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电路模拟计算是下一代人工智能模式
发布时间:2023-06-05 18:46:44 TAGS:

作者:中联科创特约嘉宾尹智

数字化,是终极答案吗? 不一定,电路模拟计算也会是下一代人工智能的重要模式 ——


我们的大脑其实是模拟信号处理模式,我们大脑接受到(视觉 听觉 触觉…)输入,我们的神经网络不是将之先转换为数字(也许有极少人是),而是将其转换为生物电流,激活某一些神经元(并一段时间内保存这种激活),引发生物反应 - 这就非常类似电路,而不是现在的数字计算设备,先把一切都先转化为数字(只能是数字) - 比方说,图像识别的深度人工神经网络是用相对高精度数值来描述物理信号(比如用像素值代表一幅图片的视觉特征,人脑显然不会用一大堆像素数字这么精确的东西来描述图),用数字计算完,然后再还原到一个相对低精度的,概率型的输出 (比如这个图片里有啥)。人脑一眼几乎不用什么能量能完成的事(人脑比较厉害的地方,是可以自动过滤掉很多不必要的细节,只抓自己关心的部分),电脑却要做上几十上百亿次数值计算。这个转换的过程,不但需要很多计算,而且耗费相对高得多的能量把数据从内存,到CPU,GPU之间导来导去(冯诺依曼计算机架构的固有问题)。那有没有办法省掉这些过程,让计算跟生物电流处理过程一样呢?这就是用模拟电路的电压 =电阻x电流的规律来做乘法计算的思路。如下图,我们只要把电流作为输入,把电路的电阻设置好,直接就可以得到乘法结果- 电压,把很多这种电路联起来,就可以实现矩阵计算。当然模拟电路有天然的问题,就是电流电压都会受环境影响轻微抖动,没办法特别精确来用计量,所以这种方法其实不适合高精度的计算和控制,但却非常适合人工神经网络的神经元连接的权重计算,拥有几十上百亿神经元,上万亿连接权重的神经网络,并不需要那么高的权重值精度。这也是目前业界一致看好的"类脑芯片"的一个基本思路。 本质上,也许大脑更像一个电路,而不是现在的计算机。 —— 仅代表尹智个人观点 Ken's personal view only

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