Page 18 - 5G SA開台多重無線技術測試再添挑戰

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「神經形態令人印象深刻、很 酷，但它與我們對大腦的瞭解程度 密 切 相 關 。 」 B e n o s m a n 指 出 ，「 我 們同意，在我們到達階段之前，我 們可以從大腦如何工作，以及我們 在這個時代可以建構的東西中收集 到 很 多 階 段。」
重 要 。 」 M a r s h a l l 表 示 ，「 實 際 上 有 許多不同種類的神經元類型，它們 並不都是積分點火(IF)模型——在 昆蟲中，有化學突觸、連續動作電 位，而在早期視覺處理中，這真的 很 重 要。」
用二進位脈衝，反映了將脈衝的全 部資訊編碼到其時序中的生物學， 而第二代Loihi晶片則具有可程式 設計神經元，可以接受不同的脈衝 幅度(圖2至圖4)。
Perceive的Teig對此表示不 同意，他認為完全理解生物學並不 是改善神經形態系統所必需的，因 為不需要對其進行完全複製。「假 設我們完全瞭解視網膜的工作原 理——它仍然是生物進化最終導 致了視網膜的出現，」他指出，「視 網膜有各種各樣的限制，這與我們 現在在建構技術方面的限制有所不 同。因此，模仿視網膜非常擅長的 其他事情可能會帶來好處，但不是 其本身，因為那是視網膜做的事 情，這就不是合適的工程策略。」
英特爾實驗室的Orchard對 此持相反的觀點。英特爾的Loihi 晶片旨在透過非同步數位電子技 術加速脈衝神經網路。「在我們 的實驗室中，我們試圖研究我們 認為在生物運算中看到的哪些原 則是關鍵原則，並將它們應用到對 矽晶片有意義的地方，我們認為脈 衝是這些原則之一。」Orchard表 示，「但你必須考慮脈衝的哪些屬 性有意義，哪些沒有意義。」
「脈衝確實幫助我們解決了 稀疏性的想法。」Orchard表示， 「如果你有一堆彼此之間交流非 常稀少的神經元，你可以想像有 幾個優勢。你傳輸的資料更少，匯 流排上流過的流量也更少，這可以 減少晶片運作的延遲，我們認為在 這個領域，在脈衝域內運行具有顯 著優勢。」
Opteran的Marshall提出了並 非所有大腦都以相同方式工作的觀 點。「我們並不真正瞭解脈衝是否
英特爾的第一代Loihi晶片使
Orchard指出，如果脈衝的大 小不重要，它們可以用0或1表示， 我們可能會爭論類比和數位之間 的界限在哪裡。Loihi是數位化的， 部分原因在於英特爾在數位電子方 面的專業知識，他補充。
Marshall解釋，Opteran並 沒有在其演算法中使用脈衝(圖 1)——「只是簡單的線性濾波器， 但以一種巧妙的方式組合在一起， 就像生物學中的很多東西一樣。」
如果脈衝幅度不重要，我們怎 麼知道脈衝的重要性?
那使用類比運算又怎麼樣 呢——畢竟大腦是台類比電腦?
「我們看到了使用我們最新 製造技術的顯著優勢，這能夠將 節點尺寸縮小到非常小的程度， 而仍然讓數位電路能非常可靠地 工作，因此，對我們來說，堅持數 位領域和提出可重複運算具有很 大優勢，這在你除錯東西時當然也 非常有用。」Orchard表示。
圖1:(左)Hassenstein-Reichardt Detector，一種生物大腦中的運動檢測模型;(右)Opteran源自蜜蜂 大腦的專利演算法。 (來源:Opteran)
www.eettaiwan.com | 2022年10月
Opteran的Marshall表示，由 於生物學的限制而進行的權衡，可 能意味著脈衝是生物系統的最佳 解決方案，但這並不一定會轉化 為矽晶片，這也同樣適用於類比
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