模拟和神经形态芯片将如何在机器人时代展现自己

在新技术和产品领域，我们已经习惯于这样一个事实，即“数字”是先进，现代和高科技的代名词，而“模拟”则是逆行，过时和低科技的代名词。

但是，如果您认为类似物已经死亡，那就错了。模拟处理不仅是我们所依赖的许多重要系统的关键组成部分，而且还为新一代计算和智能系统铺平了道路，这些系统是未来非常有趣的技术（人工智能和机器人技术）的基础。

在我们讨论模拟技术的复兴之前，以及在AI和机器人领域工作的工程师和创新者为何应注意这一点之前，我们需要了解老式模拟技术的重要性和遗产。

爱模拟

在第二次世界大战期间，模拟电路在首批自动防空系统的运行中发挥了关键作用，在随后的几十年中，需要模拟计算机来计算火箭和航天器的飞行路径。

类似物在飞机，轮船和发电厂的控制和通信系统中很普遍。这些系统中的某些仍然可以使用。不久之前，模拟电路控制着电信基础设施的大部分内容（还记得带有磁盘拨号器的电话吗？），甚至在办公室中的复印机上，早期的复印机都只用一个数字位就可以复制图像。

对模拟的热爱已经存在了很长时间，因为该技术不断证明其准确性，简单性和速度。她纠正了导弹的飞行路线，领导了舰艇，录制并播放了音乐和视频，使我们团结了数十年。然后在1960年代，一个人物出现并迅速征服了整个世界。


反馈式化油器基于排气产生了更有效的可燃混合物。但是由于它们的复杂性和不安全性，它们很快被数字燃油喷射系统所取代。

王国数字

为什么用数字代替类似物？类似物的最大缺点是缺乏灵活性。当您尝试赋予它灵活性时，系统的复杂性呈指数增长。复杂性导致可靠性降低，工程师开始注意到摩尔定律使计算可靠且廉价。

这时，MEMS和微成型技术扩展了接收物理信号并将其转换为数字的传感器。运算放大器很快就让位给了价格越来越便宜的逻辑门。信息不是通过机械连接而是通过电线传输，并且设计人员将所有事物的数字化发挥到了极限。

在现代消费电子世界中，模拟仅用于与人互动，捕获并产生声音，图像和其他感官。在大型系统中，使用模拟程序来物理旋转使我们进入模拟世界的机器的车轮和方向盘。但是在大多数其他系统中，工程师试图充分利用数字信号。数字逻辑的优势-低成本，速度，可靠性，灵活性-使工程师对模拟处理过敏。

但是，现在，经过长时间的休息，卡佛·米德（Carver Mead）对类似物回归的预测开始实现。

“与传统系统相比，大型自适应模拟系统更能抵抗组件退化和错误，并且使用的能源更少。”米德，加州理工学院教授，在微电子领域的先锋，在写论文在1990年的IEEE的诉讼。“因此，自适应模拟技术可能会实现硅芯片制造的全部潜力。”

每个人都喜欢类比

电子产品开发人员认为模拟是与外界互动的必要手段。但是事实证明，人工智能和深度学习算法在模拟和神经形态计算机平台上可以更好地工作。

在我的公司Lux Capital的赞助下，我们赞助了Nervana，后者构建了卷积神经网络致力于加速深度学习算法训练的专用集成电路。尽管数学运算是通过数字方式执行的，但该系统的体系结构还是在很大程度上模仿了人的大脑。

受自然启发

要求任何人（甚至一个孩子）对机器人进行素描，您可能会联想到Rosie，Jetsons的机器人女仆或Star Wars的C-3PO。这不足为奇-这种机器人在科幻小说，电视和电影中已有数十年的历史了。最近，机器人的概念及其外观正在发展。让千禧一代举一个机器人的例子，它可能叫做Roomba，亚马逊的Echo甚至是Siri。



越来越多的小工具和其他存在于我们生活中的系统正在朝着智能化和机器人化的方向发展。这些系统将需要小型，便携式和低功耗的计算机。他们将需要能够随时回答。对于现代系统而言，这是一组复杂的任务，通常消耗大量的能源（除非它们处于待机模式），并且必须连接到云服务才能执行有用的功能。在此类似物也可以提供帮助。

科学家从自然界中汲取灵感，使用消耗一小部分能量的模拟电路对视觉和听觉进行了实验。 Stanford Brains的硅项目和密歇根大学的IC实验室获得支持DARPA SyNAPSE和美国海军研究实验室正在创建工具，以促进模拟神经形态系统的创建。鲜为人知的创业公司出现。他们正在开发模拟系统，而不是在常规数字电路上运行深度网络，而这些模拟系统可以在模拟大脑的启发下以更低的能源成本进行类似的计算。

噪音不是问题

为什么要切换到模拟？很简单：我们正处于独特的发展阶段，我们正在尝试开发的神经网络更适合于模拟系统，而对此类AI系统的需求却会爆炸性增长。

传统的硬算法仅在计算准确时起作用。如果使用传统算法的电路不准确，则错误将失控并在系统中传播。在神经网络中，内部状态不必准确无误，系统可以根据给定的输入参数进行调整以输出所需的结果。我们的大脑是非常有效的嘈杂系统。工程师了解到，他们也可以使用类似的“嘈杂”方法在硅芯片上构建深度网络-节省数百倍的能源。

其含义是广泛的。想象一下，将来像Amazon Echo这样的可穿戴设备或助手几乎从不使用能源，甚至可以从环境中提取能源，并且不需要电源线或电池。或者想象一下一个不需要智能就可以连接到云的小工具。即使没有Wi-Fi和蜂窝通信，他的“智能”也足以正常工作。我认为，这仅仅是开始，将成为一门新的AI和机器人类别，并在不久的将来出现-这一切都要归功于优秀的旧版本。

Source: https://habr.com/ru/post/zh-CN398443/