芯片的难度到底有多大英特尔1亿个神经元的全球最强神经拟态系统预计何时重塑世界
2020年，你对AI功能感到满意吗？
如果你想起与AI智能音箱哭笑不得的对话经历，还有站在AI人脸识别闸机口许久才被识别出你是谁，你大概率会给出一个否定的答案。
已经大规模应用的AI，在金融、工业、电力、医疗等应用中已经展现出其重要的价值，但也不可否认，AI还有很大的提升空间。
AI的提升，既可以是对现有芯片和算法持续优化，也可以通过变革性的技术实现跨越式改变，比如越来越被人熟知的神经拟态计算（或称类脑计算）以及量子计算。相比之下，量子计算拥有更高的热度，但最近发布的全球最强的神经拟态系统英特尔Pohoiki Springs以及有嗅觉的神经拟态芯片，一定能让你对神经拟态计算以及AI的未来充满期待。
图片来自PCworld
全球最强的大型数据中心机架式系统Pohoiki Springs能做什么？
上周二，《自然-机器智能》杂志报道了英特尔与美国康奈尔大学科学家共同构建数学算法研究成果，该研究成果使得英特尔研究院神经拟态计算小组高级研究科学家Nabil Imam团队采用了一个由72个化学传感器活动组成的大型数据集，可对风洞实验中循环10种气体物质（气味）作出反应，包括丙酮、氨和甲烷等有害气体，并且，即使在环境干扰较为严重的情况下也能识别这些气味。
这意味着英特尔Loihi也有“嗅觉”了，这也是化学传感器领域多年来一直寻找的一种电子鼻系统。未来搭载“嗅觉”的Loihi将在环境监测危险物质检测工厂质量控制方面具有巨大的应用潜力。
此外使用Loihi仅需一个样本就可达到百分之九十多高准确率，而使用传统方法，要达到与Loihi相同分类准确率则需要3,000倍以上训练样本。
仅两天后，英特ل又宣布其最新研发中的Pohoiki Springs已准备就绪，将提供1亿个神经元级别的心理仿真能力。1亿个 神经元相当于小型哺乳动物大脑内的人数数量。
比仓鼠大脑内人的数量还要多1000万倍的是Pohoiki Springs，它是一个标准服务器大小但包含768块Loihi核心模块的大型数据中心机架式设备，其运行功耗低于500瓦。这使得它成为迄今为止开发出的最大规模并且目前全世界最强大的单一自主学习性艺术ificial Intelligence AI模块之一。
Pohoiki Springs背后的关键设计思路源自人脑，将训练和推断整合到同一颗芯片上，并实现了逻辑硬件设计架构中的单核包含1000个独立灵活模仿逻辑性行为模式的小核支持不同类型学习方式而不必重新编程，以此打破限制，使得该模型能够以比传统处理器快1,000倍速度进行操作并提高效率达到了10,000倍以上对于某些任务性能表现极佳
尽管优势显著，但基于这种新概念技术，如英国微软公司IBM及少数其他初创企业仍然处于试验阶段。这是因为全球范围内只有几家公司正致力于这一前沿技术。在人类对于生物学理解有限的情况下，对这项全新的概念进行深入探索所面临挑战巨大，因此即便存在潜力的解决方案也不一定得到广泛实施，因为缺乏明确方向和实际需求导致动力不足
因此，与众不同的目标是在复杂信息实时处理过程中尽可能节省能源，同时保持高度效率，这涉及到细粒度并行处理、时间域编码、高效网络管理等各方面的问题。为了应付这些挑战需要重新思考整个电脑体系结构，从硬件层面开始改进，不断优化软件以适应新时代需求
虽然这样看似简单，但是异步脉冲信号带来的问题：如何在大量互联部件之间有效地交换信息成为主要障碍。此外，由于采用异步电路设计，当将这样的核心集群起来形成更大的设备以获得线性增长性能时，便出现了一系列新的难题。而解决这些问题，就像宋继强所指出的那样，让这个领域变得更加复杂而且挑战性非常高：
"我们正在尝试用一种叫做Time Step去解决这个问题，小型异步电路容易解决，但比较大的系统就会有一些挑战，把很多芯片连接起来也是业界从未遇到的情况。”
当然，从13万个邻居到现在超过1000万邻居之间交流的问题依旧存在，而且在软件层次上必须建立起良好的支持基础，以减轻用户侧接触到的差异性问题，这一切都不是简单的事务，而是一场全新的探索之旅
因此，当考虑是否会发生重大转变的时候，我们应该关注那些真正能够开启新纪元的人们，他们不断地努力，用他们独有的智慧去突破边界，无论是在理论上的还是实际操作上的创新都值得我们期待。但直至今天，我们只能怀疑是否有人真的知道他们正在追求的是什么，以及他们为什么会坚持下来。不过，有一点可以确定：当那一天到来的时候，那份惊喜绝不会令人失望
