當(dāng)下機器或者設(shè)備感知世界的模式是單一的，由傳感器信息捕捉、在數(shù)據(jù)庫中檢索、匹配然后反饋。而人腦的機制要比這復(fù)雜得多，你看到一張臉，立馬能反映出他的身材、著裝和聲音，然后嘴里下意識地蹦出他的名字。如果設(shè)備也能模擬這種類神經(jīng)的反饋機制呢?高通、IBM和Intel的研發(fā)成果說可以。
當(dāng)下，即使是Google或者FB的面部識別軟件，設(shè)備會將當(dāng)下的圖像在數(shù)據(jù)庫里跑一遍然后把人認(rèn)出來;但如果它需要換個背景再次識別這張臉，上面的流程就會再跑一次。
類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念很早就在提了，包括美國DARPA在內(nèi)的研究機構(gòu)都在試圖研發(fā)能夠自我學(xué)習(xí)的計算設(shè)備。
微處理器的先驅(qū)Federico Faggin一直期待著處理器的行為能發(fā)展到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程度，不過最后他的成果推動了接觸傳感的發(fā)展，也就是我們今天在筆記本看到的觸控板以及觸屏設(shè)備。
人造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)比Federico這些先驅(qū)們想的復(fù)雜，當(dāng)前高通、IBM和其他廠商們正試圖通過他們對人腦模式的認(rèn)知來打造新的芯片。
計算設(shè)備的重定義
我們現(xiàn)有的計算設(shè)備按照模塊有清晰的劃分：信息處理、存數(shù)、傳感…大體上，設(shè)備按照人們預(yù)設(shè)的模式去處理數(shù)據(jù)，然后每年的技術(shù)發(fā)展能讓他們跑得更快。
但高通的NPU(與CPU相對，neural processing unit )工作模式與CPU有很大不同。高通的類神經(jīng)架構(gòu)以并行、分布的方式處理信息;并且高通已經(jīng)研發(fā)了一款配套軟件來模擬大腦的活動。
Matt Grob，高通的VP在一次采訪上如此介紹CPU和所謂NPU的區(qū)別：
CPU是基于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)寄存+處理單元，但放在識別、控制這樣的場景中，這些任務(wù)會耗費大量的資源。NPU是我們與Brain Corporation合作開發(fā)的類神經(jīng)數(shù)學(xué)模型，同時也是一個提高運算效率的數(shù)據(jù)壓縮模型。
設(shè)備也會自我學(xué)習(xí)
SoC的應(yīng)用目前在手機和平板上非常普及，也就是處理器、圖形單元和通信都整合在一塊芯片里。高通預(yù)計未來NPU有可能作為一個模塊加入SoC或者直接接管設(shè)備(比如一個機器人)。
手機上的NPU能執(zhí)行一系列的功能。Grob舉了幾個例子：當(dāng)周日晚上的9點，一個陌生電話打入的時候，用戶正在看娛樂節(jié)目。于是你對著手機說：“忙著呢”。手機會綜合這周的這個時間屏蔽以后類似時間段的陌生電話，或者轉(zhuǎn)入留言。
或者從手機上拍一張小明的照片，并且告訴它這是小明。手機在之后的時間里就能用攝像頭或者照片判斷這是小明，把相關(guān)的資料都自動打上標(biāo)簽。而這些都是在本地低能耗的情況下完成的。
京公網(wǎng)安備 11010502049343號