研究人員說(shuō)，Loihi可以根據(jù)測(cè)試樣品的氣味識(shí)別出每種化學(xué)物質(zhì)，而不會(huì)顛覆此前學(xué)習(xí)到的氣味記憶。不僅如此，與任何傳統(tǒng)的識(shí)別系統(tǒng)（包括深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)）相比，Loihi芯片還顯示出更高的準(zhǔn)確性，而深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)則需要大約3000倍的訓(xùn)練樣本，才能達(dá)到相同的準(zhǔn)確性。

英特爾實(shí)驗(yàn)室高級(jí)研究科學(xué)家Nabil Imam說(shuō)：“我們正在基于Loihi開發(fā)神經(jīng)算法，以模仿人類聞到氣味后大腦的反應(yīng)。這項(xiàng)工作是在神經(jīng)科學(xué)和人工智能交叉領(lǐng)域進(jìn)行當(dāng)代研究的一個(gè)典范，證明了Loihi具有重要的傳感潛力，可以讓各行各業(yè)從中受益。”

Loihi芯片是一種旨在模仿人腦處理和解決問(wèn)題方式的硬件。該芯片于2017年9月首次發(fā)布，當(dāng)時(shí)英特爾稱，Loihi具有“令人難以置信的”學(xué)習(xí)速度。Loihi芯片的獨(dú)特之處在于，它可以利用已有知識(shí)來(lái)推斷新數(shù)據(jù)，從而隨著時(shí)間的推移，以指數(shù)速度加快學(xué)習(xí)過(guò)程。

Loihi芯片基于“神經(jīng)形態(tài)計(jì)算”架構(gòu)，該架構(gòu)的靈感來(lái)自科學(xué)家對(duì)人腦及人腦解決問(wèn)題的最新理解。

今天發(fā)表在《自然機(jī)器智能》雜志上的這項(xiàng)最新研究，描述了英特爾實(shí)驗(yàn)室和康奈爾大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)如何基于人腦嗅覺(jué)回路的結(jié)構(gòu)和動(dòng)力學(xué)，從零開始開發(fā)神經(jīng)算法。Loihi芯片可以學(xué)習(xí)并識(shí)別10種不同危險(xiǎn)化學(xué)品的氣味。

要了解Loihi是如何做到這一點(diǎn)的，將進(jìn)一步有助于了解人腦如何感知不同氣味。例如，當(dāng)一個(gè)人拿起葡萄柚聞氣味的時(shí)候，水果中的分子會(huì)刺激鼻子的嗅覺(jué)細(xì)胞，由嗅覺(jué)細(xì)胞發(fā)送給大腦。然后，在相互連接的神經(jīng)元組中的電脈沖產(chǎn)生對(duì)該氣味的獨(dú)特感知。

英特爾研究人員解釋說(shuō)：“無(wú)論你聞的是葡萄柚、玫瑰還是有害的氣體，大腦中的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)都會(huì)產(chǎn)生該物體特定的感覺(jué)。類似地，你的視覺(jué)和聽覺(jué)、記憶、情緒、決策都有各自的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以特定的方式進(jìn)行計(jì)算。”

英特爾團(tuán)隊(duì)在最新研究中采用的數(shù)據(jù)集中，包含了大腦對(duì)72種已知化學(xué)物質(zhì)的感官活動(dòng)以及響應(yīng)每種化學(xué)物質(zhì)氣味的方式。這些數(shù)據(jù)被用于配置英特爾研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)Loihi芯片的“生物嗅覺(jué)電路圖”。這樣一來(lái)，Loihi芯片就可以識(shí)別每種氣味的神經(jīng)表示，并識(shí)別每種氣味。

Moor Insights＆Strategy分析師Patrick Moorhead表示，英特爾的這項(xiàng)研究表明，確定各種有害化學(xué)物質(zhì)的氣味，是神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的一個(gè)很好的用例。

Moorhead稱：“神經(jīng)運(yùn)動(dòng)計(jì)算就像人類大腦一樣進(jìn)行訓(xùn)練和推斷，因此，很高興看到英特爾在這一研究領(lǐng)域開辟了一條道路?！?/p>

Imam在博客文章中表示，可以將Loihi的嗅覺(jué)能力作為幫助醫(yī)生診斷疾病的新型“電子鼻系統(tǒng)”，其他用途還包括開發(fā)更高效的煙霧和一氧化碳探測(cè)器，或者是在機(jī)場(chǎng)探測(cè)武器和爆炸物。

“下一步是將這種方法推廣到解決更廣泛的問(wèn)題，從感官場(chǎng)景分析（理解你觀察到的物體之間的關(guān)系）到抽象問(wèn)題，例如計(jì)劃和決策。了解大腦神經(jīng)回路如何解決這些復(fù)雜的計(jì)算問(wèn)題，將為設(shè)計(jì)高效而強(qiáng)大的機(jī)器智能提供重要的線索?！?/p>

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