双赢国际棋牌游戏:英特尔推出全新自主学习芯片加速人工智能发展

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双赢国际棋牌游戏:科学的进一步发展。作为英特尔研究院的一个研究项目,英特尔开发了第一个自学的神经模拟芯片,代号为Loihi,它模仿大脑自学如何根据环境中的各种系统进行操作。这是一个非常节能的芯片。它用数据自己学习,自己猜测。

随着时间的推移,它变得越来越聪明,不一定要用传统的方式训练。它是由异步脉冲以一种微妙的方式计算的。我们指出,人工智能还处于起步阶段,更多的Loihi等架构和方法会不断涌现,从而提高人工智能的水准。

神经拟态的灵感来源于我们目前对大脑结构及其计算能力的认识。大脑的神经网络通过脉冲传递信息,根据这些脉冲的时间调整神经元强度或神经元连接的权重,并将这些变化存储在神经元连接处。大脑中的神经网络与其环境中的多个区域之间的合作和竞争互动导致了智力的不道德。机器学习,比如深度自学,最近有了很大的改变,用大量的训练数据集来识别对象和事件。

然而,除非这些训练数据集考虑特定的元素、条件或环境,否则这些机器学习系统不能很好地一般化。自学芯片的潜在好处是无穷无尽的。比如需要采集一个人跑步后、睡觉前或在——各种条件下睡觉前的跳动数据到一个基于神经拟态的系统来分析这些数据,确认各种条件下的“长时间”跳动。

然后,该系统持续监控源自的抖动数据,以便标记与“长期”抖动模式不一致的情况。该系统还可以为任何用户获得个性化服务。

这种逻辑也仅限于其他场景,如网络安全。由于系统已经学习了各种情况下的“正常”模式,当数据流出现异常或差异时,可以识别出存在漏洞或黑客攻击。

英特尔发布的Loihi测试芯片还包括模拟大脑基本机制的数字电路,使得机器学习显得更慢、效率更高,而市场对计算能力的需求更小。神经模拟芯片模型的灵感来源于神经元通讯和自学的方式,利用了时间可调的脉冲和整形牙控制。

这将有助于计算机建立自己的组织,并根据模式和关联做出决策。Loihi测试芯片获得高度灵活的片上自学习能力,将训练和推测集成到一个芯片中。这使得机器自动构建并动态调整,等待云的下一次修订。

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研究人员已经证实,与其他典型的脉冲神经网络相比,在解决MNIST数字识别问题时,就建立一定精度所需的操作总数而言,Loihi芯片的自学习速度提高了100万倍。与卷积神经网络和深度自学习神经网络相比,Loihi测试芯片在某些任务中需要的资源更少。该测试芯片的自律和自学功能潜力巨大,可用于改善汽车和工业应用,个人机器人——还包括任何归因于自律操作员和在非结构化环境中连续自学的应用,例如识别汽车或自行车的运动。

此外,与训练人工智能系统的标准化计算芯片相比,Loihi芯片的能效提高了1000倍。2018年上半年,英特尔将与著名大学和研究机构共享Loihi测试芯片,致力于推进人工智能。更有亮点的Loihi测试芯片的功能特点还包括:只有异步神经模拟多核网络,反对各种密集、分层、循环的神经网络拓扑结构。

每个神经元可以与成千上万个其他神经元通信。每个神经形态核心都包括一个自学习引擎,可以对其进行编程,使其与网络参数兼容,反对监督式自学习、非监督式自学习、增强型自学习等自学习范式。该芯片采用英特尔14纳米工艺技术生产。有13万个神经元,1.3亿颗牙齿。

开发并测试了多种算法,算法效率高,解决了以下问题:路径规划、约束遵从、密集编码、字典自学习、动态模式自学习和兼容性。接下来,随着计算机和算法创造力的发展,人工智能的变革力量预计将对社会产生根本性影响。目前,英特尔正在利用自己的优势,推广摩尔定律和生产领先地位,将各种产品推向市场,即——英特尔到强大处理器、英特尔Nervana技术、英特尔Movidius技术和英特尔FPGAs ——,以满足人工智能计算任务从网络边缘到数据中心和云计算平台的独特市场需求。通过标准化计算和定制的硬件和软件可以在各种规模上充分发挥作用。

科学计算中广泛使用的英特尔至强融核处理器,已经产生了一些仅次于世界上那些解释大规模科学问题的模型。Movidius神经计算篮需要部署之前的训练模型,而功耗仅为1瓦。

随着人工智能计算的任务变得更加多样化和简单,研究人员将关注当前主流计算架构的局限性,并明确提出新的颠覆性方法。展望未来,英特尔指出,神经模拟计算带来了一种获得超大规模计算性能的方法,其结构类似于大脑。

随着我们将神经模拟计算的概念推向未来50年反对世界经济的主流,我期待您在未来几个月关注英特尔研究院激动人心的里程碑事件。在未来神经模拟计算大行其道的时候,随着智力和决策变得越来越流畅,越来越缓慢,所有你能想象到的事情(——),甚至打破你想象的事情(——),都会成真。英特尔开发创新计算架构的愿景仍然坚定不移,我们理解未来计算的原因是我们现在正在开发它。

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