现在人工智能非常火爆，不过大多数都还是基于通用的CPU/GPU或者是专用的NPU/VPU芯片来做人工智能计算，那么下一代的人工智能计算方式将会是怎样的呢？早在今年9月底的时候，英特尔的首款神经拟态计算（类脑）芯片Loihi就被曝光，这是全球首款具有自我学习能力的芯片，引起了业内的广泛关注。11月15日，2017英特尔人工智能大会在北京正式召开。会上，英特尔中国研究院院长宋继强博士详细介绍了英特尔最新的神经拟态计算（类脑）芯片Loihi。
- Loihi的名字其实取自于夏威夷海底的一座不断喷发的活火山，每一次喷发都会扩大夏威夷岛的范围，英特尔将芯片取名Loihi就是希望其能够通过不断的自我学习，可以提供更加强大的人工智能的能力。
现代医学研究表明，人类大脑的神经网络是通过脉冲来传递信息，同时根据这些脉冲的时间来调节突触强度或突触连接的权重，并把这些变化存储在突触连接处。大脑内神经网络及其环境中多个区域之间的协作和竞争性的相互作用就产生了智能的行为。
英特尔的Loihi芯片采用了一种新颖的方式通过异步脉冲来计算，同时整合了计算和存储，模仿了大脑根据环境的各种反馈来学习如何操作的运作方式，可以利用数据来学习并做出推断，随着时间的推移也会变得更加的智能，并且不需要以传统方式来进行训练。
目前的机器学习方式，比如深度学习，都是通过大量的数据来进行训练，从而得出一个可用的模型，但是这种模型只是适用于特定的一些应用方向和使用场景，没法广泛的应用，一旦使用场景发生变化，这种花大量时间和精力训练出来的模型就没法用了。而英特尔的Loihi能够进行自主学习，则意味着即使在不同应用方向和场景下，也能很快的通过自主学习来进行适应。
此外，神经拟态计算还可解决例如稀疏编码、词典学习、constraint Satisfaction、模式匹配、动态学习和适应等众多挑战性问题。并且还拥有更高的能效比。
Loihi的详细参数：
根据现场公布的资料显示，Loihi采用的是异构设计，由128个Neuromorphic Core（神经形态的核心）+3个低功耗的英特尔X86核心组成，号称拥有13万个神经元和1.3亿个触突。其拥有目前发布芯片的大部分先进特性，支持可编程的学习规则，每个神经形态核心都包含一个学习引擎，在操作中可以通过编程去适配网络参数，支持监督学习、无监督学习、强化学习和其他的学习范式。同时其也是可扩展的神经拟态网络。这种全异步神经拟态多核心网络，可支持多种稀疏、分层和循环神经网络拓扑结构。每个神经元可以与成千上万个其它神经元通信。
在性能方面，根据此前研究人员公布的数据显示，与其他典型的脉冲神经网络相比，在解决MNIST数字识别问题时，以实现一定准确率所需要的总操作数来看，Loihi芯片学习速度提高了100万倍。与卷积神经网络和深度学习神经网络相比，Loihi测试芯片在同样的任务中需要的资源更少。
此外，在能效比方面，与训练人工智能系统的通用计算芯片相比，Loihi芯片的能效提升了100倍以上。
需要指出的是，目前Loihi芯片还处于实验室阶段，最快将于今年年底面世（有测试芯片出来），届时英特尔将会与著名大学和研究机构共享Loihi测试芯片，致力于推进人工智能。
另外，由于Loihi采用的是全新的神经拟态计算，并且是异构设计，所以这也使得其在开发设计上也需要全新的方法和工具。
对此，英特尔Loihi芯片部门与英特尔软件部门合作，创造了一种无缝的编程模式和结构。可以让开发者可以轻松的在Loihi上进行编程。
作者：芯智讯-浪客剑
