##神经拟态芯片取得重大突破，对AI有何意义？( 三 )
第二是在上面支持软件开发的时候 ， 要更好地把硬件连接差异掩盖掉 ， 让大家非常容易使用 ， 就像使用一个大脑组织一样 ， 不同的分区可能不同有功能的组合 ， 实现灵活分区使用 ， 这需要一个分布计算的软件层支持 ， 所以这一层也比较关键 。
第三是这上面要开发一些新模型也会涉及到更大规模的模型的设计和处理 ， 这也比在小芯片上要困难 。
它的难度分为三层 ， 一是底层如何把这么多块芯片互连起来 ， 把它全部连接起来同时要保证连接的有效性和时效性 ， 这在业界没有做过 。二是软件层 ， 要支持互连计算、分布式计算和灵活分区 ， 这也是没有人做过的 。三是支持更大规模的做动态规划和优化的实验 ， 这也是英特尔首先做 。
为什么要做这样一个大规模的系统？宋继强表示 ， 因为在很多领域的应用里要做优化、约束满足、动态规划时 ， 需要耗费很多时间需要消耗很多电力 ， 而切换算法在神经拟态芯片Loihi上做可以更快、功耗更低 。
类脑计算何时真正接近于人脑？
计算机在不断接人脑的维度上 ， 目前走到了哪一步？如果我们用小溪、小河到大海来形容现在走到了哪一个程度？还要突破哪些屏障才能真正走到大海？
“这比较难给出确切答案 。”宋继强说 ， 一方面因为人类对于大脑的了解和认知进展并不像摩尔定律的那样高速 ， 它的进展非常缓慢 。现在对于神经元结构基本了解 ， 对于某些人的感知机理也有了解 ， 特别像视觉、听觉、嗅觉这些比较重要的感知机理有所了解 ， 但其他更深层次的感知、认知是怎么形成依然不了解 。不过现在Loihi设计用的比较复杂的脑神经元的工作模型 ， 这是我们首先可以借鉴的 。另一方面在器件上 ， 人脑的工作方式和传统的半导体的工作机理也并不完全一样 ， 所以我们也在做新的底层器件研发 ， 比如忆阻器 ， 既可以存储也可以计算的一种器件 。
不过 ， 宋继强进一步表示 ， 除了我们对人脑的认知机制与工作机制的了解需要继续推进 ， 我们还需要换一个维度 ， 从超出人脑来看IT能够带来什么 。“我们说人脑很神秘、很厉害 ， 但是毕竟是一个生物组织 ， 有它的极限 。我现在手里有一个更强的武器比如IT、半导体、量子计算等工具 ， 它会有比人脑更强的能力 。”如何利用这些东西、利用这些芯片与人脑的研究相结合、跨学科结合就能够更好地往前推进 。
“最重要的是需要找到很好的应用导向 。”宋继强表示 ， 比如英特尔对于Loihi研究 ，Loihi的主要贡献一方面它是新的架构设计 ， 实现了大规模集连 ， 而且把工具链做起来了 。另一方面是Loihi构建了一个社区（英特尔神经拟态社区INRC） ， 社区中不仅有所类脑神经拟态计算研究的学术机构 ， 也吸纳进来非常多不同种类的创业公司、五百强企业 ， 希望通过探索看看这样的神经拟态计算能够很好地解决哪些应用领域问题 ， 由此来驱动神经拟态计算的发展 。就像2012年深度学习在学术界崭露头角之后 ， 于2016、2017年在产业界大规模使用于安防领域、生物认证领域、金融领域等 ， 以这样的发展路径能够形成从技术到规模化应用的生态 。“这是一个并行发展而不是线性发展的事情 ， 所以很难给你一个预测时间 。” 宋继强同时表示神经拟态芯片在英特尔的芯片布局中属于研究测试芯片 ， 不是一个产品芯片 ， 主要是在服务研究社区 。未来如果有更大规模的商业应用场景 ， 不排除将其通用化 。
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