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20瓦就能運行下一代AI？科學家瞄上了神經形態計算

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20瓦就能運行下一代AI？科學家瞄上了神經形態計算

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20瓦就能運行下一代AI？科學家瞄上了神經形態計算

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20瓦就能運行下一代AI？科學家瞄上了神經形態計算

「西部世界」真的要來了！科學家們正試圖為AI裝上人類大腦 。
最新進展由美國國家實驗室主導 。 科學家們正在試圖將科幻拉進現實：打造一臺占地僅兩平方米、神經元數量堪比人腦皮層的超級計算機 。
更令人驚嘆的是 ， 計算表明 ， 這臺神經形態計算機的運行速度可能比生物大腦快25萬到100萬倍 ， 而功耗僅需10千瓦（僅略高于家用空調的能耗） ， 這無疑是對當前AI發展困境的一劑強心劑 。
目前人工智能正面臨一場“能源危機” ， 隨著大語言模型等技術的爆炸式發展 ， 其驚人的耗電量已成為無法忽視的沉重負擔 。
預測顯示 ， 到2027年 ， 僅運行這些模型的電費就可能高達25萬億美元——甚至超過美國當年的GDP 。
然而相比之下 ， 自然界最強大的智能體——人類大腦 ， 每天只需消耗約20瓦 ， 僅相當于家用LED燈泡的功率 。 科學家們不禁思考：能否讓AI也像人腦一樣高效？
【20瓦就能運行下一代AI？科學家瞄上了神經形態計算】答案是：神經形態計算 。
這項旨在模擬人腦結構和運作方式的前沿技術 ， 正被視為下一代AI的關鍵方向 ， 其核心目標之一 ， 就是用“燈泡級”的能耗驅動強大的智能 。

神經形態計算：向大腦學習在人類大腦中 ， 約有860億個復雜神經元相互工作 ， 并通過100萬億個突觸共同構建起一張巨大的信號傳遞網絡 。
神經形態計算受其結構和功能啟發 ， 采用模仿生物神經網絡的節能型電子和光子網絡 ， 即脈沖神經網絡（SNN）構建 ， 旨在將記憶、處理和學習整合到一個統一的設計中 。
其主要特點包含：






















事件驅動型通信：僅在峰值和事件驅動下激活必要的電路 ， 從而降低功耗 。內存計算： 數據處理發生在存儲位置以減少傳輸延遲 。適應性： 系統會隨著時間的推移自行學習和發展 ， 而無需集中更新 。可擴展性： 神經形態系統的架構允許輕松擴展 ， 可以容納更廣泛和復雜的網絡 ， 同時不會大幅增加資源需求 。與當前依靠二進制超級計算機處理的人工智能模型不同 ， 它可以根據對世界的認知進行動態調整 ， 更智能、更靈活 ， 也更不容易被干擾 。舉個例子 ， 當測試員穿著印有停車標志的T恤在自動駕駛汽車面前走過 ， 由傳統AI控制的汽車因為無法辨別上下文 ， 做出了停車反應 。相反的是 ， 神經形態計算機是通過反饋循環和上下文驅動的校驗來處理信息 ， 它能明確判斷出停車標識位于T恤上 ， 從而讓汽車繼續行駛 。這種差異并不讓人意外 ， 畢竟神經形態計算模擬的是自然界中最高效、最強大的推理和預測引擎 ， 科學家們也由此相信 ， 下一波人工智能的技術爆發必定是物理學與神經科學的結合 。新一輪技術革命前瞻 目前 ， 相關研究正在如火如荼展開 。 現有的神經形態計算機 ， 擁有10億多個神經元 ， 由1000多億個突觸連接 ， 雖然和人類大腦的復雜程度相比還只是九牛一毛 ， 但它也合理證明了 ， 該項技術完全可以實現大腦級擴展 。美國國家標準與技術研究院的Jeff Shainline表示： 一旦我們能夠在商業鑄造廠實現創建網絡的完整流程 ， 我們就可以迅速擴展到非常龐大的系統 ， 能制造出一個神經元 ， 那么制造一百萬個神經元就相當容易 。而IBM和Intel等科技公司正處于這場技術革命的最前沿 ， IBM于2014年研發的TrueNorth芯片以及英特爾在2018年推出的Loihi芯片 ， 都是旨在模擬大腦神經活動的硬件產品 ， 為后續的新AI模型鋪平了道路 。此外 ， 一些專注于研究神經形態計算的初創公司也開始嶄露頭角 ， 例如BrainChip推出了Akida神經形態處理器 ， 專為低功耗但功能強大的邊緣AI設計 ， 可以廣泛應用于始終在線的智能家居、工廠或城市傳感器 。同時據The Business Research Company預計 ， 到2025年 ， 全球神經形態計算市場規模將呈指數級增長 ， 達到18.1億美元 ， 復合年增長率高達25.7% 。而從更長遠來看 ， 科學家們希望神經形態計算將會超越人工智能傳統界限 ， 更接近人類智能推理模式 ， 為下一代智能系統乃至于AGI帶來全新的技術突破 。參考鏈接： [1
https://www.lanl.gov/media/publications/1663/1269-neuromorphic-computing [2
https://news.ycombinator.com/item?id=44194469 [3
https://www.linkedin.com/pulse/neuromorphic-computing-end-quantum-computingor-even-human-yjhac/ [4
https://www.prodigitalweb.com/neuromorphic-computing-brain-inspired-ai/ [5
https://exoswan.com/neuromorphic-computing-startups?ref=quuuutm_content=bufferede84utm_medium=socialutm_source=twitter.comutm_campaign=buffer 本文來自微信公眾號“量子位” ， 作者：鷺羽 ， 36氪經授權發布 。

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