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2020 年 3 月 17 日——英特爾研究院與美國(guó)康奈爾大學(xué)的研究人員在《自然-機(jī)器智能》（Nature Machine Intelligence）雜志上聯(lián)合發(fā)表的一篇論文，展示了英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究芯片 Loihi 在存在明顯噪聲和遮蓋的情況下學(xué)習(xí)和識(shí)別危險(xiǎn)化學(xué)品的能力。Loihi 僅需單一樣本便可學(xué)會(huì)識(shí)別每一種氣味，且不會(huì)破壞它對(duì)先前所學(xué)氣味的記憶。與傳統(tǒng)的最先進(jìn)方法相比，Loihi 展現(xiàn)出了極其出色的識(shí)別準(zhǔn)確率。傳統(tǒng)方法中包括一種深度學(xué)習(xí)解決方案，但要達(dá)到與 Loihi 相同的分類準(zhǔn)確率，該解決方案學(xué)習(xí)每類氣味需要 3,000 倍以上的訓(xùn)練樣本。

英特爾神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算實(shí)驗(yàn)室高級(jí)研究科學(xué)家 Nabil Imam 表示：“我們正在 Loihi 上開發(fā)神經(jīng)算法，來模擬人類嗅到氣味時(shí)的大腦運(yùn)行機(jī)制。這項(xiàng)工作堪稱神經(jīng)科學(xué)與人工智能技術(shù)交叉領(lǐng)域的當(dāng)代研究典范，并且證實(shí) Loihi 有望提供重要的感知能力并使之惠及各行各業(yè)。”

這張?zhí)貙懻掌故玖擞⑻貭柹窠?jīng)擬態(tài)研究芯片 Loihi。英特爾最新的神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)——Pohoiki Beach，將由 64 塊 Loihi 芯片組成。Pohoiki Beach 已于 2019 年 7 月推出。(資料來源: Tim Herman/英特爾公司)

研究?jī)?nèi)容：英特爾和美國(guó)康奈爾大學(xué)的研究人員采用了一套源自大腦嗅覺回路結(jié)構(gòu)和動(dòng)力學(xué)的神經(jīng)算法，對(duì)英特爾 Loihi 神經(jīng)擬態(tài)芯片進(jìn)行訓(xùn)練，使其能夠?qū)W習(xí)和識(shí)別 10 種危險(xiǎn)化學(xué)品的氣味。為此，研究團(tuán)隊(duì)采用了一個(gè)由 72 個(gè)化學(xué)傳感器活動(dòng)組成的數(shù)據(jù)集以便對(duì)這些氣味作出反應(yīng)，并在 Loihi 芯片上配置了生物嗅覺的電路圖。這款芯片迅速掌握了每種氣味的神經(jīng)表征，即便在明顯掩蔽情況下也能識(shí)別出每種氣味，這充分證明了未來神經(jīng)科學(xué)與人工智能交叉研究的廣闊前景。

 2020 年 3 月 17 日，《自然-機(jī)器智能》雜志報(bào)道了英特爾與美國(guó)康奈爾大學(xué)的科學(xué)家共同構(gòu)建數(shù)學(xué)算法的研究成果。在研究人員的指導(dǎo)下，Loihi 迅速掌握了 10 種不同氣味的神經(jīng)表征。

英特爾研究院科學(xué)家 Nabil Imam 在位于美國(guó)加州圣克拉拉的神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算實(shí)驗(yàn)室中，手持一塊 Loihi 神經(jīng)擬態(tài)測(cè)試芯片。他和美國(guó)康奈爾大學(xué)的一個(gè)研究小組正在計(jì)算機(jī)芯片上構(gòu)建數(shù)學(xué)算法，用于模擬人們聞到某種氣味時(shí)大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反應(yīng)。（圖片來源：Walden Kirsch/英特爾公司）

英特爾研究院神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算小組高級(jí)研究科學(xué)家 Nabil Imam 與美國(guó)康奈爾大學(xué)的嗅覺神經(jīng)生理學(xué)家展開合作。擁有神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算博士學(xué)位的 Imam 解釋說：“康奈爾大學(xué)的研究人員負(fù)責(zé)研究動(dòng)物的生物嗅覺系統(tǒng)，并測(cè)量動(dòng)物聞到氣味時(shí)的腦電波活動(dòng)。我們根據(jù)這些電路圖與電脈沖，導(dǎo)出了一套算法并將其配置在神經(jīng)擬態(tài)芯片上，尤其是在我們的 Loihi 測(cè)試芯片上?！盠oihi 是英特爾的神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算芯片，可將在生物大腦中發(fā)現(xiàn)的計(jì)算原理應(yīng)用于計(jì)算機(jī)架構(gòu)之中。

首先，我們是如何識(shí)別氣味的：如果你拿起一個(gè)葡萄柚聞一聞，水果分子就會(huì)刺激鼻腔內(nèi)的嗅覺細(xì)胞。鼻腔內(nèi)的細(xì)胞會(huì)立即向你的大腦嗅覺系統(tǒng)發(fā)送信號(hào)，一組相互連接的神經(jīng)元中的電脈沖就會(huì)在這個(gè)嗅覺系統(tǒng)中產(chǎn)生嗅覺。無論聞到的是葡萄柚、玫瑰還是有害氣體，你大腦中的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)都會(huì)產(chǎn)生該物體特有的感覺。同樣，你的視覺和聽覺、回憶、情緒和決策都有各自的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它們都以特定的方式進(jìn)行計(jì)算。

Loihi 學(xué)習(xí)檢測(cè)復(fù)雜混合物的不同氣味：Imam 和他的團(tuán)隊(duì)采用了一個(gè)由 72 個(gè)化學(xué)傳感器活動(dòng)組成的數(shù)據(jù)集，可對(duì)一個(gè)風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)中循環(huán)的 10 種氣體物質(zhì)（氣味）作出反應(yīng)。傳感器對(duì)各種氣味的反應(yīng)被傳送至 Loihi，由其芯片電路對(duì)嗅覺背后的大腦電路進(jìn)行模擬。Loihi 芯片迅速掌握了 10 種氣味各自的神經(jīng)表征，其中包括丙酮、氨和甲烷，即使有強(qiáng)烈的環(huán)境干擾也能識(shí)別出這些氣味。雖然你家中的煙霧和一氧化碳探測(cè)器能使用傳感器來探測(cè)氣味，但它們無法對(duì)各種氣味進(jìn)行區(qū)分；雖然它們一旦探測(cè)到空氣中的有害分子時(shí)會(huì)發(fā)出警報(bào)，卻無法對(duì)其進(jìn)行智能分類。

未來的應(yīng)用：Imam 表示，化學(xué)傳感領(lǐng)域多年來一直在尋找智能的、可靠的和快速響應(yīng)的化學(xué)傳感處理系統(tǒng)，或者稱之為“電子鼻系統(tǒng)”。他看到了搭載神經(jīng)擬態(tài)芯片的機(jī)器人在環(huán)境監(jiān)測(cè)、危險(xiǎn)物質(zhì)檢測(cè)以及在工廠質(zhì)量控制方面的應(yīng)用潛力。此外，該系統(tǒng)還可應(yīng)用于醫(yī)療診斷，因?yàn)榛加心承┘膊?huì)散發(fā)出特定的氣味。另一個(gè)例子是，搭載神經(jīng)擬態(tài)芯片的機(jī)器人可應(yīng)用于機(jī)場(chǎng)安檢區(qū)域，能夠更高效地識(shí)別危險(xiǎn)物質(zhì)。

在未來加入更多感官：Imam 表示，“我的下一步計(jì)劃，是將這種方法推廣到更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，包括從感官場(chǎng)景分析（理解你觀察到的各種物體之間的關(guān)系），到規(guī)劃和決策等抽象問題。理解大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何解決這些復(fù)雜的計(jì)算問題，將為設(shè)計(jì)高效、強(qiáng)大的機(jī)器智能提供重要啟示。”

亟待克服的挑戰(zhàn)：Imam 表示，嗅覺領(lǐng)域存在著一些挑戰(zhàn)。當(dāng)你走進(jìn)一家雜貨店時(shí)，可能會(huì)聞到草莓的氣味，但其氣味可能類似于藍(lán)莓或香蕉的氣味，它們會(huì)在大腦中引發(fā)非常相似的神經(jīng)活動(dòng)模式。有時(shí)候，人類甚至很難分辨出究竟是一種水果氣味還是多種香味的混合。當(dāng)系統(tǒng)聞到來自意大利的草莓和來自加利福尼亞的草莓時(shí)可能會(huì)出錯(cuò)，這兩種草莓可能有不同的香味，但需要?dú)w為一類。Imam 表示：“這些是目前我們?cè)谘芯啃嵊X信號(hào)識(shí)別時(shí)面臨的挑戰(zhàn)，我們期待在未來幾年內(nèi)解決這些問題，這樣的產(chǎn)品才能解決現(xiàn)實(shí)世界的問題，而不僅僅是解決在實(shí)驗(yàn)室演示的實(shí)驗(yàn)性問題?！痹?Imam 看來，自己從事的工作是“發(fā)生在神經(jīng)科學(xué)與人工智能技術(shù)交叉領(lǐng)域的當(dāng)代研究典范”。