导读 与传统人工智能技术相比，英特尔第五代Loihi芯片利用神经形态学计算，在更少的训练数据上学习得更快，包括如何闻起来像人，以及仅基于微小
与传统人工智能技术相比，英特尔第五代Loihi芯片利用神经形态学计算，在更少的训练数据上学习得更快，包括如何闻起来像人，以及仅基于微小数据集的一个样本做出准确的结论。
英特尔神经形态计算实验室主任迈克戴维斯(Mike Davies)最近在AI Show播客中告诉我：“这实际上是我们试图理解并映射到硅的主要内容.大脑通过单一例子进行学习的能力。”“因此，通过仅显示清晰的气味，我们可以将其以高维表示存储在芯片中，然后使其能够识别各种嘈杂、腐败和封闭的气味，就像您将遇到的气味一样。真实的世界。”
20世纪80年代以来，出现了神经形态计算，它是利用技术模仿生物系统的一种尝试。英特尔认为这是“下一代AI”，并设计了Loihi芯片，其中的神经单元可以逼近人脑的某些功能。
“我们更多的是基于第一性原理，根据我们在大脑中发现的东西重新考虑计算，忽略或忘记我们对设计和计算芯片的传统方法的理解，只是试图进行逆向工程，理解大脑的功能，并将其映射到硅上。”戴维斯说。
目标不仅是识别一种气味，而且是人工总结气味。如果是苹果，是好吃的红的还是史密斯奶奶的？成熟还是腐烂？是人可能吃的饭，还是有毒？
20世纪50年代，弗兰克罗森布拉特(Frank Rosenblatt)建造了一个“感知器”，戴维斯将其描述为一个充满计算机技术的整个房间(重达5吨)，它本质上模拟了一个人类神经元。英特尔最新的Pohoiki Springs系统采用768个Loihi芯片构建，可以模拟1亿个神经元。
公司在整个人脑中有超过1000亿个神经元，与公司相差三个数量级。
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