去年9月，英特爾將世界引入了Loihi，這是一種為英特爾所謂的概率計算而設計的芯片。英特爾認為，概率計算是通往人工智能的重要一步。
與使用順序流水線的核心芯片不同，Loihi的設計目的是模仿大腦的工作方式。英特爾去年推出的Loihi芯片的版本包括13萬個硅“神經元”，與1.3億個“突觸”連接在一起，這些“突觸”連接著人腦中的神經元。
本周，英特爾表示將增加目標。2019年計劃要求在Loihi“系統”內建立1000多億個突觸。周一，英特爾的發言人說，該路線圖要求“一個大型的多芯片系統”，而不是單個芯片。
然而，據我們所知，科學家們已經在各種動物的大腦皮層上做了幾年的建模工作，這為我們提供了一個比較，來評估這些神經網絡到底有多復雜。在2009年的一篇論文(PDF)中，來自Rajagopal Ananthanarayanan， Steven K. Esser， Horst D. Simon，以及IBM Almaden和勞倫斯伯克利國家實驗室的Dharmendra S. Modha，研究小組用LLNL的Dawn Blue Gene/P超級計算機模擬了一只貓的大腦皮層，它有147，456個cpu和144TB的主存儲器。
在附圖中，研究小組展示了幾種動物的相對突觸復雜性。在底部，擁有1250億個突觸的是普通的老鼠——略高于Loihi系統所能達到的復雜度，這也證明了英特爾和其他公司想要達到“真正”人工智能需要走多遠的路。
下一步就是大老鼠，它有大約5000億個突觸。但如果英特爾的進展是線性的，這可能需要幾年的時間才能實現。當然，遠比這復雜的是貓的大腦皮層，據估計大約有6.1萬億個突觸。
那么人類呢?9萬億突觸相當于人類大腦皮層的4.5%，這意味著也許你要等上幾十年才能在芯片上實現人腦的功能。另一方面，IBM / LBNL的聯合論文是在2009年編寫的，所以沒有人知道像谷歌這樣的公司是如何在幕后操作真正的超級計算機的。
英特爾還在與研究人員合作測試Loihi芯片。最近，它在加拿大的一個學術會議上展示了運行一個關鍵字識別應用，另外，它是一個能對體重或方向的意外變化做出反應的神經機械手臂控制器。英特爾表示，直到今年5月25日，他們都歡迎學術建議。
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