「西部世界」真的要來了！科學(xué)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(dǎo)?？茖W(xué)家們正在試圖將科幻拉進現(xiàn)實：打造一臺占地僅兩平方米、神經(jīng)元數(shù)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(jīng)形態(tài)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(diào)的能耗），這無疑是對當(dāng)前AI發(fā)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(shù)的爆炸式發(fā)展，其驚人的耗電量已成為無法忽視的沉重負(fù)擔(dān)。

預(yù)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(dāng)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(dāng)于家用LED燈泡的功率。科學(xué)家們不禁思考：能否讓AI也像人腦一樣高效？

答案是：神經(jīng)形態(tài)計算。

這項旨在模擬人腦結(jié)構(gòu)和運作方式的前沿技術(shù)，正被視為下一代AI的關(guān)鍵方向，其核心目標(biāo)之一，就是用“燈泡級”的能耗驅(qū)動強大的智能。

神經(jīng)形態(tài)計算：向大腦學(xué)習(xí)

在人類大腦中，約有860億個復(fù)雜神經(jīng)元相互工作，并通過100萬億個突觸共同構(gòu)建起一張巨大的信號傳遞網(wǎng)絡(luò)。

神經(jīng)形態(tài)計算受其結(jié)構(gòu)和功能啟發(fā)，采用模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)能型電子和光子網(wǎng)絡(luò)，即脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （SNN）構(gòu)建，旨在將記憶、處理和學(xué)習(xí)整合到一個統(tǒng)一的設(shè)計中。

其主要特點包含：

1. 事件驅(qū)動型通信：僅在峰值和事件驅(qū)動下激活必要的電路，從而降低功耗。
2. 內(nèi)存計算：數(shù)據(jù)處理發(fā)生在存儲位置以減少傳輸延遲。
3. 適應(yīng)性：系統(tǒng)會隨著時間的推移自行學(xué)習(xí)和發(fā)展，而無需集中更新。
4. 可擴展性：神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)的架構(gòu)允許輕松擴展，可以容納更廣泛和復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，同時不會大幅增加資源需求。

與當(dāng)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(jù)對世界的認(rèn)知進行動態(tài)調(diào)整，更智能、更靈活，也更不容易被干擾。

舉個例子，當(dāng)測試員穿著印有停車標(biāo)志的T恤在自動駕駛汽車面前走過，由傳統(tǒng)AI控制的汽車因為無法辨別上下文，做出了停車反應(yīng)。

相反的是，神經(jīng)形態(tài)計算機是通過反饋循環(huán)和上下文驅(qū)動的校驗來處理信息，它能明確判斷出停車標(biāo)識位于T恤上，從而讓汽車?yán)^續(xù)行駛。

這種差異并不讓人意外，畢竟神經(jīng)形態(tài)計算模擬的是自然界中最高效、最強大的推理和預(yù)測引擎，科學(xué)家們也由此相信，下一波人工智能的技術(shù)爆發(fā)必定是物理學(xué)與神經(jīng)科學(xué)的結(jié)合。

新一輪技術(shù)革命前瞻

目前，相關(guān)研究正在如火如荼展開。現(xiàn)有的神經(jīng)形態(tài)計算機，擁有10億多個神經(jīng)元，由1000多億個突觸連接，雖然和人類大腦的復(fù)雜程度相比還只是九牛一毛，但它也合理證明了，該項技術(shù)完全可以實現(xiàn)大腦級擴展。

美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院的Jeff Shainline表示：

一旦我們能夠在商業(yè)鑄造廠實現(xiàn)創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)的完整流程，我們就可以迅速擴展到非常龐大的系統(tǒng)，能制造出一個神經(jīng)元，那么制造一百萬個神經(jīng)元就相當(dāng)容易。

而IBM和Intel等科技公司正處于這場技術(shù)革命的最前沿，IBM于2014年研發(fā)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(jīng)活動的硬件產(chǎn)品，為后續(xù)的新AI模型鋪平了道路。

此外，一些專注于研究神經(jīng)形態(tài)計算的初創(chuàng)公司也開始嶄露頭角，例如BrainChip推出了Akida神經(jīng)形態(tài)處理器，專為低功耗但功能強大的邊緣AI設(shè)計，可以廣泛應(yīng)用于始終在線的智能家居、工廠或城市傳感器。

同時據(jù)The Business Research Company預(yù)計，到2025年，全球神經(jīng)形態(tài)計算市場規(guī)模將呈指數(shù)級增長，達到18.1億美元，復(fù)合年增長率高達25.7%。

而從更長遠(yuǎn)來看，科學(xué)家們希望神經(jīng)形態(tài)計算將會超越人工智能傳統(tǒng)界限，更接近人類智能推理模式，為下一代智能系統(tǒng)乃至于AGI帶來全新的技術(shù)突破。