##神经拟态芯片取得重大突破，对AI有何意义？( 二 )
宋继强表示 ， 神经拟态计算的优势在于 ， 第一 ， 不需要依赖于大量的数据 。神经拟态计算可以从一个样本的训练中就可以达到百分之九十多的相对比较高的准确率 ， 这和过去人们专门去定制一些规则特征来识别的效果非常相似 。人定立规则的意思是 ， 假如我知道这个气味由哪几种分子构成 ， 比如二氧化硫是臭鸡蛋味 ， 我就可以知道这其中什么样的分子会导致臭鸡蛋味 ， 可以定制一些化学传感器、其他的有机物传感器来指定检测这两种特定的分子构成 ， 然后标注成这是二氧化硫的气味 。但神经拟态芯片不需要人做这样的划分 ， 而是直接取出来 。这张Loihi识别模型图很好地解释了神经拟态芯片做这件事情的机理 。
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它是从人脑做嗅觉识别的过程去获得启发 ， 人是通过鼻腔让空气吸进来 ， 如果想甄别味道更快 ， 可能要快速呼吸几下 ， 让它的浓度、流动的速度都加快起来 ， 可以接触到更多气味 。所以它是让空气流动和鼻子里的传感细胞接触 。这张图里还显示出传感细胞分成几种、每种的构造以及不同的感知细胞 。然后连到底下的感知神经元 ， 感知细胞相当于我们在构造电子鼻时 ， 放了一些化学传感器或者有机物传感器 。这样我们就构造出一个类似于人的鼻腔通道 ， 然后感知气体流过它的分子接触 ， 传感细胞时间的、空间的序列 ， 构造出一个阵列一样的传感器的组合 ， 就可以在气味经过的时候形成一个时间上的脉冲序列 ， 然后它有空间上的分布 。这就与人的嗅觉系统的感知机理比较接近 。同时因为人脑里是靠神经元机制形成刺激-激励 ， 形成以后要在神经元里累积 ， 累积以后要去释放 ， 就与神经拟态系统怎么用SNN模型 ， 也就是脉冲神经网络的模型去模拟它相关 。所以神经拟态芯片是比较容易让人们构造一个模型 ， 包含对时间和空间序列处理的一个模型 ， 然后放在它上面 ， 对数据进行模式的匹配 。通过这一测试能把它的模式很好地记录下来 ， 记录下来之后再碰到这样一个气味就能够产生最高响应 。同时为了不要让其他可能的气味误识为它 ， 这个阵列需要构造得比较大 ， 上面传感细胞的传感器种类要更多 。
“从这个工作图上我们看到了它从理论到实践的基础 ， 以及可以扩展识别更多种类气体的扩展化的路径 。”宋继强说 ， 神经拟态芯片解决了如何可以在低成本、数据量很少、功耗很低的背景下来解决闻味的问题 。因为在一个Loihi芯片上构造这样的系统 ， 它的功耗非常低 ， 功耗只是毫瓦级别 ， 无论是是训练还是识别都不需要花太多电 ， 所以可以把它做成类似于“电子鼻”的小设 。而且它可以扩展去识别很多种类的气体 。
那么量子计算等其他计算是否能够拥有与神级拟态计算一样的解题能力？宋继强表示 ， 当然也可以用传统计算机来解题 ， 但如果是传统计算机就需要构造更精巧的算法 ， 在传统的CPU上当然可以模拟各种各样的计算场景 ， 但是执行效率肯定不如在Loihi上这么直接、这么低功耗 。而量子计算是适合做大规模有并行选项同时验证的事情 ， 并不是适合做嗅觉识别 ， 因为嗅觉识别需要针对只有少量的、有时间序列的数据 ， 进行快速判别 。
Pohoiki Springs难在哪里？有什么突破意义？
英特尔这次公布的新系统Pohoiki Springs研发难度有多大？与上一代的系统相比有哪些突破？这些突破有什么意义？
宋继强表示 ， Pohoiki Springs是在上一代Pohoiki Beach的基础上继续进行大规模的互联 。首先把互联的规模加大 ， 加大后面临几个问题：第一互联之后怎么保证这些信息的传递 ， 我们知道在一个64芯片的Pohoiki Beach板级方案上 ， 所有的芯片之间的连接是在一块电路板上 ， 所以它们之间的速度是比较一致 ， 很有保障的 。当我们把12倍的板子连起来时 ， 那就要增加更多的I/O连接组建和信息传递协议的处理 ， 如何保证信息传递的有效和时效性 。
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