科技日?qǐng)?bào)北京12月12日電 （記者張夢(mèng)然）《自然·電子學(xué)》12日?qǐng)?bào)告了一種由電子硬件和一個(gè)大腦類器官組成的混合計(jì)算系統(tǒng)，可執(zhí)行如語音識(shí)別和非線性方程預(yù)測(cè)等任務(wù)。這一研究凸顯出一種方法，或可克服現(xiàn)有計(jì)算硬件的一些限制。
近年來人工智能對(duì)算力的需求急劇增加。但隨著模型越來越復(fù)雜，運(yùn)行它們的底層計(jì)算硬件的能效和性能卻難以跟上。為此研究者正在開發(fā)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算系統(tǒng)，其受到人腦結(jié)構(gòu)功能的啟發(fā)，可用于更高效地運(yùn)行。
大腦類器官是用人類多能干細(xì)胞人工培育而成的三維聚集體，會(huì)發(fā)育出類腦組織。在這項(xiàng)研究中，美國(guó)印第安納大學(xué)伯明頓分?？蒲袌F(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種混合神經(jīng)形態(tài)計(jì)算系統(tǒng)，部分是傳統(tǒng)計(jì)算硬件，部分是大腦類器官。
這種類器官的特點(diǎn)是集合了不同類型的腦細(xì)胞，包括早期階段和成熟的神經(jīng)元，以及早期類腦結(jié)構(gòu)（如腦室區(qū)）的發(fā)育，以形成、發(fā)揮和維持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能。
類器官?gòu)碾姶碳さ玫捷斎胄盘?hào)，經(jīng)神經(jīng)活動(dòng)發(fā)送輸出信號(hào)?？蒲袌F(tuán)隊(duì)將類器官與被稱為儲(chǔ)備池計(jì)算的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，這是一個(gè)動(dòng)態(tài)物理存儲(chǔ)層，可根據(jù)一連串輸入信號(hào)捕捉和記憶信息，在輸入和輸出層則使用了普通計(jì)算硬件。
研究表明，該系統(tǒng)能夠被用于語音識(shí)別。實(shí)驗(yàn)中，混合計(jì)算系統(tǒng)需要從一個(gè)庫(kù)里的8個(gè)男性發(fā)音者中識(shí)別一個(gè)人的日語元音（使用了240段音頻剪輯），該系統(tǒng)經(jīng)訓(xùn)練改進(jìn)后達(dá)到約78%的準(zhǔn)確度。
隨附的新聞與觀點(diǎn)文章表示，“隨著這些類器官系統(tǒng)的復(fù)雜性增加，對(duì)于學(xué)界而言，研究含有人類神經(jīng)組織的生物計(jì)算系統(tǒng)的相關(guān)諸多倫理問題變得相當(dāng)重要。創(chuàng)造出通用生物計(jì)算系統(tǒng)可能還要數(shù)十年，但這一研究有可能對(duì)學(xué)習(xí)、神經(jīng)發(fā)育和神經(jīng)退行性疾病的認(rèn)知影響等機(jī)制產(chǎn)生基礎(chǔ)性的見解”。
和人腦相比，硬件驅(qū)動(dòng)的人工智能網(wǎng)絡(luò)的最大弱點(diǎn)就是耗能。大腦可以極低成本進(jìn)行學(xué)習(xí)、處理信息、作出決策，但計(jì)算機(jī)不行。新系統(tǒng)由大腦類器官和電子硬件組成，能以較低耗能進(jìn)行自適應(yīng)儲(chǔ)備計(jì)算。當(dāng)然，要大規(guī)模應(yīng)用這種系統(tǒng)仍存在挑戰(zhàn)。從近期來看，要解決制造類器官及保證其正常運(yùn)行問題；從長(zhǎng)期來看，涉及人類神經(jīng)系統(tǒng)的生物計(jì)算還有倫理問題需要厘清。
（責(zé)任編輯：蔡文斌）
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