模擬信號處理配合神經(jīng)芯片成就AI大腦

    模擬信號處理配合神經(jīng)芯片成就AI的“最強大腦”。這種對模擬信號處理的偏見大可不必。實際上，模擬信號處理不僅在當(dāng)今社會的許多行業(yè)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，在不遠(yuǎn)的將來，其更將在人工智能時代和機器人身上大顯神通。每一次人類面臨新的科技洗禮時，這些新技術(shù)經(jīng)常被等同于“更高級”、“更現(xiàn)代”。而“模擬信號處理”作為一個老名詞似乎已不太能夠給人帶來驚喜。

    在探討未來之前，先讓我們來回顧一下模擬信號處理的發(fā)展史。

    模擬信號處理的輝煌年代

    在第二次世界大戰(zhàn)期間，模擬電路在史上第一個“自動防空火力控制系統(tǒng)”的啟用過程中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。并且在隨后的幾十年里，模擬計算機成為計算火箭和航天器飛行軌跡的重要工具。

    除了軍事航天，模擬信號處理技術(shù)也廣泛應(yīng)用在飛機、輪船和發(fā)電廠的控制與通訊系統(tǒng)中。幾十年前模擬信號處理甚至控制了我們生活的每個角落：從轉(zhuǎn)盤電話到圖像復(fù)印機。

    這一技術(shù)因其準(zhǔn)確、簡單和快速等特點而被人們鐘愛。無論火箭發(fā)射、郵輪遠(yuǎn)航還是普通市民的影視娛樂，它的身影無處不在。只是從20世紀(jì)60年代末開始，數(shù)字化浪潮興起，模擬信號處理才慢慢從人們視野中退去。

    數(shù)字時代的模擬信號處理

    同數(shù)字計算相比，模擬信號處理的缺點是其太過剛性。當(dāng)需要處理復(fù)雜多變的情況時，其復(fù)雜程度會呈幾何級上升。而數(shù)字計算得益于“每18個月性能翻倍”的摩爾定律，其處理能力的無限潛力迅速吸引了人們的目光。在當(dāng)今的消費產(chǎn)品中，模擬信號處理僅用于信息采集和仿生信息（聲音和圖像）輸出等環(huán)節(jié)。除此之外的領(lǐng)域幾乎全成了數(shù)字計算的天下。

    不過，如今的機緣和形勢卻讓“陳舊”的模擬信號處理有可能奪回市場?！皬牟考p耗和故障率兩個范圍上來說，大規(guī)模自適應(yīng)模擬系統(tǒng)比傳統(tǒng)系統(tǒng)更有優(yōu)勢，功耗也更低。自適應(yīng)模擬技術(shù)能夠使半導(dǎo)體硅晶片的全部潛力得以發(fā)揮?！笨ǜァっ椎拢–arver Mead）如此看好模擬信號處理在新時代的發(fā)展前景，米德是加州理工學(xué)院的教授同時也是微電子先驅(qū)人物。

    AI和模擬信號處理是天作之合

    在習(xí)慣了數(shù)字計算的巧妙與精準(zhǔn)之后，當(dāng)代工程師通常將模擬信號處理視為落后老朽之物。但事實證明，當(dāng)下大熱的AI和深度學(xué)習(xí)算法可能更適合神經(jīng)形態(tài)芯片和模擬信號處理。

    深度學(xué)習(xí)公司Nervana所建立的ASICs 能夠通過在本地運行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來加速神深度學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練進(jìn)度。整個過程中，除了數(shù)學(xué)運算是通過數(shù)字計算完成的以外，整個系統(tǒng)構(gòu)架已經(jīng)非常接近人腦。Nervana 的成績迅速吸引了業(yè)界目光，最終引得英特爾以3.5億美元的收購價格將其招致靡下。

    仿生人腦獲得靈感

    從“機器人”這個詞誕生伊始，人們對其的期待是一個具有高度智能的“人行”機器。在人工智能發(fā)展了這么多年之后，“機器人”的概念不斷豐富，既有 Siri 這樣只聞其聲不見其形的語音助手，也有各種五花八門的功能性智能機器。

    隨著AI的發(fā)展及其對人類生活的滲透加深，未來我們身邊的智能設(shè)備會越來越多。這些智能設(shè)備不僅要求體積小、功耗小，同時還要能夠隨時待命提供極速響應(yīng)。這對當(dāng)今的計算系統(tǒng)來說是很大的挑戰(zhàn)。后者不僅能耗突出，而且對云端計算的依賴也常常帶來令人不爽的延遲。

    受到人腦工作原理的啟發(fā)，科學(xué)家嘗試用模擬電路來解決高功能和高功耗之間的矛盾。與其試圖在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字電路上運行深度網(wǎng)絡(luò)計算，模擬系統(tǒng)表現(xiàn)更出色。斯坦福大學(xué)（Brains in Silicon project）和密歇根大學(xué)都在研究更簡便的建立模擬神經(jīng)計算系統(tǒng)的方法。為數(shù)不少的初創(chuàng)公司也在此涌現(xiàn)。

    模擬信號處理助AI成就“最強大腦”

    之所以在數(shù)字計算發(fā)展順風(fēng)順?biāo)貢r候轉(zhuǎn)向模擬計算，背后有其原因：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更適合模擬信號處理，而AI的發(fā)展也會使后者的需求呈爆炸性增長。

    傳統(tǒng)的硬編碼算法對計算機內(nèi)在的準(zhǔn)確性和精確性要求很高。 如果運行傳統(tǒng)硬編碼算法的電路不精確，就會產(chǎn)生錯誤的結(jié)果。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則沒有這個問題。其內(nèi)部狀態(tài)不必是精確的，系統(tǒng)會自適應(yīng)地輸出符合預(yù)期的結(jié)果。雖然其內(nèi)部的無序和嘈雜聽上去很可怕，但事實上我們的大腦就是這么一個內(nèi)部嘈雜的系統(tǒng)，然而它運轉(zhuǎn)的很好，這便是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模擬計算的神奇之處。 工程師正在師從造物主的設(shè)計，研究在硅芯片上人工打造神經(jīng)計算的方法。其成功的結(jié)果是：不僅運算能力大幅提升， 同時能耗也將降低100倍。

    模擬信號處理的復(fù)興所帶來的影響將是巨大的。試想未來一種幾乎不耗電的可穿戴設(shè)備的出現(xiàn)，沒有網(wǎng)絡(luò)也一樣智能地給你提供各種協(xié)助——因為強大的計算能力讓它單機情況下已足夠智能。而這一切都得益于模擬計算。未來人工智能的世界精彩程度超出你的想象，這只是一個開始。

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