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[2012年，谷歌使用16，000个计算机处理器构建了一个10亿个神经元模拟器，使用冯·诺依曼计算机架构将其命名为“谷歌大脑”。冯·诺依曼理论的主要核心是数字计算机的数字系统采用二进制，即0和1；同时，计算机按程序顺序执行，这就是所谓的“串联”。]
击败韩国围棋明星李世石后，谷歌的阿尔法围棋一举成名。比赛期间，谷歌团队必须通过谷歌云服务将位于美国中西部的阿尔法戈服务器连接到韩国首尔的游戏室。一旦服务器连接失败，alphago将完全无法运行，并失去“思考”的能力。
其中一个痛点现在可能已经解决了。
在这两天举行的上海科技博览会上，中国类似大脑的人工智能初创公司西山丽科技提出了“片上学习”的概念，并宣布该团队已经开发了一个可应用于实践的“片上学习”系统维基。由于其低能耗和高速度，“片上学习”被认为是继当前“在线学习”之后最有前途和应用最广泛的机器学习方法。
“片上学习”与“在线学习”
从目前全球市场来看，机器学习主要是通过“在线学习”技术来改进的，即利用大规模高性能计算平台进行模型训练，然后将训练好的模型直接部署在硬件中，实现产品的优化和升级。目前，该技术已广泛应用于人工智能领域，并在视觉和大数据分析方面取得了有效突破。谷歌的alphago是“在线学习”的典型例子。
与“在线学习”相比，“片上学习”向前迈进了一大步，这意味着机器学习可以直接在硬件层面上完成，通过在硬件层面上的不断“自我学习”和“自我完善”，实现了高效率、低功耗、本地化数据处理和计算机小型化的优势。
西京科技首席执行官谭利民在接受《中国商报》采访时表示:“‘芯片学习’就像学生总是跟着‘私人老师’一样。直接在芯片上学习可以测试培训结果，而“在线学习”就像学生定期去“学校”。回家后，做作业来测试学习效果。”
谭利民在现场向记者演示，随机点击1万多幅不同风格的油画中的几种绘画风格，在硬件端进行“片上学习”后，电脑可以在一秒钟内自动完成1000多幅图片的分类。
在此期间，芯片可以随时中断学习以测试学习效果。随着芯片学习的进展，油画识别和分类的正确率会逐渐增加，直到完成学习8-10秒后正确识别率接近100%。即使是沉浸在艺术中多年的艺术家也很难在如此短的时间内做出如此准确的判断。
这个名为维基绘画的油画图书馆，自2014年以来一直由谢尔盖卡拉耶夫和加州理工学院的其他人收藏。此后，世界各地的许多团队都加入到机器快速识别和分类的研究中来，测试机器学习的成果，从而推动了“片上学习”技术的发展。
摆脱冯·诺依曼结构
在世博中心大厅的西京科技展台，记者看到了一个一平方厘米大小的黑色芯片。“在芯片上学习”的所有秘密都集中在这个小芯片上，它有一个非常神秘的名字——“深南神经元芯片”。谭利民告诉记者，这种芯片是继ibmtruenorth之后世界上第二种类似大脑的芯片。
此外，西京科技还展示了“西京大脑”，这是一个拥有数十亿个神经元的人脑模拟器。2012年，谷歌用16000个计算机处理器(cpu)建造了一个10亿个神经元模拟器，名为“谷歌大脑”。
西京科技的工作人员告诉记者，“西京大脑”是根据神经形态工程的原理建造的，这是世界上一个前沿的交叉学科。整个“西京大脑”只有传统电脑机箱那么大，就是这个不起眼的家伙创造了一个有100亿个神经元的神经网格来模拟人脑的运作。它可以利用电路直接模拟人类“神经元”的形状，建立神经网络中“神经元”之间的联系，依靠这些“神经元”处理信息，利用脉冲尖峰传输信息。
两者的本质区别在于，西山丽脑已经完全摆脱了冯·诺伊曼的计算机架构，使用了神经元电路模拟的方法，而谷歌脑仍然使用传统的计算机结构，即由16000个处理器组成。
冯·诺依曼理论的主要核心是数字计算机的数字系统采用二进制，即0和1；同时，计算机按程序顺序执行，这就是所谓的“串联”。真正的人脑神经元模型是“并行连接”，这就是为什么人类可以自然地结合视觉图像信息神经元、逻辑思维判断神经元和人类“自我学习”能力来完成相关的“任务”。
谭利民说，例如，当一份杂志和一份报纸同时出现在一个人面前时，普通正常人会在瞬间立即完成对杂志和报纸属性的基本判断，这是由于我们大脑中视觉图像信息神经元和逻辑思维判断神经元的瞬间“平行”效应和人类的“自我学习”能力。这与冯·诺依曼理论的“串联”完全不同。
预计它将参与“欧盟人才项目”
“未来，‘片上学习’将在移动智能终端、家庭智能终端或大数据专用服务器等诸多领域展现其独特而强大的优势。”十味资本的合伙人张军已经在西京科技进行了三轮投资，积累了数千万人民币，他告诉《中国商报》记者:“例如，目前自动驾驶的问题是它识别物体的准确率不高，而准确率低是因为它不能处理数据。目前，包括特斯拉在内的自主驱动技术都是基于gpu算法的，而gpu是基于冯·诺依曼架构的，因此其效率和能耗远远不能与人脑相比。如果你想在未来大规模部署人工智能并实现低能耗，就必须突破冯·诺依曼系统。”
他还介绍说，美国和欧洲都已经有了类似大脑的项目，双方分别投资了100亿美元和100亿欧元在神经仿制药领域取得突破。"例如，ibm的truenorth是世界上第一个百万神经元人脑芯片."张军告诉《中国商报》记者，“神经形态工程是脑科学和芯片制造技术相结合的混合科学。欧洲大脑项目和美国大脑项目都是不久前启动的。ibm的Truenorth是一项产品成就。然而，欧洲大脑项目还没有生产出大规模的产品。西京已经有产品了。今后，可能会有几个方面考虑与西京合作，利用其脉冲神经网络技术。”
就在两周前，谭利民在瑞士日内瓦拜访了欧盟人才项目的几位核心领导人。尽管他没有透露西山丽将如何参与欧盟人才计划，但他表示，“双方对一些潜在合作方向的探索将很快公布。”
在西京的展台上，记者还找到了软银中国的投资者周野。他告诉《中国商报》记者:“软银中国对人工智能领域也很感兴趣，但尚未参与西京科技的投资。听了公司的介绍，我觉得这将是一个世界级的项目，但这仍取决于最终能做些什么。”据了解，软银中国没有在人工智能领域投资。
