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        semantic system ag——AI-ONE芯片開發(fā)商

        2010-03-27 06:56:04伍芳菊
        電腦與電信 2010年12期
        關(guān)鍵詞:范式遺傳算法處理器

        特約通訊員 伍芳菊

        semantic system ag通過(guò)開發(fā)智能系統(tǒng)構(gòu)建的基礎(chǔ)技術(shù),為智能化計(jì)算機(jī)系統(tǒng)提供了技術(shù)支持。該公司的工程師研發(fā)出新一代計(jì)算機(jī)處理器,使計(jì)算機(jī)可以像人腦一樣思考。這是人類第一次能夠利用計(jì)算機(jī)芯片進(jìn)行復(fù)雜思維和過(guò)程分析,并且得到的結(jié)果跟人類思考并無(wú)兩樣。

        AI-ONE智能處理器的誕生,使計(jì)算機(jī)可以從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)、迅速地找到相關(guān)信息,并根據(jù)調(diào)查結(jié)果做出正確決定。例如,生物學(xué)上部署類似的運(yùn)算系統(tǒng),分析復(fù)雜的生物識(shí)別模式和圖像。在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時(shí),這些系統(tǒng)還可自動(dòng)識(shí)別文本的語(yǔ)義相關(guān)性,分配適當(dāng)?shù)某绦颍贸龊侠斫Y(jié)論。智能處理技術(shù)讓計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)了說(shuō)話,可以用自然語(yǔ)言跟人類進(jìn)行溝通。

        智能處理器的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛。當(dāng)人類面對(duì)太多的信息負(fù)荷難以招架時(shí),抑或是無(wú)法同時(shí)進(jìn)行大量復(fù)雜問(wèn)題和任務(wù)的處理時(shí),智能處理技術(shù)可以幫上大忙。智能計(jì)算機(jī)將如同用戶的文明管家和忠實(shí)伴侶,時(shí)刻陪伴左右。雖然,這些系統(tǒng)不可能完全代替人腦,但是可以讓用戶少犯錯(cuò)誤,以及提高工作效率。另外,智能計(jì)算機(jī)還有一個(gè)最大優(yōu)點(diǎn)——不知疲倦。接下來(lái),筆者將就智能處理技術(shù)做一些簡(jiǎn)單的介紹。

        新舊計(jì)算機(jī)范式對(duì)比

        1.舊計(jì)算機(jī)范式

        數(shù)據(jù)是沉默寡言的,而程序是靈活聰明的。舊范式是基于這樣一種假設(shè)——認(rèn)為數(shù)據(jù)的信息結(jié)構(gòu)(內(nèi)在的或固有的信息模式)永遠(yuǎn)都不會(huì)被計(jì)算機(jī)系統(tǒng)自動(dòng)檢測(cè)。因此,舊計(jì)算機(jī)范式需要預(yù)設(shè)編程邏輯來(lái)識(shí)別這些信息結(jié)構(gòu)。

        2.新計(jì)算機(jī)范式

        所有數(shù)據(jù)包含各種形式(如文本、圖片、音頻、視頻等格式)的內(nèi)在信息。在新計(jì)算機(jī)范式中,程序被用作人類和機(jī)器的交流工具。

        計(jì)算技術(shù)新范式

        來(lái)自瑞士的一家公司——semantic system ag的科研團(tuán)隊(duì)研發(fā)出全世界專家都在探討的東西——智能處理器。這種處理器包含一個(gè)全息語(yǔ)義網(wǎng)狀組織(Holosemantic Meshwork,HSMW)——類似生物神經(jīng)元和突觸網(wǎng),這種組織架構(gòu)可以讓處理器像人腦一樣去思考。相互鏈接的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)可同時(shí)處理各種信息,根據(jù)內(nèi)在的語(yǔ)義模式進(jìn)行深入的改編和學(xué)習(xí)。

        處理器內(nèi)部被安裝一個(gè)全息語(yǔ)義網(wǎng)狀組織,每一塊處理器包含2500多萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元(細(xì)胞核),神經(jīng)元完全遵循傳統(tǒng)的遺傳算法的遺傳規(guī)則互相連接,這種神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的行為跟生物神經(jīng)元行為非常相似。在計(jì)算機(jī)內(nèi)部建一個(gè)自組織全息語(yǔ)義網(wǎng)狀組織,有助于儲(chǔ)存各種信息并使之抽象化。

        在研究所長(zhǎng)Manfred Hoffleisch的科學(xué)管理和帶領(lǐng)下,semantic system ag花了20年的時(shí)間成功破解神經(jīng)編碼,并研制出模擬生物思維的“可進(jìn)行思考”的處理芯片。之后,又用了4年的時(shí)間將這一新技術(shù)推向市場(chǎng)。

        semantic system ag的首席技術(shù)專家Thomas Diggelmann說(shuō):“一旦代碼被破解,最困難的挑戰(zhàn)就是如何把這個(gè)最新的“能思考的”處理器安裝在當(dāng)今的馮諾依曼架構(gòu)的計(jì)算機(jī)上。”

        盡管馮諾依曼計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)本身跟新處理器的操作理念不相匹配,工程師們最終攻克了這個(gè)難題,成功進(jìn)行了測(cè)試,在現(xiàn)有的個(gè)人電腦上證實(shí)了該理念是可行的。

        semantic system ag的首席執(zhí)行官Walter Diggelmann解釋說(shuō),“在得知該理念可行之后,下一步怎么做已經(jīng)非常明確。首先,必須開發(fā)新的能夠被插入到現(xiàn)有的每一臺(tái)計(jì)算機(jī)里面的處理芯片,然后是新型計(jì)算機(jī)?!?/p>

        主要研究方向

        20多年以來(lái),科學(xué)家的研究工作涉及到神經(jīng)學(xué)和數(shù)學(xué)科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域。近4年來(lái),他們把所有精力都集中在這一偉大目標(biāo)——破解神經(jīng)代碼和了解生物大腦如何處理和儲(chǔ)存信息。

        1.大腦功能的研究

        semantic system ag的研究目標(biāo)是盡可能現(xiàn)實(shí)地去模擬人腦的思維能力,最終實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)處理器跟人腦一樣思考。通過(guò)對(duì)新大腦皮層元素的功能和途徑的逐步了解,芯片慢慢地能夠像人腦一樣處理一些復(fù)雜問(wèn)題和分析工作。如果想產(chǎn)生準(zhǔn)確的結(jié)果,處理器必須有廣泛的知識(shí)做后盾。問(wèn)題是,處理器究竟需要被輸入多少知識(shí)才能做出正確決定、得出新的結(jié)論,關(guān)于這方面的研究剛開始而已。

        2.破解神經(jīng)代碼

        迄今為止,科學(xué)界一直致力于通過(guò)分析大腦和神經(jīng)結(jié)構(gòu)的反應(yīng)來(lái)理解神經(jīng)代碼這一過(guò)程,然后把神經(jīng)元刺激過(guò)程記錄下來(lái)。大多數(shù)科學(xué)家認(rèn)為,使用這種研究方法也許不能對(duì)大腦功能有一個(gè)全面的了解。事實(shí)上,大腦的功能并不是體現(xiàn)為某一種固定的信息模式。即使在不同的大腦,完全不同的神經(jīng)結(jié)構(gòu)也可以體現(xiàn)類似的信息模式。這些神經(jīng)結(jié)構(gòu)會(huì)隨著每次輸入數(shù)據(jù)的改變而改變,甚至之前已知的數(shù)據(jù)都會(huì)隨之重組。因此,當(dāng)務(wù)之急要了解神經(jīng)代碼的奧秘(即指遺傳算法)。為了正確了解思維過(guò)程潛在的數(shù)學(xué)原理,科學(xué)家采取了另一種研究方法——找尋和研究遺傳算法的秘密。

        (1)創(chuàng)建生物兼容的HSMW

        HSMW是建立兼容神經(jīng)網(wǎng)的關(guān)鍵。然而,僅僅構(gòu)建類似生物思維的神經(jīng)元(細(xì)胞)是不夠的,還必須考慮很多其它因素,比如自我組織和自我學(xué)習(xí)等內(nèi)在能力。HSMW本質(zhì)上不是智能的,它僅僅代表信息的存儲(chǔ)和處理。真正的智能化體現(xiàn)在通過(guò)與HSMW的溝通(對(duì)話),從而實(shí)現(xiàn)遺傳算法和刺激物(數(shù)據(jù))的相互作用。

        (2)思維過(guò)程實(shí)現(xiàn)

        HSMW與遺傳算法的結(jié)合允許對(duì)生物思維過(guò)程進(jìn)行模擬。此外,幻覺(jué)(圖像、想象)和外推法(估算,得出結(jié)論)的模擬也可一一實(shí)現(xiàn),使用最新的智能芯片來(lái)模擬數(shù)億生物細(xì)胞的行為,從而形成一個(gè)生物大腦模型。這種智能化具有能動(dòng)的特點(diǎn),不是一種靜態(tài)的結(jié)構(gòu)或者能力。

        準(zhǔn)確地說(shuō),人工智能是大腦(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其算法)和環(huán)境(刺激或數(shù)據(jù)輸入)相互作用的產(chǎn)物。也就是說(shuō),真正的智能是指正確解釋所輸入、存儲(chǔ)和處理的數(shù)據(jù)意義的一種能力。

        新型計(jì)算機(jī)思維過(guò)程

        人工智能的思維過(guò)程并不是一種瞬間的或單方面的反應(yīng),而是大腦(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其算法)多方面快速刺激的一個(gè)產(chǎn)物,即使重復(fù)運(yùn)行,得到的結(jié)果(指計(jì)算機(jī)得出的結(jié)論)也不會(huì)發(fā)生任何改變。而且,整個(gè)過(guò)程進(jìn)行得異常迅速,不會(huì)受到(用戶)手動(dòng)影響。這一過(guò)程被稱為“自主智能”,它能夠根據(jù)給定參數(shù)進(jìn)行自我調(diào)節(jié),并提供可基于數(shù)據(jù)本身發(fā)現(xiàn)的內(nèi)在信息模式(概念模式)的功能。

        思維過(guò)程是以系統(tǒng)內(nèi)部給定的信息為依據(jù),所以系統(tǒng)應(yīng)該被輸入盡可能多的信息,才能得出合理結(jié)論。記憶、操作經(jīng)驗(yàn)、記錄等因素對(duì)作出結(jié)論起著至關(guān)重要的作用。所以,作出正確結(jié)論需認(rèn)真衡量這些因素。此外,思維過(guò)程是一個(gè)完全遞歸(規(guī)則可重復(fù)使用),自動(dòng)平衡、自我組織和自我控制的一個(gè)過(guò)程。因此,技術(shù)實(shí)現(xiàn)必須具有同等性質(zhì):遞歸性、自動(dòng)平衡、自我組織和自我控制。否則,不可能發(fā)生現(xiàn)實(shí)、自發(fā)的思維過(guò)程。如果事先在大腦芯片里面編寫了某種邏輯,那么該芯片會(huì)跟其程序員一樣聰明。

        接下來(lái),筆者將對(duì)能進(jìn)行思維過(guò)程的AI-ONE智能處理器做一些簡(jiǎn)要的介紹。

        AI-ONE智能處理器

        AI-ONE智能處理器由多個(gè)遺傳算法構(gòu)成,這些算法可接受各種數(shù)據(jù)類型(如二進(jìn)制數(shù)據(jù)、文本、音頻、指定格式、物理信號(hào)等)的循環(huán)性模式的遺傳檢測(cè)。數(shù)據(jù)分析時(shí)不需要知道循環(huán)模式,因?yàn)樵谝演斎霐?shù)據(jù)中可循環(huán)保存,用的時(shí)候能夠被遺傳算法找到。識(shí)別循環(huán)模式并不需要以試圖檢測(cè)輸入數(shù)據(jù)流中重大變化的線形算法為根據(jù),它本身就具有檢測(cè)的特性。

        1.技術(shù)基礎(chǔ)

        AI-ONE智能處理器采用新的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(全息語(yǔ)義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Holosemantic neural network,以下簡(jiǎn)稱HSNN),通過(guò)把數(shù)據(jù)引入到HSNN之后,輸入數(shù)據(jù)可被轉(zhuǎn)換成神經(jīng)細(xì)胞和突觸。產(chǎn)生的神經(jīng)元細(xì)胞相互連接,能識(shí)別內(nèi)在的循環(huán)模式。因此,AI-ONE智能處理器可以理解為一種全新的能實(shí)現(xiàn)人工智能系統(tǒng)的電腦平臺(tái)。開發(fā)商使用API,把必須由AI-ONE處理器處理過(guò)的最小數(shù)據(jù)量定義為量化的原子數(shù)據(jù)塊,大小取決于特定的協(xié)議/文件格式的應(yīng)用價(jià)值。

        2.AI-ONE智能處理器的特點(diǎn)

        (1)內(nèi)在的信息檢測(cè)(模式概念)

        (2)對(duì)任何數(shù)據(jù)格式符號(hào)(符號(hào)研究)關(guān)系和意義的識(shí)別

        (3)復(fù)制信息存儲(chǔ)

        (4)自動(dòng)獲取知識(shí)和采集信息

        (5)低能量損耗:AI-ONE智能處理器幾乎不存在熱顯影,高速運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)也不需要冷卻裝置。

        (6)PIM(Process in Memory記憶處理):整個(gè)過(guò)程是動(dòng)態(tài)的、自我控制的,信息的存儲(chǔ)及處理直接在處理器上完成。

        3.記憶存儲(chǔ)程序

        被安裝在標(biāo)準(zhǔn)的PCI或USB接口印刷電路板上的處理器把數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)兩項(xiàng)功能合二為一。每塊電路板的容量在0.5-1.0 GB之間,可根據(jù)數(shù)據(jù)容量大小不同進(jìn)行集群,不管多大的數(shù)據(jù)容量(如千兆字節(jié),或者更大字節(jié))都不存在容量擴(kuò)展的限制。

        4.AI-ONE智能處理芯片的應(yīng)用領(lǐng)域

        AI-ONE智能處理芯片可以理解為對(duì)當(dāng)今計(jì)算機(jī)技術(shù)的補(bǔ)充。除了前文所描述的特點(diǎn)之外,AI-ONE還能用數(shù)學(xué)和算法進(jìn)行編程,并兼容所有布爾邏輯數(shù)據(jù)處理和開發(fā)商的語(yǔ)義命令。以下列舉了其主要應(yīng)用領(lǐng)域:

        (1)生物模式識(shí)別(模式和概念識(shí)別)

        (2)數(shù)字證據(jù)取證(剖面儀)

        (3)歸檔(符號(hào)和相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)的歸檔)

        (4)工作流(自動(dòng)分類)

        (5)充當(dāng)信息匹配器(信息內(nèi)容對(duì)比)

        (6)數(shù)據(jù)擷取/搜索(語(yǔ)義搜索,符號(hào)推論)

        (7)知識(shí)管理

        (8)智能計(jì)算法(機(jī)器人學(xué)、對(duì)話系統(tǒng)、聊天機(jī)器人、智能化事件)

        5.準(zhǔn)確定位AI-ONE智能處理器

        AI-ONE智能處理器的目標(biāo)不是作為一個(gè)最終用戶消費(fèi)產(chǎn)品,而是投向那些想開發(fā)人工智能程序的軟件供應(yīng)商。AI-ONE智能處理器沒(méi)有使用當(dāng)今知名的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如HOPFIELD神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、KOHONEN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等),也沒(méi)有使用任何模糊邏輯研究方法,更不能創(chuàng)造任何“神奇”的東西。AI-ONE處理器只是提供一種檢測(cè)某一特定數(shù)據(jù)量本身固有模式的遺傳方法。

        6.AI-ONE智能處理器——智能應(yīng)用的簡(jiǎn)易方法

        通過(guò)使用應(yīng)用程序編程接口(API)和圖書室來(lái)研發(fā)智能程序,可以節(jié)省工程師很多的時(shí)間和精力。此外,這些都將成為超級(jí)生物啟發(fā)智能化的特色。

        除了AI-ONE智能處理器之外,作為IT核心技術(shù)的創(chuàng)始者和供應(yīng)商,semantic system ag研發(fā)的組合產(chǎn)品還包括core-technology(核心技術(shù)),以及在模式識(shí)別所應(yīng)用發(fā)展的各個(gè)領(lǐng)域的API軟件、方案和服務(wù)等。

        AI-ONE智能處理器未來(lái)的市場(chǎng)是巨大的。例如,很多航空公司使用的PNL-MATCHER(passenger name list matcher乘客名單配對(duì)程序)就是由AI-ONE智能處理器提供技術(shù)支持。另外,用來(lái)識(shí)別和配對(duì)犯罪現(xiàn)場(chǎng)的罪犯鞋子腳印的ASTIS(automatic shoe track information system自動(dòng)鞋子腳印信息系統(tǒng))也是采用AI-ONE智能處理技術(shù)。從某種程度上,AI-ONE正在引領(lǐng)ICT新一輪的革命,將在越來(lái)越多的行業(yè)發(fā)揮其特有的價(jià)值。

        參考資料:

        1.http://www.semanticsystem.com/en/

        2.http://www.helisara.com/Helisara_Flyer_1_english_V-WL-01.pdf

        3.http://www.AI-ONE.com

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