

例如,今天的神经网络受到“灾难性遗忘”的困扰。如果您尝试使用经过训练的神经网络来识别新的道路标志,那么简单地将网络暴露给新的图像输入将不可避免地对网络造成严重损害,从而导致网络混乱。为了避免这种情况,通常需要从头开始重新训练网络。 (DARPA的终身学习项目正在努力解决这个问题)

例如,如果你是一名篮球教练,你会秘密地将篮筐增加30厘米。一开始,球员可能经常失球,但他们很快就会找到感觉。但是如果他们像现在的神经网络一样,那么你必须将他们从场上拉下来,并在他们再次适应之前将他们从运球,传球和其他技能的基本技能中重新训练。

Loihi芯片可以运行一个可以规避“灾难性遗忘”的神经网络,这意味着它可以像人类一样学习。事实上,通过与康奈尔大学的Thomas Cleland研究团队合作,我们发现Loihi芯片可以实现一次性学习。换句话说,您只需学习一个样本即可学习新功能。康奈尔大学的团队通过在Loihi上运行抽象的嗅觉系统模型来证明这一点。当第一次暴露于新的虚拟气味时,模型会记住并识别气味而不会忘记它已识别出的所有其他气味。

特征提取算法也可以在Loihi芯片上运行。今天的图像识别系统易受各种对抗性攻击。特征提取算法不会遇到此问题。传统的神经网络并不能真正理解从人脑等图像中提取的特征。戴维斯说:“通过简单的攻击方法,他们将被欺骗,例如修改单个像素的值或添加纯噪声图像,人类可以轻松识别这些技巧。”然而,在Loihi上运行的稀疏编码算法可以更加逼真地模拟人类视觉系统,不会受到这种恶作剧的干扰。 (事实上,人类的视力有时被欺骗了.)

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英特尔Neurochip Loihi的特写镜头。英特尔最新的神经模仿系统Pohoiki Beach由64个这样的Loihi芯片组成。

研究人员正在使用Loihi芯片来改进机器人系统的实时控制。在上周举行的特柳赖德神经形态认知工程研讨会上,研究人员表示他们正试图使用基于Loihi芯片的系统来控制桌上足球比赛。戴维斯说:“这可能听起来有点奇怪,但它可以很好地证明神经模仿。它需要足够快,能够快速响应,快速计划和判断。这就是神经芯片所擅长的。” p>

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生成大数据摘要

编:李峰,林安安,艾琳

见过《三体》的朋友可能知道,作为人类最后的希望,四个面子正在努力寻找一种对抗三体世界的方法。

其中一位面子,比尔西恩斯试图通过计算机模拟人类大脑来改善人类智能,但由于基础科学被锁定,模拟的人类大脑无法实现,最后它实际上是为了给予地球人是一个“思想印记”。这样人类就可以逃离地球并保持火势。

然而,在现实世界中,用计算机模拟人脑的尝试并未“锁定死亡”,而是一直在进行。

最近,英特尔计划推出一种代号为“Pohoiki Beach”的新型神经模拟系统,该系统拥有800万个神经元,由64个Loihi研究芯片组成,采用的设计架构与人类大脑的工作方式非常匹配。

Pohoiki Beach处理算法比普通CPU快1000倍,效率是普通CPU的两倍。接下来,英特尔计划在2019年底之前推出一个拥有768个芯片和1亿个神经元的系统。

英特尔神经科学研究总监Mike Davies表示:“英特尔及其研究合作伙伴的菜肴刚刚开始测试Pohoiki Beach这样的大型神经系统能做些什么。到目前为止,所有实验证据都表明Pohoiki Beach将具有强大的性能。算法的效率。“

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英特尔Nahuku基板的特写镜头,每个基板包含8到32个英特尔Loihi神经模拟芯片。英特尔最新的神经模拟系统Pohoiki Beach由多个Nahuku基板组成,每个基板包含64个Loihi芯片。

从Loihi芯片到64 Loihi芯片,这更像是一个软件问题,而不是硬件问题。戴维斯说:“我们从设计之初就设计了Loihi芯片的可扩展性。每个Loihi芯片都有一个分层的路由接口.通过接口我们可以扩展到16,000个芯片。所以,64个芯片只是下一个小步骤“。

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每块主板上都有8到32个Loihi芯片的Intel Nahuku基板,该接口可以连接到Intel Arria 10 FPGA开发套件。英特尔最新的神经模拟系统Pohoiki Beach由多个Nahuku基板组成,每个基板包含64个Loihi芯片。

戴维斯说:“在对软件进行优化的同时,找到一种适用于800万个神经元系统的算法是非常具有挑战性的。但是回报是巨大的。

模仿大脑的神经网络设计(例如Loihi芯片)可以绕过一些常见的难以理解的AI表现。

例如,今天的神经网络受到“灾难性遗忘”的困扰。如果您尝试使用经过训练的神经网络来识别新的道路标志,那么简单地将网络暴露给新的图像输入将不可避免地对网络造成严重损害,从而导致网络混乱。为了避免这种情况,通常需要从头开始重新训练网络。 (DARPA的终身学习项目正在努力解决这个问题)

例如,如果你是一名篮球教练,你会秘密地将篮筐增加30厘米。一开始,球员可能经常失球,但他们很快就会找到感觉。但是如果他们像现在的神经网络一样,那么你必须将他们从场上拉下来,并在他们再次适应之前将他们从运球,传球和其他技能的基本技能中重新训练。

Loihi芯片可以运行一个可以规避“灾难性遗忘”的神经网络,这意味着它可以像人类一样学习。事实上,通过与康奈尔大学的Thomas Cleland研究团队合作,我们发现Loihi芯片可以实现一次性学习。换句话说,您只需学习一个样本即可学习新功能。康奈尔大学的团队通过在Loihi上运行抽象的嗅觉系统模型来证明这一点。当第一次暴露于新的虚拟气味时,模型会记住并识别气味而不会忘记它已识别出的所有其他气味。

特征提取算法也可以在Loihi芯片上运行。今天的图像识别系统易受各种对抗性攻击。特征提取算法不会遇到此问题。传统的神经网络并不能真正理解从人脑等图像中提取的特征。戴维斯说:“通过简单的攻击方法,他们将被欺骗,例如修改单个像素的值或添加纯噪声图像,人类可以轻松识别这些技巧。”然而,在Loihi上运行的稀疏编码算法可以更加逼真地模拟人类视觉系统,不会受到这种恶作剧的干扰。 (事实上,人类的视力有时被欺骗了.)

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英特尔Neurochip Loihi的特写镜头。英特尔最新的神经模仿系统Pohoiki Beach由64个这样的Loihi芯片组成。

研究人员正在使用Loihi芯片来改进机器人系统的实时控制。在上周举行的特柳赖德神经形态认知工程研讨会上,研究人员表示他们正试图使用基于Loihi芯片的系统来控制桌上足球比赛。戴维斯说:“这可能听起来有点奇怪,但它可以很好地证明神经模仿。它需要足够快,能够快速响应,快速计划和判断。这就是神经芯片所擅长的。” p>