麻省理工學院的芯片上的大腦可以使人工智能更加便攜

在過去的幾年里，我們在人工智能方面取得了相當大的進步，部分原因是由機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡驅動的消費產(chǎn)品越來越受歡迎。 然而，我們?nèi)匀贿h離有意識的Android的夢想或噩夢，因為AI，正如我們所知道的，它在很大程度上依賴于軟件，這些軟件必須運行在強大的硬件上，就像大櫥柜一樣大。 然而，麻省理工學院的工程師已經(jīng)發(fā)明了一種新的設計，可以使人工大腦適合于更便攜的設備，或者在未來，結構與人類頭部的大小。

與有機大腦的比較不僅僅是一個隱喻，因為這個新的“芯片上的大腦”更接近于模仿我們自己的大腦工作方式。 它不簡單地使用只發(fā)送1（供電)和0(不供電）值的晶體管，而是使用模擬大腦突觸的記憶器或記憶晶體管來傳輸，更重要的是，記住，更廣泛的值范圍取決于通過它的電荷。

記憶體不是新的，但它們的問題一直是大小和功率效率的問題。 電流設計需要一個最小電壓將離子從記憶器的負極端傳輸?shù)秸恕?這反過來又需要一個相當大的通道，使整個芯片設計更大。 然后，挑戰(zhàn)是找到一種材料，可以讓離子通過一個薄而窄的傳導通道，但仍然保持自己在一起，以實際登記電荷。

這些麻省理工學院的工程師轉向冶金學，尋找一種能使負極與正銀電極以這種方式連接的金屬混合物。 他們想出的解決方案是一種銀和銅的合金，使他們能夠把成千上萬的這樣的記憶體塞進毫米方硅芯片中。

結果是非常有希望的，因為記憶器記住了它們接收到的初始電流，即使電壓是隨著時間的推移而調(diào)制的。 這實際上使芯片能夠記住圖像，例如，并且每次都不退化地復制完全相同的清晰圖像。 工程師們的目標是構建既可移植又能超越現(xiàn)有的基于軟件的人工突觸網(wǎng)絡的神經(jīng)網(wǎng)絡硬件。