高通看好神经态芯片，也在突围？

一个名叫先锋(pioneer)的小机器人缓缓地走到一张印有“美 国队长”的地毯上。而在外面，周围有一群人看着它。这里是高通实验测试模拟的场景，模拟的是一个儿童的卧室。先锋停了下来，好像是在测量周围的环境，然后 像滚雪球一样卷起了这张地毯，转身，准备把它放到玩具箱里。高通的资深工程师 Ilwoo Chang 朝着先锋机器人摆动双手，示意它不应该放在这里。先锋用它的摄像头看着这个手势，然后听话地接受了这个命令。随后它会回到刚才的位置，把地毯放下，发现了 另外一个蜘蛛人玩偶。这一次，先锋机器人直接冲向了玩偶，不顾周围的国际象棋，在没有人指导的情况下把玩具放到了箱子里。这场演示发生在高通位于圣地亚哥的总部内，虽说是演示，但却可以看到未来计算的影子。这台机器人处理任务时需要的强大的计算能力，在以前，进行这些 计算的都是那些耗电多的大型设备。而先锋机器人使用的只是一个智能手机芯片，运行了特制的软件而已，它能识别此前未见过的物体，根据相关物体的相似性来分 类，将不同的物品放在房间的正确位置，不需要累人的编程，只需要向它展示物体和位置即可。这台小小的机器人之所以能做这些，是因为它模拟了人脑工作的状 态。在今年晚些时间，高通公司将揭露科学技术是如何植入到日常电子设备芯片中的。这些“神经形态”芯片(之所以这么命名，是因为他们模拟了大脑)被设计 成处理传感器数据(图像、声音等)以及根据未编程的数据变化做出反应。这些芯片实现了人工智能领域需要几十年才能完成的任务，让机器可以像人一样理解世 界、与世界互动。医疗传感器和设备可以追踪病人的生命体征，根据时间采取医疗对策，学会调整药量，甚至可以及早发现病情。智能手机可以学习你接下来将要输 入的文字，然后在后台设置提醒。Google 的自驾驶汽车或许不再需要驾驶员的帮助，扫地机器人永远都不会卡在沙发下面。高通技术总监 Matthew Grob 说：“我们正在模糊芯片和生物系统之间的隔阂。”高通的芯片需要到 2015 年才能上市，今年，高通公司将向研究者发放芯片让他们测试。只要高通一发货，“零计划”将成为第一个大规模神经模型计算商用平台。高通公司也将在许多大学 和研究机构之前实现这些功能，比如说 IBM 实验室和 HRL 实验室。这两家已经花了 1 亿美元来为美国国防部高级研究项目局研发神经形态芯片。此外，欧洲人脑项目联合海德堡大学和曼彻斯特大学的研究者也花了 1 亿欧元来研究神经形态项目。另外一个德国小组最近报告说利用神经形态芯片和软件模拟了昆虫的气味处理系统，可以通过闻花来判断植物种类。今天的计算机使用了所谓的“冯诺依曼架构”，即数据在处理器和内存之间来回计算。这种方法非常适合数字运算和执行编写好的程序，但是不适合处理图 片、声音和其他可以感知到的内容。2012 年，Google 公司的人工智能软件在未告知机器什么是“猫”的情况下，利用多达 1.6 万个处理器成功识别出了猫。为了让这些处理器提高性能，制造商往芯片里塞入了更多的晶体管、缓存、数据通道，但是芯片工作时干生的温度限制了芯片的运算速度，而在移动领域，对 于电源的要求就更严格了。这就限制了设备不能有效地处理图像、声音和其他感官数据，也不能用来很好地进行面部识别或机器人、车辆导航。除了高通，没有人能更好地解决这些芯片所面临的物理挑战。现在的移动设备对性能的需求越来越大。但是现在的私人助手，比如苹果的 Siri、Google 的 Google Now 等，功能都很有限，因为设备性能不够，必须将数据发送到云端进行处理。领导“零计划”的高通技术副主席 Jeff Gehlhaar 说：“我们就是要硬碰硬。”人脑有几十亿神经元、几千亿个突触，可以同步处理视觉、音频等信号，神经形态芯片在芯片中模拟人脑同步处理多种数据的能力。根据图像、声音或其他信 号的变化，神经元可以改变与其他神经元之间的联系。这一过程被叫做学习。这些神经形态芯片模拟的是人脑的神经网络，可以实现人脑的部分功能。这就是为什么 高通的机器人在不知道蜘蛛侠是谁之前就能将其放到准确的位置。高通可以在智能手机芯片中加入“神经处理单元”来帮助处理传感器数据，比如图像识别。即便神经形态芯片的能力还远不人脑，它处理感官数据、学习数据变化的能力比任何计算机都要快。人脑启发软件公司 Numenta 创始人 Jeff Hawkins 说，如果像 Google 那样使用传统的计算机运行特殊的软件来模拟人脑的话，这样智能设备的效率也太低了，“人工智能绝对不能靠软件来实现，需要用芯片来完成。”