新型類大腦晶體管效仿人類智能

李雨蒙

近日，美國西北大學(xué)、波士頓學(xué)院和麻省理工學(xué)院（MIT）的一組研究人員利用人腦的復(fù)雜工作原理，創(chuàng)造了一種創(chuàng)新的突觸晶體管。

這種先進(jìn)的設(shè)備不僅可以處理信息，還能夠存儲(chǔ)信息，反映出人類大腦的多功能本質(zhì)。研究團(tuán)隊(duì)近期的實(shí)驗(yàn)表明，這種晶體管超越了簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并能夠執(zhí)行相關(guān)的學(xué)習(xí)任務(wù)。

盡管此前的研究利用類似的策略開發(fā)出類大腦的計(jì)算設(shè)備，但這些晶體管在低溫溫度之外是無法工作的。相較而言，新設(shè)備能夠在室溫下保持穩(wěn)定，同時(shí)還可以在高速下運(yùn)行，并且消耗較少的能量，即使在斷電的情況下也能保留存儲(chǔ)的信息，使這項(xiàng)新設(shè)備在現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用中成為更理想的選擇。這項(xiàng)研究發(fā)表在近期的《自然》雜志上。

模仿大腦的效率

西北大學(xué)的Mark?C.?Hersam聯(lián)合領(lǐng)導(dǎo)了此次的研究，他認(rèn)為：“人類大腦的結(jié)構(gòu)與數(shù)字計(jì)算機(jī)截然不同。在數(shù)字計(jì)算機(jī)中，數(shù)據(jù)在微處理器和內(nèi)存之間來回移動(dòng)，這將消耗大量能量，并在同時(shí)執(zhí)行多個(gè)任務(wù)時(shí)造成瓶頸。另一方面，在大腦中，記憶與信息處理是共同協(xié)作并完全整合在一起的，導(dǎo)致最后的能量效率提高了好幾個(gè)數(shù)量級(jí)。而我們的突觸晶體管實(shí)現(xiàn)了一致的記憶和信息處理功能，更加真實(shí)地模仿了人類大腦。”

人工智能（AI）的最新進(jìn)展促使研究人員開發(fā)出更加類似人腦的計(jì)算機(jī)。傳統(tǒng)的數(shù)字計(jì)算系統(tǒng)區(qū)分出獨(dú)立的處理和存儲(chǔ)單元，導(dǎo)致數(shù)據(jù)密集型的任務(wù)會(huì)消耗大量能量。隨著智能設(shè)備不斷收集大量的數(shù)據(jù)，研究人員爭相地發(fā)掘新方法，能夠在不持續(xù)消耗更多電力的情況下，解決這一切。目前，內(nèi)存電阻或“憶阻器”是最尖端的技術(shù)，可以共同執(zhí)行處理與內(nèi)存的功能。但存儲(chǔ)器仍受到能源成本轉(zhuǎn)換的影響。

Hersam說：“幾十年來，電子學(xué)的范式一直是用晶體管構(gòu)建一切，并使用相同的硅結(jié)構(gòu)。通過簡單地將越來越多的晶體管打包到集成電路中，已經(jīng)取得了重大的進(jìn)展。你不能否認(rèn)這項(xiàng)戰(zhàn)略的成功，但它以高功耗為代價(jià)，特別是在當(dāng)前的大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)字計(jì)算有望壓倒電網(wǎng)。我們必須重新思考計(jì)算硬件，特別是對(duì)于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。”

使用莫爾圖案的創(chuàng)新設(shè)計(jì)

為了重新思考這個(gè)模式，Hersam研究團(tuán)隊(duì)探索出莫爾紋圖案在物理學(xué)上的新進(jìn)展，這是一種幾何設(shè)計(jì)，當(dāng)兩個(gè)圖案相互疊加時(shí)就會(huì)出現(xiàn)。當(dāng)二維材料堆疊時(shí)，那些在單層材料中不存在的新特性就會(huì)出現(xiàn)。當(dāng)這些材料層被扭曲形成莫爾紋圖案時(shí)，電子屬性可能就會(huì)出現(xiàn)前所未有的可調(diào)性。

對(duì)于新設(shè)備，研究人員結(jié)合了兩種不同類型的原子薄材料：雙層石墨烯和六邊形氮化硼。當(dāng)堆疊有目的地扭曲時(shí)，材料會(huì)形成摩爾紋圖案。通過相對(duì)于一層旋轉(zhuǎn)另一層，研究人員可以在每個(gè)石墨烯層中實(shí)現(xiàn)不同的電子特性，即使它是由原子尺度分隔的。通過正確的扭曲選擇，研究人員利用莫爾紋物理學(xué)在室溫下實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)形態(tài)功能。

“扭曲作為新的設(shè)計(jì)參數(shù)，排列的數(shù)量是巨大的。”Hersam表示?！笆┖土呅蔚鹪诮Y(jié)構(gòu)上非常相似，但卻有足夠的差異，你會(huì)得到非常強(qiáng)烈的摩爾紋效果?！?/p>

高級(jí)能力與測試

為了測試晶體管，Hersam研究團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練它去識(shí)別相似但不完全一致的圖樣。早些時(shí)候，研究人員推出了一種新的納米電子設(shè)備，能夠以一種節(jié)能的方式分析和分類數(shù)據(jù)，但新突觸晶體管的出現(xiàn)使機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能的技術(shù)更上一層樓。

Hersam說：“如果人工智能意在模仿人類思維，那么最低級(jí)別的任務(wù)之一就是分類數(shù)據(jù)，將其分類到垃圾箱中。而我們的目標(biāo)是將人工智能技術(shù)推向更高層次的思維方向?，F(xiàn)實(shí)世界的條件往往比當(dāng)前的人工智能算法能處理的更加復(fù)雜，因此我們?cè)诟鼜?fù)雜的條件下測試了我們的新設(shè)備，以驗(yàn)證其具備高級(jí)別的能力?！?/p>

首先，研究人員展示了這項(xiàng)設(shè)備的一個(gè)模式：000（連續(xù)三個(gè)零）。然后，他們要求人工智能識(shí)別類似的模式，例如111或101?！叭绻覀冇?xùn)練它檢測000，然后給它111和101，它知道111與000比101更相似，”Hersam解釋說?！?00和111并不完全相同，但都是連續(xù)的三位數(shù)。認(rèn)識(shí)到相似性是一種更高層次的認(rèn)知形式，被稱為聯(lián)想學(xué)習(xí)?！?/p>

Hersam認(rèn)為：“當(dāng)前的人工智能很容易造成混淆，這可能會(huì)在某些情況下造成重大問題。試想一下，如果你使用的是自動(dòng)駕駛汽車，天氣狀況很糟糕。車輛可能無法像人類司機(jī)那樣解釋更復(fù)雜的傳感器數(shù)據(jù)。但即使我們給晶體管輸入不完美，它仍然可以給出正確的響應(yīng)?！?/p>

編譯自《Scitech》

（責(zé)任編輯??林晨）