第309章 胜负不在棋盘上（3 / 9）

智能继续往通用AGI的道路上推，我们需要也必须走这条路。”

    研究员安德鲁·卡普兰说道：“没错，我在看完林教授关于人工智能的讲话后，我特意去找了资料来看，英特尔在2017年的时候推出了他们第一款神经拟态芯片Loihi。”

    “神经拟态芯片？”山姆·奥特曼重复了这个词语。

    安德鲁点头道：“没错，众所周知我们现在用的芯片只有0和1，它通过二极管模拟0和1的状态，构建起庞大的计算网络，它的内核是二进制。

    但是我们人类大脑，不止有两个信号，神经元和神经元之间是通过突触来连接，一个神经元可以同时和很多个神经元连接在一起。

    而Loihi则是模拟神经元的芯片。

    第一代的Loihi每60平方毫米的芯片就有13万个神经元，他们在2021年推出的第二代Loihi芯片，拥有128个神经形态核心，Loihi 2每个核心的神经元是第一代的8倍的神经元。

    同时，Loihi 2每个神经元可根据模型分配达到4096个状态，第一代的限制只有24个，神经元模型类似FPGA，完全可编程，具有更大灵活性。

    简单来说，硅谷已经具备了右脑芯片。

    英特尔的Loihi采用了神经形态计算架构，尝试模仿大脑处理感知信息的方式，提出了感知-推理共融的概念。

    实际应用中，这些神经形态芯片在某些任务上能够发挥优势，但在复杂推理任务上，效果却并不显著，与传统的逻辑处理单元相比，并没有得到预期的性能提升。

    但问题是，现在林教授提出的架构，我们要同时利用右脑和左脑芯片，左脑的GPU已经成熟，右脑的Loihi也已经相对成熟。

    我们有充分条件去测试这一技术路线。

    我们现在要做的是，把左右脑结合在一起，英伟达的左脑和英特尔的右脑。”

    开源团队负责人艾米·张说道：

    “我认为这种左右脑分工的理论有些过于理想化了，至少目前它的应用价值不大。我们能否有一个明确的案例，展示感知任务和推理任务必须分开处理的场景？现阶段的任务几乎都是某些高并行度任务，在同一硬件上优化可以达到足够好的性能。

    难道我们要重建整个硬件架构吗？”

    伊利亚回应道：“如果只是强化现有硬件架构，我们会始终停留在对大规模并行计算的依赖上。

    真正的突破，正是通过左右脑分工，物理隔离不同计算任务，从而达到更高效的能量利用和计算优化。

    而且你们有没有认真听林教授的发言，