英特尔推出自学习“神经形态”人工智能芯片

对于任何智能野心的成功至关重要的深度学习过程，都是在芯片本身上完成的

它可能还没有完全钉住人工智能（AI），但是通过其新的研究项目Loihi，英特尔声称已经跨越了一座桥梁，许多人仍在尝试建造这座桥梁。电信公司（Banking Technology的姊妹出版物）报道了片上学习。

在寻找新的增长领域时，英特尔专注于新兴的AI世界，但并不止于此。微处理器世界变得越来越大，混乱和拥挤。幸运的是，如果您相信炒作，将会有很多生意可以分享。考虑到英特尔在移动世界中的失败命运，用最新的赌注取代PC摇钱树可能会更安全。

那么这里的主要区别是什么？对于任何智能野心的成功至关重要的深度学习过程，都是在芯片本身上完成的。您不必等待互联网连接或从云上进行更新，就可以在此处进行学习，强化培训和适应。

如果研究项目成功地走向现实世界，则可能意味着引入真正自主的机器人或设备。就像机器在旅途中学习一样，无需连接到云，就可以给剪线赋予新的含义。

“作为英特尔实验室工作的一部分，英特尔开发了首款自学习神经形态芯片，代号为Loihi，该芯片通过根据来自环境的各种反馈模式学习操作来模仿大脑的功能， ” Intel Labs的医学博士Michael Mayberry博士说。

“这款极其节能的芯片使用数据来学习和推理，随着时间的推移变得更加智能，无需以传统方式进行培训。它采用了一种新颖的方法来通过异步峰值进行计算。”

人工智能领域的正式名称是神经形态计算，由加州理工学院教授卡弗·米德（Carver Mead）创立。米德在这里结合了芯片专业知识，物理学和生物学知识，探索了世界微处理器巨头所采取的新领域。这里的想法是复制人脑的结构和性能，以提高芯片的效率和性能。大脑实际上如何工作仍很大程度上是个谜，但运用我们已有的理解可能是芯片世界下一个突破的基础。

英特尔可能会大声疾呼自己在神经形态计算领域的突破，但并不是唯一一个用手指指点的人。IBM一直在使用TrueNorth芯片，高通公司则使用Zeroth。世界各地将有许多其他项目，但这些似乎正在取得最大的进展。

值得强调的是，目前这是一个研究项目，但这是一个非常令人兴奋的项目。目前，AI的功能将仅限于连接到Internet的那些区域，因为需要将信息中继到云中的学习机。如果自学习芯片在商业上可行，那么将基本上消除对可以应用AI的限制。

试图在今年早些时候预测AI军备竞赛的获胜者是愚蠢的，但是英特尔看来已经有了一个良好的开端。好吧，它肯定比在移动领域的努力更有希望。