未來的AI會是什么樣?它可能不再是笨重、耗能的超級計算機,而是像人腦一樣高效、靈活的“電子大腦”。最近,來自賓夕法尼亞大學和伊利諾伊大學的研究團隊,通過一種名為鈮酸鹽的特殊材料,成功創造出一種能模擬人腦神經元行為的**“電子神經元”**,為下一代人工智能的發展帶來了革命性的希望。
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AI的瓶頸:馮·諾依曼架構
我們現在使用的計算機,包括手機和服務器,都遵循一種名為馮·諾依曼架構的古老設計。在這種架構下,數據處理(CPU)和數據存儲(內存)是分開的。這意味著,每次計算時,數據都需要在兩者之間來回傳輸,這不僅耗費大量能量,也限制了計算速度。
這個瓶頸在AI時代變得尤其明顯。像ChatGPT這樣的大型AI模型,每次運行都需要消耗巨大的電能。科學家們一直在尋找一種新的計算模式,能像人腦一樣把計算和存儲融合在一起,實現更高的效率。
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鈮酸鹽的“超能力”
人腦的神經元在接收到一定強度的電信號后,會產生一個“脈沖”并傳遞出去,這就是“全或無”的信號模式。這種脈沖傳遞機制讓大腦能以極低的能耗高效工作。
而賓夕法尼亞大學的科學家們發現,鈮酸鹽(一種由鈮和氧組成的化合物)也具有類似的“超能力”。當他們用電光效應(Electro-optical effect)來控制鈮酸鹽時,發現這種材料能模擬出神經元的“全或無”行為。
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具體來說,當光信號和電信號同時作用于這種材料時,它會像一個“莫特絕緣體”(Mott insulator),表現出從絕緣體到導體的突然轉變。研究人員正是利用這種特性,創造出一種能夠感知并響應電信號的“電子神經元”。
未來AI的新藍圖
這項研究的重大意義在于,它為“神經擬態計算”(Neuromorphic Computing)提供了一個全新的解決方案。神經擬態計算旨在模仿人腦的神經結構和工作原理,將計算和存儲集成在一個芯片上。
利用鈮酸鹽材料,研究團隊可以構建出一種全新的芯片,其內部的電路不再是簡單的開關,而是能像神經元一樣進行**“模擬-數字混合”**的信號處理。這意味著:
- 極低的能耗: 這種芯片能像人腦一樣以脈沖形式傳遞信息,能耗遠低于傳統計算機。
- 更高的效率: 計算和存儲在同一地點進行,省去了數據傳輸的時間和能耗,能顯著提升計算速度。
- 更強的學習能力: 這種芯片有望實現更高效的機器學習和實時數據處理,為自動駕駛、機器人和醫療診斷等領域帶來巨大進步。
雖然這只是一個概念性的突破,但它為我們描繪了一個令人興奮的未來:AI將不再是遠離我們的龐然大物,而是融入萬物,像人腦一樣高效、節能地運行,開啟一場全新的計算革命。
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