长江计算机“科技新知“系列报告（之十七）——IBM发布人造纳米尺度随机相变神经元，开启真正拟人的人工智能时代

报告要点事件描述美国当地时间8月3日，IBM官方宣布了他们的最新成果——首个人造神经元，可用于制造高密度、低...



报告要点
事件描述
美国当地时间8月3日，IBM官方宣布了他们的最新成果——首个人造神经元，可用于制造高密度、低功耗的认知学习芯片。
事件评论“随机相变神经元”是神经元人工化的进一步深化。神经元是神经系统的结构和功能单位，具有感受刺激和传导兴奋的功能，它的基本结构是细胞体和突起（包括树突和轴突）两部分。2015年清华大学用氧化铝和经过扭曲的双层石墨烯研制出首个人工神经突触。IBM的随机相变神经元是对人脑神经元模拟的进一步深化，它具有耐用性、低功耗、超高速、随机性的特性，在相同信号输入下，会有不同输出信号，就像人类一样，对同一件事情在不同情况下做出不同的决策判断。所以，相变神经元可能带来真正具有拟人的自主判断决策的人工智能时代。“随机相变神经元”有望推动人工智能芯片质的飞跃。人工智能芯片已经跨过冯•诺依曼架构处理器通信瓶颈的限制，但是可集成芯片数量与人脑神经元数量仍有不小的差距。人脑神经元有集体编码特性，IBM相变神经元结合了之前公布的相变存储技术与人工神经元，具有传统材料制成的神经元无法匹敌的纳米量级的特性，可执行多种计算，速度更快，能耗更低，信号处理能力已超过香农采样定理规定的极限。相变神经元是目前所创造出的行为最接近生物神经元的人工器件，相变神经元集群与基于忆阻器的突触是相辅相成，为下一代超密集神经形态计算系统的诞生奠定基础。中国在人工智能芯片领域奋起直追。随着深度学习的成熟，人工智能近年来发展迅速。深度学习需要庞大计算能力的支撑，满足快速迭代需要，这就对运算芯片的性能提出新的要求。国外的科技公司如IBM、谷歌、英伟达、因特尔等在人工智能芯片领域投入巨大，并取得了不错的成绩。国内方面，百度基于FPGA自主设计了深度学习专有芯片，并成功打造基于FPGA的百度大脑；中科院研发了全球首颗神经网络处理器“寒武纪”，采用DianNaoYu指令集的寒武纪处理器相对于X86指令集的CPU有两个数量级的性能提升；初创公司西井科技对外推出了拥有100亿“神经元”的人脑实时仿真模拟器“西井大脑”，同时还推出了5000万神经元类脑商用芯片。客观而言,我国人工智能芯片产业呈现生机勃勃的大好局面,在政策及产业资本的大力扶持下有望实现弯道超车。

神经元的人工化进一步深化
神经系统可以调整机体功能活动，使机体适应不断变化的外界环境，主动地认识和改造客观世界，使自然界为人类服务。神经元是神经系统的结构和功能单位，神经元具有感受刺激和传导兴奋的功能，它的基本结构包括细胞体和突起两部分,突起根据形状和机能又分为树突和轴突。树突接受冲动，并将冲动传至细胞体，胞体发生出的冲动沿轴突传递给另一些神经元或效应器。神经元有接受、整合和传递信息的功能，按其功能可分为感觉神经元（传入神经元）、联络神经元（中间神经元）和运动神经元（传出神经元）。


清华大学研发首个人工神经突触。可塑性是神经突触的重要特征，很多因素比如信号释放量和释放时间都可以随着情况的不同自我调整，变得更强或更弱。突触的可塑性允许神经元对记忆进行编码，学习和进行自我修复。2015年11月，清华大学信息科学与技术国家实验室用氧化铝和经过扭曲的双层石墨烯研制出首个可模拟人类大脑神经突触可塑性的人工神经突触。通过向这个人工系统施加不同的电压，可以控制神经元的反应强度，这种新型动态系统有助于研发具有学习和自我修复能力的人工智能电子产品。


人工相变神经元横空出世。2015年7月，瑞典科学家首次在实验室培育出全功能人造神经元，功能完全与真正的神经细胞相同，能够与真正的人体细胞进行交流。近日，IBM在苏黎世的研究中心创造了世界上第一个人工纳米随机相变神经元，IBM组织了5个10*10的神经元阵列，该阵列具有人类神经元一样的“集体编码”特性，可以用类似人类大脑的工作方式进行信号处理。人工相变神经元具有耐用性、低功耗、超高速、随机性的特性，每个神经元所需的能量少于5皮焦耳，平均功率120 微瓦特。IBM的人工相变神经元由90纳米工艺制造，未来可能有使用14纳米工艺的可能性。同时，IBM表示将在单一芯片上组织更多相变神经元，开发出相应的软件能真正使用这些神经元。


相变材料合成人工神经细胞膜更具随机性，开启更拟人的人工智能时代。与人类的神经元一样，IBM的人工神经元由树突、神经细胞膜、核、轴突组成，其中神经细胞膜是最关键的技术。在人体中，神经细胞膜是不导电双层脂质结构，当树突端积累足够的能量，它会产生生物电流，并沿着轴突传递至下一个神经元。IBM人工神经元的神经细胞膜由一块容易产生相变的GST（锗锑碲复合材料）合金组成，GST可处于绝缘的晶相、导电的非晶相两种状态。信号出现时，神经细胞膜变为结晶状态，信号可以通过，产生神经信号。一段时间后，GST合金恢复晶相状态，神经元重置。GST每次重置后都会和之前略有不同，具有随机性。也即，相变神经元在相同信号输入下，会有不同输出信号，就像人类一样，对同一件事情在不同情况下做出不同的决策判断。所以相变神经元可能带来真正具有拟人的自主判断决策的人工智能时代。


人工随机相变神经元是人工智能芯片质的飞跃
目前限制人工智能发展的核心因素主要有一软一硬两个方面，软件方面是算法方面的不完善，硬件方面是计算能力的不足。目前，人工智能芯片已经跨过冯•诺依曼架构处理器通信瓶颈的限制，但是可集成芯片数量与人脑神经元数量仍有不小的差距。人脑神经元有集体编码特性，IBM相变神经元结合了之前公布的相变存储技术与人工神经元，具有传统材料制成的神经元无法匹敌尺寸小到纳米量级的特性，可执行多种计算，速度更快，能耗更低，信号处理能力已经超过香农采样定理规定的极限。相变神经元是目前所创造出的行为最接近生物神经元的人工器件。相变神经元集群与基于忆阻器的突触是相辅相成，或为制造可用于认知计算领域的下一代超密集神经形态计算系统奠定基础。


中国在人工智能芯片领域奋起直追
随着深度学习的成熟，人工智能近年来发展迅速。深度学习背后需要庞大计算能力的支撑，满足快速迭代需要，这就对运算芯片的性能提出新的要求。国外的科技公司如IBM、谷歌、英伟达、因特尔等在人工智能芯片领域投入巨大，并取得了不错的成绩。国内互联网公司和初创公司加入到神经形态计算芯片的研发中：
 百度自主设计深度学习专有的体系结构和芯片，使用 FPGA 实现百度第一版自主设计的深度学习专有芯片。应用了该版本百度大脑后，语音在线服务、广告点击率预估模型等的计算性能皆提升了3~4倍。2015年9月，百度世界大会上，百度高级副总裁王劲透露称，百度已经打造了FPGA版的百度大脑。
 中科院研发了全球首颗神经网络处理器“寒武纪”，采用DianNaoYu指令集的寒武纪处理器相对于X86指令集的CPU有两个数量级的性能提升，该处理器在硬件设计上更符合神经网络逐层分析的特点，从而能准确、快速地识别更加复杂的事物。2016年4月，公司CEO陈天石透露，寒武纪处理器正在走产业化之路，一年半左右就会进入市场。
 2016年5月，初创公司西井科技对外推出了拥有100亿“神经元”的人脑实时仿真模拟器“西井大脑”，同时还推出了5000万神经元类脑商用芯片。公司的仿脑神经网络芯片将重点应用于医疗电子、智慧城市/港口、无人汽车/飞机、手机等移动端等领域领域，以帮助各项领域借助仿脑神经网络芯片实现“智”的改变。

科技技术产业动态
MIT取得AR技术重大突破 让你摸到视频里的物体
MIT的计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)，CSAIL展示了他们在“互动动态视频”(IDV)上的成果。IDV可以学习一段几秒钟的含有动态物体的视频，例如被风吹动的树叶或被手指拨动的琴弦，然后分析出物体的示例震动模式，通过算法推断、模拟出物体在其他条件下的震动模式。
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新闻来源：http://tech.sina.com.cn/it/2016-08-10/doc-ifxuszpp3278125.shtml

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