美国当地时间8月3日，IBM苏黎世研究中心宣布制造出世界上首个人造纳米尺度随机相变神经元，可实现高速无监督学习，可用于制造高密度、低功耗的认知学习芯片。
美国当地时间8月3日，IBM苏黎世研究中心宣布制造出世界上首个人造纳米尺度随机相变神经元，可实现高速无监督学习，可用于制造高密度、低功耗的认知学习芯片。
意义重大，相变神经元AI纳米时代：本次IBM宣布制造出的相变神经元对于人工智能当前阶段的发展具有重要的意义，因为相变神经元具有传统材料制成的神经元无法匹敌的特性，对于人工智能的底层硬件具有显著的提升作用。我们总结了相变神经元最显著的特性有两点：
1）相变神经元具有纳米级的尺寸，据报道，其尺寸达到90纳米，并且论文中表示未来有望达到14纳米。
2）相变神经元拥有更接近生物神经元的工作模式，即随机性，这意味着在相同的输入信号下，多个相变神经元的输出会有轻微的不同，而这正是生物神经元的特性。此外，相变神经元还具备信号传输速度快、功耗低等优点。我们认为本次IBM相变神经元的发布具有里程碑式的意义，人类若想真正实现接近人脑的人工智能，首先要在生物体征上实现模拟和接近，本次纳米级的神经元可用于制造更接近人脑的高密度、低功耗芯片，为人工智能了纳米时代。
广义智能阶段有望提前到来：我们曾讨论过，按照人工智能的“智能”程度，可以将其分成狭义智能、广义智能、超级智能三个大的发展阶段，现阶段的图像与语音识别水平标志着人类已经基本实现狭义智能，正在向广义智能的阶段迈进。而根据外媒的报道，此次人工神经元的信号处理能力已经超过了“香农采样”的极限，这一突破标志着人类在认知计算应用中超密度集成神经形态技术，以及高效节能技术上的发展又向前迈进了重要的一步。
根据我们的理解，用通俗一点的话解释就是：在低能耗的前提下，通过高密度集成本次变向神经元，可以实现类似人脑的极强的运算性能。因此我们认为，此事件标志着AI迈向广义智能的硬件基础已经具备，广义智能时代有望提前到来。
对AI的核心数据和算法有提振作用：根据实现人工智能所需的探测、训练和匹配三大部分的划分，数据和算法是AI训练和匹配环节的核心。数据方面，目前仅有0.4％的全球数据得到了分析；算法方面，深度学习算法对于突破广义智能尚有难度，如果提升大数据的利用和算法的性能是人工智能发展的核心推动力。而硬件的性能作为基石，对于数据的应用能力和算法的性能会产生影响，在原先的条件下，算法的设计和开发、以及数据的处理效率无形中会受到硬件性能的，随着超过了“香农采样”极限的高性能人工神经元的诞生，算法的开发空间有望进一步扩大。
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