美空軍研究實驗室研發像人腦一樣具有認知能力的超級計算系統

美空軍研究實驗室（AFRL）和IBM聯合AI Venture正研發設計一個由64位晶元陣列驅動的，具有大腦認知能力的超級計算系統。其目標是提高系統在標準晶元驅動下的認知計算能力。

IBM「真北神經突觸」（TrueNorth Neurosynaptic）系統可將從多個分布式感測器收集的數據（如圖像、視頻、音頻和文本）實時轉換為符號 。空軍研究實驗室將這一系統的「右腦」感知能力與傳統計算機系統的「左腦」符號處理能力結合起來應用。IBM正在為空軍研究實驗室搭建一個端到端軟體生態系統，使其具備實現深層神經網路學習和信息發現的能力。

開發工程師認為，該系統的高級模式下，識別和感官處理能力相當於6400萬個神經元和160億個突觸，但該處理器消耗的能量僅與一個昏暗燈泡所消耗的能量相當。這個系統中的單個處理器由54億個晶體管組成，分為4096個神經核心，創建了數百萬個數字神經元陣列，通過2.56億個電子突觸實現相互通信。

IBM阿爾馬登研究院院士，腦智能計算首席科學家摩黛哈稱：「在過去6年中，IBM將每個系統的神經元數量從256個增加到了超過6400萬個，增長了800％。」

美空軍研究實驗室信息總監丹尼爾·戈達德在書面聲明表示：「空軍研究實驗室是最早採用「真北」（TrueNorth）技術將數據轉換為決策的。新的神經遞質系統將被用於空軍實驗室對於探索新的計算能力領域，以及改變遊戲規則的技術，這將對空軍和國家保持其卓越的技術優勢使命非常重要。」

控制無人空中和地面系統自主權的演算法正在迅速發展，無人機和機器人將越來越能更好地利用導航數據，而無需由人員進行遠程操作。同時，用於尋找並引爆路邊炸彈的小型機器人現已配備相關軟體，使其能夠自主或半自主地執行認知功能。如海軍遠距離反艦導彈使用的先進導引技術，有助於半自主的導引系統能夠獨立地飛向移動目標。此外，用於F-35和「福特」級航母的計算機自動化系統已經展示出減少依賴人類的認知能力，並且在某些情況下減少對人員的需要。

模擬人類神經元功能的超級計算技術既有優點也有局限性：在某些特定情況下，計算機系統在處理程序時的速度可能勝過人類。但大多數人工智慧專家認為，當需要對實時動態、要求快速解決問題的環境做出響應時，計算機尚不能與人類的認知相媲美。自主認知這條路依然漫長。

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