来源/ Wall Street Journal，作者：Sara Castellanos

人工智能到底能不能像人类一样智能呢？

梅赛德斯-奔驰正在探索神经形态芯片如何使汽车能像人类一样思考，为汽车带来新的人工智能功能。

英特尔公司和埃森哲公司（Accenture PLC）的研究人员表示，尝试模仿人类大脑工作方式的实验性计算机芯片可以加速汽车中语音和手势指令的使用。

这种被称为神经形态计算的尖端技术，可以通过云端与汽车进行无线连接，比传统的计算机和图形处理单元耗能更低。如今的汽车还不具备识别许多语音和手势指令的人工智能能力，部分原因正是这些功能运转需要额外消耗大量能源。

作为英特尔神经形态研究社区（INRC）成员之一，埃森哲实验室技术研究员蒂姆·谢依（Tim Shea）表示，汽车制造商正在认识到需要找出一种消耗更少能量的人工智能方法，这也是神经形态计算优势之一。“人们已经意识到当前芯片可扩展性不够造成了很大的限制。”

德国汽车制造商梅赛德斯-奔驰股份公司12月初宣布，它已经加入了英特尔神经形态研究社区，以探索神经形态芯片如何帮助提高车辆相关人工智能用途的能源效率、速度和准确性。

梅赛德斯-奔驰公司未来技术总监贾斯鸣·艾勒克（Jasmin Eichler）在一份声明中表示，“通过即将获得的知识，我们希望在车辆内部和周围实现人工智能应用的重大提升”。

英特尔神经形态计算实验室主任麦克·戴维斯（Mike Davies）表示，英特尔的神经形态芯片可能在五年内开始商业化销售。

埃森哲实验室的研究人员表示，由车内神经形态芯片驱动的应用可以感应到人在发抖，从而自动调节温度。它们还可以识别语音命令，比如启动汽车或摇下车窗。这些芯片将集成在汽车本身，不需要连接到云端就能工作。

埃森哲实验室今年与一家汽车制造商合作进行了一项神经形态计算实验。在实验中，英特尔实验室制造的一款名为Loihi的神经形态芯片能够识别“启动汽车”等语音指令。谢依说，这款芯片的功耗降低了1000倍，响应速度比标准GPU快200毫秒。

下一代人工智能——神经形态计算

英特尔只是众多研究神经形态计算的公司、大学等机构之一。国际商用机器公司、SynSense和应用脑研究公司。SynSense和应用脑研究公司都在进行此项研究。“业界正在寻找新的方法来开发功耗更低的AI系统。”研究公司Gartner的AI技术分析师艾伦·普利斯特里（Alan Priestley）说。

能源消耗是一些AI部署的障碍。例如，根据马萨诸塞大学阿默斯特分校的研究人员的说法，开发一个单一的人工智能模型，其碳足迹可能相当于五辆普通美国汽车的终身排放量。

通过神经形态计算，仅需要传统计算硬件上训练机器学习模型所需数据的一小部分。据《华尔街日报》此前报道，这意味着模型的学习方式类似于人类婴儿的学习方式，只要看到一次图像或玩具，就能永远识别。

该技术的能耗明显低于当今的GPU，而GPU是用于人工智能系统，尤其是神经网络的主要计算机芯片之一。神经网络被用于语音识别和理解，以及计算机视觉。

该计算技术的另一个优势是它是“事件驱动”的，这意味着它只有在被事件激活时才会计算和使用能量，比如语音或手势命令。“它并不是一直以统一的方式进行计算，不管有没有事件发生。”埃森哲实验室研究员兼首席主任亚历克斯·卡斯（Alex Kass）说。

神经形态芯片可以放置在汽车内部进行计算而不需要接入云端。埃森哲研究人员表示，这意味着人工智能功能始终可以工作，即使是在信号不好的区域，比如国家森林。

根据Gartner的数据，预计到2025年，这些芯片将成为新的高级形式AI部署的主要计算架构。到那一年，Gartner预测该技术将取代图形处理单元。

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