英特爾實(shí)驗(yàn)室和康奈爾大學(xué)的研究人員，剛剛展示了英特爾神經(jīng)形態(tài)研究芯片 Loihi 的獨(dú)特能力 —— 僅通過(guò)氣味來(lái)識(shí)別多種有害的化學(xué)物質(zhì)。研究人員稱：Loihi 可分析識(shí)別測(cè)試樣品中的每種化學(xué)物質(zhì)，而不會(huì)破壞先前學(xué)習(xí)到的有關(guān)氣味的記憶。與傳統(tǒng)識(shí)別系統(tǒng)（包括深度學(xué)習(xí)）相比，Loihi 還顯示出了更高的準(zhǔn)確性。

（圖自：IntelLabs）

作為對(duì)比，深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)需要大約 3000 倍的樣本訓(xùn)練量，才能達(dá)到與 Loihi 相當(dāng)?shù)乃?。英特爾?shí)驗(yàn)室高級(jí)研究科學(xué)家 Nabil Imam 表示：

我們正在 Loihi 上開(kāi)發(fā)神經(jīng)算法，以模仿聞到氣味后，大腦中發(fā)生的相關(guān)反應(yīng)。

這項(xiàng)工作是當(dāng)代神經(jīng)科學(xué)與人工智能交叉路口的一個(gè)典范，證明了 Loihi 具有提供重要傳感功能的潛力，可使各個(gè)行業(yè)都獲益。

據(jù)悉，作為一款硬件，英特爾 Loihi 芯片旨在模仿人腦是如何處理和解決問(wèn)題的。其于 2017 年 9 月首次公布，當(dāng)時(shí)英特爾稱其具有“令人難以置信的學(xué)習(xí)速度”。

該芯片的獨(dú)特之處，在于能夠利用已知的知識(shí)來(lái)推斷新數(shù)據(jù)，從而隨著時(shí)間推移、以指數(shù)方式加速其學(xué)習(xí)過(guò)程。

Loihi 芯片采用了基于‘神經(jīng)形態(tài)計(jì)算’的架構(gòu)設(shè)計(jì)，受到了科學(xué)家對(duì)人腦及其解決問(wèn)題的最新研究理解的啟發(fā)。

根據(jù)今日發(fā)表在《自然機(jī)器智能》（Nature Machine Intelligence）雜志上的研究描述，可知英特爾實(shí)驗(yàn)室和康奈爾大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)是如何基于人腦嗅覺(jué)回路的結(jié)構(gòu)和動(dòng)力學(xué)，從頭開(kāi)始構(gòu)建相關(guān)神經(jīng)算法的。

目前這款芯片可以學(xué)習(xí)并識(shí)別 10 種不同的危險(xiǎn)化學(xué)品的氣味，背后原理與人腦感知不同氣味的方式相同。

比如，當(dāng)一個(gè)人拿起葡萄柚并聞到氣味時(shí)，水果的分子會(huì)刺激鼻子中的嗅覺(jué)細(xì)胞，然后將相關(guān)訊號(hào)發(fā)送道大腦。

然后，在相互連接的神經(jīng)元組中的電脈沖，可以產(chǎn)生有關(guān)該氣味的獨(dú)特感受。

英特爾研究人員解釋稱：“無(wú)論您聞到的是葡萄柚、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)生特定于該物體的感覺(jué)”。

視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)上的感受與之類似，人腦的記憶、興趣、決策，都具有各自的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并以特定的方式展開(kāi)計(jì)算。

在最新研究中，英特爾團(tuán)隊(duì)使用了一個(gè)數(shù)據(jù)集，其中包含了大腦中 72 種已知化學(xué)感受器的活動(dòng)、以及它們是如何響應(yīng)每種物質(zhì)的化學(xué)氣味的。

研究團(tuán)隊(duì)將該數(shù)據(jù)用于 Loihi 上所謂的‘生物嗅覺(jué)電路’，以使 Loihi 能夠識(shí)別每種氣味的神經(jīng)回路。

Moor Insights＆Strategy 分析師 Patrick Moorhead 告訴在接受 SiliconANGLE 采訪時(shí)稱，這項(xiàng)研究是確定各種有害化學(xué)物質(zhì)氣味的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的一個(gè)絕佳案例。

展望未來(lái)，這項(xiàng)技術(shù)可作為‘電子鼻系統(tǒng)’，幫助醫(yī)生在各種疾病種展開(kāi)診斷。其它用途包括開(kāi)發(fā)更有效的煙霧 / 一氧化碳報(bào)警器，或者機(jī)場(chǎng)的爆炸物生物探測(cè)系統(tǒng)。

下一步，研究團(tuán)隊(duì)還希望將相關(guān)技術(shù)推廣到更多的問(wèn)題解決方案中，從感官場(chǎng)景分析（理解觀察到的物體之間的聯(lián)系）、到抽象的問(wèn)題（例如計(jì)劃和決策）等。