『科技园游会』2019年人工智能研发热点回眸( 二 )
如图1显示 ， 人工智能在许多区块链平台的使用中获得好处 ， 这些平台可以执行机器学习算法并跟踪存储在分布式P2P存储系统上的数据 。 这些数据通常来自智能连接产品 ， 这些产品包括各种来源 ， 例如物联网设备、群体机器人、智能城市、建筑物和车辆 。 还可以利用云的功能和服务进行链下机器学习分析和智能决策以及数据可视化 。
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图1AI对新兴技术的影响
脑机接口技术
脑机接口（BCI）为人们提供了一种无需行动即可传达信息的方式 。 取而代之的是 ， 人们进行脑力活动 ， 例如想象运动或计数 ， 这些活动会产生计算机可以检测到的特定大脑活动模式 。 然后计算机向用户实时提供反馈 。
所有BCI都有4个组成部分 。 首先 ， 传感器必须可以检测大脑活动 。 大多数BCI通过非侵入性手段来检测大脑活动 ， 也有一些BCI使用植入的电极可以提供有关大脑活动的更多详细信息 。 其次 ， 自动信号处理软件必须识别并区分反映用户意图的大脑活动 。 第三 ， 外部设备必须基于信号处理模块的结果提供某种反馈 。 这可能涉及在监视器上显示单词 ， 移动外骨骼或控制假肢 。 第四 ， 操作环境必须控制其他3个组件之间以及与最终用户之间的交互方式 。
2019年7月17日 ， 马斯克宣布Neuralink公司的脑机接口技术获得突破性进展 ， 与之前的技术相比 ， 对大脑的损伤更小、传输数据能力更强 。 Neuralink公司已经用该技术对动物进行了多次手术 ， 并且成功地放置了“细微的线”的电路 ， 使机器能被动物的大脑控制 ， 有大约87%的成功率（图2） 。
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图2脑机接口模型
Neuralink公司在向柔韧、可扩展的脑机接口发展方面有重大突破 ， 该接口将通道数相比之前的数量增加了一个数量级 。 系统包含超细聚合物探针、神经外科手术机器人、定制的高密度电子设备3个主要组件 。 微型定制电子设备 ， 使人们能够同时从所有电极流传输完整的宽带电生理数据 。 将该系统打包以用于长期植入 ， 并定制开发了在线峰值检测软件 ， 该软件可以低延迟检测动作电位 。 该系统构成了最先进且是面向完全植入式人脑-机器接口的平台 。
Nerualink公司已经开发出定制工艺 ， 所需要的最小神经探针由多种生物相容性薄膜材料制作 。 聚酰亚胺主要组成了这些探针中使用的主要基板和电介质 ， 其中封装金薄膜迹线 。 每个薄膜阵列均由“传感器”区域和具有电极接触和走线特征的“螺纹”区域组成 ， 在该区域中 ， 可进行信号放大和采集的定制芯片与薄膜相接 。
AI芯片
机器学习算法在许多应用中都取得了重大进步 。 但是 ， 它们在最新平台上的硬件实现仍然面临一些挑战 ， 并受到各种因素的限制 ， 例如内存容量、内存带宽和互连开销等 ， 所以开发专为人工智能优化的芯片 ， 对人工智能的发展和应用十分重要 。
【『科技园游会』2019年人工智能研发热点回眸】有两种通用方法开发通用人工智能：面向计算机科学和面向神经科学 。 由于它们的编码方案和表达方式存在根本性不同 ， 因此这两种方法依赖于不兼容且截然不同的平台 ， 从而减慢了人工智能的发展 。 人们非常希望有一个通用平台来支持受神经科学启发的模型和算法和流行的基于计算机科学的人工神经网络 。
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