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IBM 在人工智慧上的研究主要是對於大腦的模擬，其超級電腦「深藍」早在 18 年前便在國際象棋大賽中戰勝人類勇奪冠軍，而象棋一直被認為是人類最高智力水平的體現。之後，新的超級電腦「沃森」又在一次問答遊戲中秒殺人類參賽者。
去年 8 月，IBM 還研製出世界首個大腦晶片 TrueNorth ，大小跟郵票差不多，每塊晶片都能模擬數以百萬計的神經元，而且這些神經元可以透過「大腦中的突觸」互相交流。與之前的 PC 和超級電腦採用的晶片相比，這些晶片處理數據的方式與人腦處理訊息的方式更為接近，而能耗僅為傳統晶片的千分之一（兩者尺寸差不多的情況下）。
現在，這家公司已經開始了下一代晶片的研究，新的晶片可以幫助行動裝置完成一些對人腦容易但是對電腦相當困難的任務，例如語音辨識和圖像解釋。
負責 IBM 研究院和多個業務單位的高級副總裁 John Kelly 表示公司正在研究下一代晶片，不過同時也表示現在最重要的還是尋找商業合作夥伴。這個晶片可以被應用到所有的行動裝置、機械和汽車上。
比如當這款晶片被植入手機的時候，手機能辨識出用戶所說的話，並且對他們周圍發生的事情進行追蹤。就像我們想喚醒蘋果人工智慧軟體時喊一聲「Hey Siri」，而在使用 Google 人工智慧軟體時可以用「OK Google」一樣。
IBM 的大腦晶片項目在 2008 年啟動，並得到了 DARPA 的資助，目標是用完全不同的材料打造全新晶片並對人腦進行模擬。TrueNorth 對神經網路進行了深度模擬，並在「大腦中」產生神經元和突觸，最終實現「深度學習」。不過，IBM 的這一做法遭到了同樣在研究「深度學習」的 Facebook 人工智慧研究實驗室的專家 Yann LeCun 的質疑。Facebook 與 Google 以及微軟實現「深度學習」的方式是基於軟體的人工神經網路，並且已在語音辨識或圖像處理等領域取得實質性的效果，而 IBM 至今未展示其在這方面的成果，因此 Yann LeCun 對於 TrueNorth 晶片的實用性提出了質疑。
對此，主導 TrueNorth 晶片研發工作的 Dharmendra Modha 反駁，如果要在晶片上以高功率效率運行神經網路，製造尖峰（spiking）將是關鍵。他表示，他的研究團隊已經開始開發相關的工具，將這種具備「深度學習」能力的神經元移植到 TrueNorth 晶片中。
索爾克生物學研究所電腦神經生物學實驗室的負責人Terrence Sejnowski 也認為，要想電腦在低能耗狀態或者不藉助雲端計算技術的情況下完成智慧任務，尖峰神經元是一個非常重要的關鍵。Terrence Sejnowski 是深度學習領域中的佼佼者，來自蒙特利爾大學，他領導的研究表明，將技術準確性轉移到硬體尖峰神經元上，要比原先預想地更為容易。上週，IBM 的協作語言軟體 Bengio 在網上發表一篇論文，文章指出調整深度學習網路中的模擬神經元，讓它們更加近似尖峰神經元，並不會損害圖像處理的準確性。
IBM 的大腦晶片項目一直是以研究為主，離最終走出實驗室並應用於實際產品可能還需要幾年甚至更久。而同時 IBM 也會面臨來自 Google 和高通等公司的競爭，Google 已經在研發簡化人造神經網路以便用於行動裝置的方法，高通也正在設計可以運行「深度學習」軟體的晶片。
文章來源: TechNews科技新報 http://technews.tw/2015/10/24/ibm-truenorth/
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