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        計(jì)算的未來

        2016-08-11 19:01:46布魯諾·米切爾
        南風(fēng)窗 2016年15期
        關(guān)鍵詞:人腦大腦芯片

        布魯諾·米切爾

        1955年,美國(guó)計(jì)算機(jī)科學(xué)家約翰·麥卡錫(John McCarthy)創(chuàng)造了“人工智能”一詞,自此以后,公眾構(gòu)想出一個(gè)這樣的未來—有意識(shí)的計(jì)算機(jī)和機(jī)器人能像人一樣思考和行動(dòng)。但盡管這一未來確實(shí)可能到來,目前還相當(dāng)遙遠(yuǎn)。

        但可以預(yù)見的計(jì)算前沿亦相當(dāng)令人激動(dòng)。我們已經(jīng)進(jìn)入了IBM所謂的認(rèn)知時(shí)代。計(jì)算的突破正在增強(qiáng)我們利用大量數(shù)據(jù)的能力,為某些全世界最重要的決定提供指導(dǎo),并有望對(duì)整個(gè)產(chǎn)業(yè)造成革命性影響。

        “認(rèn)知計(jì)算”一詞是指這樣的系統(tǒng):它沒有明確的程序,相反地,是為了學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)而打造。這些系統(tǒng)從無結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)中提取有用的信息,從而加快了信息時(shí)代,能幫助用戶完成范圍甚廣的一系列任務(wù),包括識(shí)別獨(dú)特的市場(chǎng)機(jī)會(huì)、發(fā)現(xiàn)疾病的新療法,為城市、公司和社區(qū)制定創(chuàng)新性的解決方案等。

        認(rèn)知時(shí)代標(biāo)志著應(yīng)用科學(xué)理解大自然和推動(dòng)人類繁榮的新階段。其濫觴可以追溯到2011年,認(rèn)知計(jì)算機(jī)系統(tǒng)沃森在游戲秀《Jeopardy!》中打敗了兩位人類冠軍。此后,沃森又繼續(xù)取得了大量成就,證明了認(rèn)知計(jì)算有能力使用大數(shù)據(jù)處理某些人類所面臨的最困難的系統(tǒng)性問題。

        廣泛而言,認(rèn)知系統(tǒng)提供了五項(xiàng)核心能力。首先,它們創(chuàng)造了更深度的人類參與,通過使用關(guān)于個(gè)體的數(shù)據(jù)創(chuàng)造更加完整的人類互動(dòng)。其次,它們擴(kuò)大和提升專業(yè)知識(shí),從不同領(lǐng)域的專家中學(xué)習(xí),讓這些知識(shí)能為廣泛的群眾所用。第三,它們提供產(chǎn)品,比如連接到物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品,這些產(chǎn)品具有感知周邊世界、了解它們用戶的能力。第四,它們讓操作員得以利用大量數(shù)據(jù),有助于管理工作流、提供情境、實(shí)現(xiàn)持續(xù)學(xué)習(xí)、改善預(yù)測(cè)、改進(jìn)經(jīng)營(yíng)效率。最后—也許是最重要的—它們讓用戶能夠感知傳統(tǒng)方法無法發(fā)現(xiàn)的模式和機(jī)會(huì)。

        認(rèn)知系統(tǒng)的靈感來自人的大腦,這個(gè)器官仍有許多內(nèi)容等待我們探索。隨著系統(tǒng)規(guī)模和復(fù)雜程度的增加,傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)架構(gòu)正在走向極限,因?yàn)楹碾娏康募ぴ龊驮g的傳輸延時(shí)日益成為負(fù)擔(dān)。事實(shí)上,就能源效率而言—用“無結(jié)構(gòu)”數(shù)據(jù)上每能源單位的計(jì)算次數(shù)衡量—人腦表現(xiàn)要比最佳人造機(jī)器還要高出大約1萬(wàn)倍。

        如今,據(jù)數(shù)字力量集團(tuán)(Digital Power Group)CEO馬克·米爾斯(Mark Mills)的數(shù)據(jù),計(jì)算機(jī)消耗了大約世界發(fā)電量的10%。為了充分實(shí)現(xiàn)認(rèn)知時(shí)代的好處,我們必須能夠處理巨量信息;在未來15年,“數(shù)字上可接觸”的數(shù)據(jù)數(shù)量預(yù)計(jì)將增加1,000多倍。只有在能源效率實(shí)現(xiàn)巨大的改進(jìn),才有可能實(shí)現(xiàn)使用如此大量數(shù)據(jù)所需要的計(jì)算量。

        趕超人腦的表現(xiàn)和效率可能需要我們模仿某些大腦結(jié)構(gòu)。我們不必試圖從越來越大的芯片中榨取能源密集型性能,可以重新排布計(jì)算機(jī)元件,組成類似于人腦的密集3D矩陣,從而實(shí)現(xiàn)能源效率而言不是性能的最大化。

        在3D環(huán)境中部署芯片讓計(jì)算機(jī)的各種要素彼此之間更加接近。這不僅縮短了它們的通訊時(shí)間;也改善了能源效率,幅度可達(dá)5,000倍—有望產(chǎn)生能源效率接近生物腦的計(jì)算機(jī)。目前,通過可用移動(dòng)技術(shù)和熱水冷卻建造的性能大幅提高的計(jì)算機(jī)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了比傳統(tǒng)系統(tǒng)高十倍的能源效率。

        但人造計(jì)算機(jī)效率低下不僅是因?yàn)樗鼈冃枰獮樾酒┠?,也是因?yàn)樗鼈冃枰茉催\(yùn)行空調(diào)從而帶走處理器所產(chǎn)生的熱量。人腦在這方面也能提供教益。正如大腦使用糖分和血液提供能源、冷卻各個(gè)區(qū)域,3D計(jì)算機(jī)也可以使用冷卻液體為芯片輸送能量。除了散熱,這種冷卻液體還能為向處理器提供能量的電化學(xué)系統(tǒng)供能。這反過來能進(jìn)一步增加封裝密度—從而提高效率。

        通過模仿人腦的某些特點(diǎn),計(jì)算機(jī)有望大大增加緊湊性、效率和性能。而這反過來能讓我們充分利用認(rèn)知計(jì)算—為我們真正的大腦提供新的支持、仿真和啟發(fā)資源。

        本文由 Project Syndicate授權(quán)《南風(fēng)窗》獨(dú)家刊發(fā)中文版。作者是IBM蘇黎世研究中心科學(xué)家。

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