特約通訊員 伍芳菊
semantic system ag通過開發(fā)智能系統(tǒng)構(gòu)建的基礎(chǔ)技術(shù),為智能化計算機系統(tǒng)提供了技術(shù)支持。該公司的工程師研發(fā)出新一代計算機處理器,使計算機可以像人腦一樣思考。這是人類第一次能夠利用計算機芯片進行復(fù)雜思維和過程分析,并且得到的結(jié)果跟人類思考并無兩樣。
AI-ONE智能處理器的誕生,使計算機可以從大量數(shù)據(jù)中自動、迅速地找到相關(guān)信息,并根據(jù)調(diào)查結(jié)果做出正確決定。例如,生物學(xué)上部署類似的運算系統(tǒng),分析復(fù)雜的生物識別模式和圖像。在進行數(shù)據(jù)處理時,這些系統(tǒng)還可自動識別文本的語義相關(guān)性,分配適當(dāng)?shù)某绦?,得出合理結(jié)論。智能處理技術(shù)讓計算機學(xué)會了說話,可以用自然語言跟人類進行溝通。
智能處理器的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛。當(dāng)人類面對太多的信息負荷難以招架時,抑或是無法同時進行大量復(fù)雜問題和任務(wù)的處理時,智能處理技術(shù)可以幫上大忙。智能計算機將如同用戶的文明管家和忠實伴侶,時刻陪伴左右。雖然,這些系統(tǒng)不可能完全代替人腦,但是可以讓用戶少犯錯誤,以及提高工作效率。另外,智能計算機還有一個最大優(yōu)點——不知疲倦。接下來,筆者將就智能處理技術(shù)做一些簡單的介紹。
數(shù)據(jù)是沉默寡言的,而程序是靈活聰明的。舊范式是基于這樣一種假設(shè)——認為數(shù)據(jù)的信息結(jié)構(gòu)(內(nèi)在的或固有的信息模式)永遠都不會被計算機系統(tǒng)自動檢測。因此,舊計算機范式需要預(yù)設(shè)編程邏輯來識別這些信息結(jié)構(gòu)。
所有數(shù)據(jù)包含各種形式(如文本、圖片、音頻、視頻等格式)的內(nèi)在信息。在新計算機范式中,程序被用作人類和機器的交流工具。
來自瑞士的一家公司——semantic system ag的科研團隊研發(fā)出全世界專家都在探討的東西——智能處理器。這種處理器包含一個全息語義網(wǎng)狀組織(Holosemantic Meshwork,HSMW)——類似生物神經(jīng)元和突觸網(wǎng),這種組織架構(gòu)可以讓處理器像人腦一樣去思考。相互鏈接的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)可同時處理各種信息,根據(jù)內(nèi)在的語義模式進行深入的改編和學(xué)習(xí)。
處理器內(nèi)部被安裝一個全息語義網(wǎng)狀組織,每一塊處理器包含2500多萬個神經(jīng)元(細胞核),神經(jīng)元完全遵循傳統(tǒng)的遺傳算法的遺傳規(guī)則互相連接,這種神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的行為跟生物神經(jīng)元行為非常相似。在計算機內(nèi)部建一個自組織全息語義網(wǎng)狀組織,有助于儲存各種信息并使之抽象化。
在研究所長Manfred Hoffleisch的科學(xué)管理和帶領(lǐng)下,semantic system ag花了20年的時間成功破解神經(jīng)編碼,并研制出模擬生物思維的“可進行思考”的處理芯片。之后,又用了4年的時間將這一新技術(shù)推向市場。
semantic system ag的首席技術(shù)專家Thomas Diggelmann說:“一旦代碼被破解,最困難的挑戰(zhàn)就是如何把這個最新的“能思考的”處理器安裝在當(dāng)今的馮諾依曼架構(gòu)的計算機上?!?/p>
盡管馮諾依曼計算機結(jié)構(gòu)本身跟新處理器的操作理念不相匹配,工程師們最終攻克了這個難題,成功進行了測試,在現(xiàn)有的個人電腦上證實了該理念是可行的。
semantic system ag的首席執(zhí)行官Walter Diggelmann解釋說,“在得知該理念可行之后,下一步怎么做已經(jīng)非常明確。首先,必須開發(fā)新的能夠被插入到現(xiàn)有的每一臺計算機里面的處理芯片,然后是新型計算機?!?/p>
20多年以來,科學(xué)家的研究工作涉及到神經(jīng)學(xué)和數(shù)學(xué)科學(xué)的各個領(lǐng)域。近4年來,他們把所有精力都集中在這一偉大目標——破解神經(jīng)代碼和了解生物大腦如何處理和儲存信息。
semantic system ag的研究目標是盡可能現(xiàn)實地去模擬人腦的思維能力,最終實現(xiàn)計算機處理器跟人腦一樣思考。通過對新大腦皮層元素的功能和途徑的逐步了解,芯片慢慢地能夠像人腦一樣處理一些復(fù)雜問題和分析工作。如果想產(chǎn)生準確的結(jié)果,處理器必須有廣泛的知識做后盾。問題是,處理器究竟需要被輸入多少知識才能做出正確決定、得出新的結(jié)論,關(guān)于這方面的研究剛開始而已。
迄今為止,科學(xué)界一直致力于通過分析大腦和神經(jīng)結(jié)構(gòu)的反應(yīng)來理解神經(jīng)代碼這一過程,然后把神經(jīng)元刺激過程記錄下來。大多數(shù)科學(xué)家認為,使用這種研究方法也許不能對大腦功能有一個全面的了解。事實上,大腦的功能并不是體現(xiàn)為某一種固定的信息模式。即使在不同的大腦,完全不同的神經(jīng)結(jié)構(gòu)也可以體現(xiàn)類似的信息模式。這些神經(jīng)結(jié)構(gòu)會隨著每次輸入數(shù)據(jù)的改變而改變,甚至之前已知的數(shù)據(jù)都會隨之重組。因此,當(dāng)務(wù)之急要了解神經(jīng)代碼的奧秘(即指遺傳算法)。為了正確了解思維過程潛在的數(shù)學(xué)原理,科學(xué)家采取了另一種研究方法——找尋和研究遺傳算法的秘密。
(1)創(chuàng)建生物兼容的HSMW
HSMW是建立兼容神經(jīng)網(wǎng)的關(guān)鍵。然而,僅僅構(gòu)建類似生物思維的神經(jīng)元(細胞)是不夠的,還必須考慮很多其它因素,比如自我組織和自我學(xué)習(xí)等內(nèi)在能力。HSMW本質(zhì)上不是智能的,它僅僅代表信息的存儲和處理。真正的智能化體現(xiàn)在通過與HSMW的溝通(對話),從而實現(xiàn)遺傳算法和刺激物(數(shù)據(jù))的相互作用。
(2)思維過程實現(xiàn)
HSMW與遺傳算法的結(jié)合允許對生物思維過程進行模擬。此外,幻覺(圖像、想象)和外推法(估算,得出結(jié)論)的模擬也可一一實現(xiàn),使用最新的智能芯片來模擬數(shù)億生物細胞的行為,從而形成一個生物大腦模型。這種智能化具有能動的特點,不是一種靜態(tài)的結(jié)構(gòu)或者能力。
準確地說,人工智能是大腦(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其算法)和環(huán)境(刺激或數(shù)據(jù)輸入)相互作用的產(chǎn)物。也就是說,真正的智能是指正確解釋所輸入、存儲和處理的數(shù)據(jù)意義的一種能力。
人工智能的思維過程并不是一種瞬間的或單方面的反應(yīng),而是大腦(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其算法)多方面快速刺激的一個產(chǎn)物,即使重復(fù)運行,得到的結(jié)果(指計算機得出的結(jié)論)也不會發(fā)生任何改變。而且,整個過程進行得異常迅速,不會受到(用戶)手動影響。這一過程被稱為“自主智能”,它能夠根據(jù)給定參數(shù)進行自我調(diào)節(jié),并提供可基于數(shù)據(jù)本身發(fā)現(xiàn)的內(nèi)在信息模式(概念模式)的功能。
思維過程是以系統(tǒng)內(nèi)部給定的信息為依據(jù),所以系統(tǒng)應(yīng)該被輸入盡可能多的信息,才能得出合理結(jié)論。記憶、操作經(jīng)驗、記錄等因素對作出結(jié)論起著至關(guān)重要的作用。所以,作出正確結(jié)論需認真衡量這些因素。此外,思維過程是一個完全遞歸(規(guī)則可重復(fù)使用),自動平衡、自我組織和自我控制的一個過程。因此,技術(shù)實現(xiàn)必須具有同等性質(zhì):遞歸性、自動平衡、自我組織和自我控制。否則,不可能發(fā)生現(xiàn)實、自發(fā)的思維過程。如果事先在大腦芯片里面編寫了某種邏輯,那么該芯片會跟其程序員一樣聰明。
接下來,筆者將對能進行思維過程的AI-ONE智能處理器做一些簡要的介紹。
AI-ONE智能處理器由多個遺傳算法構(gòu)成,這些算法可接受各種數(shù)據(jù)類型(如二進制數(shù)據(jù)、文本、音頻、指定格式、物理信號等)的循環(huán)性模式的遺傳檢測。數(shù)據(jù)分析時不需要知道循環(huán)模式,因為在已輸入數(shù)據(jù)中可循環(huán)保存,用的時候能夠被遺傳算法找到。識別循環(huán)模式并不需要以試圖檢測輸入數(shù)據(jù)流中重大變化的線形算法為根據(jù),它本身就具有檢測的特性。
AI-ONE智能處理器采用新的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(全息語義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Holosemantic neural network,以下簡稱HSNN),通過把數(shù)據(jù)引入到HSNN之后,輸入數(shù)據(jù)可被轉(zhuǎn)換成神經(jīng)細胞和突觸。產(chǎn)生的神經(jīng)元細胞相互連接,能識別內(nèi)在的循環(huán)模式。因此,AI-ONE智能處理器可以理解為一種全新的能實現(xiàn)人工智能系統(tǒng)的電腦平臺。開發(fā)商使用API,把必須由AI-ONE處理器處理過的最小數(shù)據(jù)量定義為量化的原子數(shù)據(jù)塊,大小取決于特定的協(xié)議/文件格式的應(yīng)用價值。
(1)內(nèi)在的信息檢測(模式概念)
(2)對任何數(shù)據(jù)格式符號(符號研究)關(guān)系和意義的識別
(3)復(fù)制信息存儲
(4)自動獲取知識和采集信息
(5)低能量損耗:AI-ONE智能處理器幾乎不存在熱顯影,高速運轉(zhuǎn)時也不需要冷卻裝置。
(6)PIM(Process in Memory記憶處理):整個過程是動態(tài)的、自我控制的,信息的存儲及處理直接在處理器上完成。
被安裝在標準的PCI或USB接口印刷電路板上的處理器把數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)存儲兩項功能合二為一。每塊電路板的容量在0.5-1.0 GB之間,可根據(jù)數(shù)據(jù)容量大小不同進行集群,不管多大的數(shù)據(jù)容量(如千兆字節(jié),或者更大字節(jié))都不存在容量擴展的限制。
AI-ONE智能處理芯片可以理解為對當(dāng)今計算機技術(shù)的補充。除了前文所描述的特點之外,AI-ONE還能用數(shù)學(xué)和算法進行編程,并兼容所有布爾邏輯數(shù)據(jù)處理和開發(fā)商的語義命令。以下列舉了其主要應(yīng)用領(lǐng)域:
(1)生物模式識別(模式和概念識別)
(2)數(shù)字證據(jù)取證(剖面儀)
(3)歸檔(符號和相關(guān)數(shù)據(jù)庫的歸檔)
(4)工作流(自動分類)
(5)充當(dāng)信息匹配器(信息內(nèi)容對比)
(6)數(shù)據(jù)擷取/搜索(語義搜索,符號推論)
(7)知識管理
(8)智能計算法(機器人學(xué)、對話系統(tǒng)、聊天機器人、智能化事件)
AI-ONE智能處理器的目標不是作為一個最終用戶消費產(chǎn)品,而是投向那些想開發(fā)人工智能程序的軟件供應(yīng)商。AI-ONE智能處理器沒有使用當(dāng)今知名的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如HOPFIELD神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、KOHONEN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等),也沒有使用任何模糊邏輯研究方法,更不能創(chuàng)造任何“神奇”的東西。AI-ONE處理器只是提供一種檢測某一特定數(shù)據(jù)量本身固有模式的遺傳方法。
通過使用應(yīng)用程序編程接口(API)和圖書室來研發(fā)智能程序,可以節(jié)省工程師很多的時間和精力。此外,這些都將成為超級生物啟發(fā)智能化的特色。
除了AI-ONE智能處理器之外,作為IT核心技術(shù)的創(chuàng)始者和供應(yīng)商,semantic system ag研發(fā)的組合產(chǎn)品還包括core-technology(核心技術(shù)),以及在模式識別所應(yīng)用發(fā)展的各個領(lǐng)域的API軟件、方案和服務(wù)等。
AI-ONE智能處理器未來的市場是巨大的。例如,很多航空公司使用的PNL-MATCHER(passenger name list matcher乘客名單配對程序)就是由AI-ONE智能處理器提供技術(shù)支持。另外,用來識別和配對犯罪現(xiàn)場的罪犯鞋子腳印的ASTIS(automatic shoe track information system自動鞋子腳印信息系統(tǒng))也是采用AI-ONE智能處理技術(shù)。從某種程度上,AI-ONE正在引領(lǐng)ICT新一輪的革命,將在越來越多的行業(yè)發(fā)揮其特有的價值。
參考資料:
1.http://www.semanticsystem.com/en/
2.http://www.helisara.com/Helisara_Flyer_1_english_V-WL-01.pdf
3.http://www.AI-ONE.com