電腦將如人腦思考 神經形態運算新AI

簡嘉佑 2024/06/19 11:42 點閱 2733 次
「神經形態運算」不同於傳統電腦處理二進位的資訊,而是模擬人腦神經元傳遞資訊的方式,能協助人工智慧更好的處理數據。(Photo by Sandia Labs on Flickr under C.C. License)
「神經形態運算」不同於傳統電腦處理二進位的資訊,而是模擬人腦神經元傳遞資訊的方式,能協助人工智慧更好的處理數據。(Photo by Sandia Labs on Flickr under C.C. License)

【台灣醒報記者簡嘉佑綜合報導】讓電腦像人腦一樣思考,並能快速處理大量數據!「神經形態運算」不同於傳統電腦處理二進位的資訊,而是模擬人腦神經元傳遞資訊的方式,不僅能協助人工智慧更好的處理數據,且功耗極低。但專家指出,神經形態運算需要與過去不同的程式與晶片設計,技術門檻仍高。

科技用電量暴增

BBC》報導,根據國際能源總署的報告預估,到2026年,資料中心、人工智慧和加密貨幣的用電消耗量可能會達到2022年的兩倍,用電量相當於日本每年的用電量。

除了開發更節能的晶片之外,企業也盼能打造類似於人類大腦的電腦架構,以增加能源效率。TechInsights 分析師哈奇森指出,包括英特爾、IBM等電腦硬體巨頭與許多小企業投入相關領域,「目前機會相當蓬勃,還可能與輝達並駕齊驅」。

《TheRegister](https://www.theregister.com/2024/05/08/spinncloud_systems_unveils_armbased_neuromorphic/)》如德勒斯登工業大學的衍生企業「SpiNNcloud Systems」於上個月宣布販售「神經形態的超級電腦」。該電腦採用神經形態運算,能模擬人腦的運算模式,更好的處理隨時間而變化的因子,進而加速機械學習或數據處理等系統。

神經形態運算當道

倫敦大學學院奈米光電材料教授坎尼恩指出,在大多數領域,神經形態運算能提高能效,隨著該技術逐漸成熟,預計未來就能看到該技術遍地開花。

未來神經形態運算主要可應用於兩大領域,其一是為人工智慧提供更節能、更高效的平台;其二是硬體設備要即時處理數據的狀況,如自動駕駛、機器人或穿戴式設備都能夠受益。

目前神經形態運算的最大挑戰仍是技術,因為神經形態運算不同於傳統電腦的運算,需要運用截然不同的程式設計,使得開發技術門檻增加不少。同時,坎尼恩也指出,已有企業想針對神經形態運算打造的全新晶片,但材料成本都相當高昂。