特約通訊員 伍芳菊

semantic system ag通過(guò)開發(fā)智能系統(tǒng)構(gòu)建的基礎(chǔ)技術(shù)，為智能化計(jì)算機(jī)系統(tǒng)提供了技術(shù)支持。該公司的工程師研發(fā)出新一代計(jì)算機(jī)處理器，使計(jì)算機(jī)可以像人腦一樣思考。這是人類第一次能夠利用計(jì)算機(jī)芯片進(jìn)行復(fù)雜思維和過(guò)程分析，并且得到的結(jié)果跟人類思考并無(wú)兩樣。

AI-ONE智能處理器的誕生，使計(jì)算機(jī)可以從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)、迅速地找到相關(guān)信息，并根據(jù)調(diào)查結(jié)果做出正確決定。例如，生物學(xué)上部署類似的運(yùn)算系統(tǒng)，分析復(fù)雜的生物識(shí)別模式和圖像。在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時(shí)，這些系統(tǒng)還可自動(dòng)識(shí)別文本的語(yǔ)義相關(guān)性，分配適當(dāng)?shù)某绦?，得出合理結(jié)論。智能處理技術(shù)讓計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)了說(shuō)話，可以用自然語(yǔ)言跟人類進(jìn)行溝通。

智能處理器的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛。當(dāng)人類面對(duì)太多的信息負(fù)荷難以招架時(shí)，抑或是無(wú)法同時(shí)進(jìn)行大量復(fù)雜問(wèn)題和任務(wù)的處理時(shí)，智能處理技術(shù)可以幫上大忙。智能計(jì)算機(jī)將如同用戶的文明管家和忠實(shí)伴侶，時(shí)刻陪伴左右。雖然，這些系統(tǒng)不可能完全代替人腦，但是可以讓用戶少犯錯(cuò)誤，以及提高工作效率。另外，智能計(jì)算機(jī)還有一個(gè)最大優(yōu)點(diǎn)——不知疲倦。接下來(lái)，筆者將就智能處理技術(shù)做一些簡(jiǎn)單的介紹。

新舊計(jì)算機(jī)范式對(duì)比

1.舊計(jì)算機(jī)范式

數(shù)據(jù)是沉默寡言的，而程序是靈活聰明的。舊范式是基于這樣一種假設(shè)——認(rèn)為數(shù)據(jù)的信息結(jié)構(gòu)（內(nèi)在的或固有的信息模式）永遠(yuǎn)都不會(huì)被計(jì)算機(jī)系統(tǒng)自動(dòng)檢測(cè)。因此，舊計(jì)算機(jī)范式需要預(yù)設(shè)編程邏輯來(lái)識(shí)別這些信息結(jié)構(gòu)。

2.新計(jì)算機(jī)范式

所有數(shù)據(jù)包含各種形式（如文本、圖片、音頻、視頻等格式）的內(nèi)在信息。在新計(jì)算機(jī)范式中，程序被用作人類和機(jī)器的交流工具。

計(jì)算技術(shù)新范式

來(lái)自瑞士的一家公司——semantic system ag的科研團(tuán)隊(duì)研發(fā)出全世界專家都在探討的東西——智能處理器。這種處理器包含一個(gè)全息語(yǔ)義網(wǎng)狀組織(Holosemantic Meshwork，HSMW)——類似生物神經(jīng)元和突觸網(wǎng)，這種組織架構(gòu)可以讓處理器像人腦一樣去思考。相互鏈接的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)可同時(shí)處理各種信息，根據(jù)內(nèi)在的語(yǔ)義模式進(jìn)行深入的改編和學(xué)習(xí)。

處理器內(nèi)部被安裝一個(gè)全息語(yǔ)義網(wǎng)狀組織，每一塊處理器包含2500多萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元（細(xì)胞核），神經(jīng)元完全遵循傳統(tǒng)的遺傳算法的遺傳規(guī)則互相連接，這種神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的行為跟生物神經(jīng)元行為非常相似。在計(jì)算機(jī)內(nèi)部建一個(gè)自組織全息語(yǔ)義網(wǎng)狀組織，有助于儲(chǔ)存各種信息并使之抽象化。

在研究所長(zhǎng)Manfred Hoffleisch的科學(xué)管理和帶領(lǐng)下，semantic system ag花了20年的時(shí)間成功破解神經(jīng)編碼，并研制出模擬生物思維的“可進(jìn)行思考”的處理芯片。之后，又用了4年的時(shí)間將這一新技術(shù)推向市場(chǎng)。

semantic system ag的首席技術(shù)專家Thomas Diggelmann說(shuō)：“一旦代碼被破解，最困難的挑戰(zhàn)就是如何把這個(gè)最新的“能思考的”處理器安裝在當(dāng)今的馮諾依曼架構(gòu)的計(jì)算機(jī)上?！?/p>

盡管馮諾依曼計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)本身跟新處理器的操作理念不相匹配，工程師們最終攻克了這個(gè)難題，成功進(jìn)行了測(cè)試，在現(xiàn)有的個(gè)人電腦上證實(shí)了該理念是可行的。

semantic system ag的首席執(zhí)行官Walter Diggelmann解釋說(shuō)，“在得知該理念可行之后，下一步怎么做已經(jīng)非常明確。首先，必須開發(fā)新的能夠被插入到現(xiàn)有的每一臺(tái)計(jì)算機(jī)里面的處理芯片，然后是新型計(jì)算機(jī)?！?/p>

主要研究方向

20多年以來(lái)，科學(xué)家的研究工作涉及到神經(jīng)學(xué)和數(shù)學(xué)科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域。近4年來(lái)，他們把所有精力都集中在這一偉大目標(biāo)——破解神經(jīng)代碼和了解生物大腦如何處理和儲(chǔ)存信息。

1.大腦功能的研究

semantic system ag的研究目標(biāo)是盡可能現(xiàn)實(shí)地去模擬人腦的思維能力，最終實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)處理器跟人腦一樣思考。通過(guò)對(duì)新大腦皮層元素的功能和途徑的逐步了解，芯片慢慢地能夠像人腦一樣處理一些復(fù)雜問(wèn)題和分析工作。如果想產(chǎn)生準(zhǔn)確的結(jié)果，處理器必須有廣泛的知識(shí)做后盾。問(wèn)題是，處理器究竟需要被輸入多少知識(shí)才能做出正確決定、得出新的結(jié)論，關(guān)于這方面的研究剛開始而已。

2.破解神經(jīng)代碼

迄今為止，科學(xué)界一直致力于通過(guò)分析大腦和神經(jīng)結(jié)構(gòu)的反應(yīng)來(lái)理解神經(jīng)代碼這一過(guò)程，然后把神經(jīng)元刺激過(guò)程記錄下來(lái)。大多數(shù)科學(xué)家認(rèn)為，使用這種研究方法也許不能對(duì)大腦功能有一個(gè)全面的了解。事實(shí)上，大腦的功能并不是體現(xiàn)為某一種固定的信息模式。即使在不同的大腦，完全不同的神經(jīng)結(jié)構(gòu)也可以體現(xiàn)類似的信息模式。這些神經(jīng)結(jié)構(gòu)會(huì)隨著每次輸入數(shù)據(jù)的改變而改變，甚至之前已知的數(shù)據(jù)都會(huì)隨之重組。因此，當(dāng)務(wù)之急要了解神經(jīng)代碼的奧秘（即指遺傳算法）。為了正確了解思維過(guò)程潛在的數(shù)學(xué)原理，科學(xué)家采取了另一種研究方法——找尋和研究遺傳算法的秘密。

(1)創(chuàng)建生物兼容的HSMW

HSMW是建立兼容神經(jīng)網(wǎng)的關(guān)鍵。然而，僅僅構(gòu)建類似生物思維的神經(jīng)元（細(xì)胞）是不夠的，還必須考慮很多其它因素，比如自我組織和自我學(xué)習(xí)等內(nèi)在能力。HSMW本質(zhì)上不是智能的，它僅僅代表信息的存儲(chǔ)和處理。真正的智能化體現(xiàn)在通過(guò)與HSMW的溝通（對(duì)話），從而實(shí)現(xiàn)遺傳算法和刺激物（數(shù)據(jù)）的相互作用。

(2)思維過(guò)程實(shí)現(xiàn)

HSMW與遺傳算法的結(jié)合允許對(duì)生物思維過(guò)程進(jìn)行模擬。此外，幻覺（圖像、想象）和外推法（估算，得出結(jié)論）的模擬也可一一實(shí)現(xiàn)，使用最新的智能芯片來(lái)模擬數(shù)億生物細(xì)胞的行為，從而形成一個(gè)生物大腦模型。這種智能化具有能動(dòng)的特點(diǎn)，不是一種靜態(tài)的結(jié)構(gòu)或者能力。

準(zhǔn)確地說(shuō)，人工智能是大腦（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其算法）和環(huán)境（刺激或數(shù)據(jù)輸入）相互作用的產(chǎn)物。也就是說(shuō)，真正的智能是指正確解釋所輸入、存儲(chǔ)和處理的數(shù)據(jù)意義的一種能力。

新型計(jì)算機(jī)思維過(guò)程

人工智能的思維過(guò)程并不是一種瞬間的或單方面的反應(yīng)，而是大腦（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其算法）多方面快速刺激的一個(gè)產(chǎn)物，即使重復(fù)運(yùn)行，得到的結(jié)果（指計(jì)算機(jī)得出的結(jié)論）也不會(huì)發(fā)生任何改變。而且，整個(gè)過(guò)程進(jìn)行得異常迅速，不會(huì)受到(用戶)手動(dòng)影響。這一過(guò)程被稱為“自主智能”，它能夠根據(jù)給定參數(shù)進(jìn)行自我調(diào)節(jié)，并提供可基于數(shù)據(jù)本身發(fā)現(xiàn)的內(nèi)在信息模式（概念模式）的功能。

思維過(guò)程是以系統(tǒng)內(nèi)部給定的信息為依據(jù)，所以系統(tǒng)應(yīng)該被輸入盡可能多的信息，才能得出合理結(jié)論。記憶、操作經(jīng)驗(yàn)、記錄等因素對(duì)作出結(jié)論起著至關(guān)重要的作用。所以，作出正確結(jié)論需認(rèn)真衡量這些因素。此外，思維過(guò)程是一個(gè)完全遞歸（規(guī)則可重復(fù)使用），自動(dòng)平衡、自我組織和自我控制的一個(gè)過(guò)程。因此，技術(shù)實(shí)現(xiàn)必須具有同等性質(zhì)：遞歸性、自動(dòng)平衡、自我組織和自我控制。否則，不可能發(fā)生現(xiàn)實(shí)、自發(fā)的思維過(guò)程。如果事先在大腦芯片里面編寫了某種邏輯，那么該芯片會(huì)跟其程序員一樣聰明。

接下來(lái)，筆者將對(duì)能進(jìn)行思維過(guò)程的AI-ONE智能處理器做一些簡(jiǎn)要的介紹。

AI-ONE智能處理器

AI-ONE智能處理器由多個(gè)遺傳算法構(gòu)成，這些算法可接受各種數(shù)據(jù)類型（如二進(jìn)制數(shù)據(jù)、文本、音頻、指定格式、物理信號(hào)等）的循環(huán)性模式的遺傳檢測(cè)。數(shù)據(jù)分析時(shí)不需要知道循環(huán)模式，因?yàn)樵谝演斎霐?shù)據(jù)中可循環(huán)保存，用的時(shí)候能夠被遺傳算法找到。識(shí)別循環(huán)模式并不需要以試圖檢測(cè)輸入數(shù)據(jù)流中重大變化的線形算法為根據(jù)，它本身就具有檢測(cè)的特性。

1.技術(shù)基礎(chǔ)

AI-ONE智能處理器采用新的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（全息語(yǔ)義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Holosemantic neural network，以下簡(jiǎn)稱HSNN），通過(guò)把數(shù)據(jù)引入到HSNN之后，輸入數(shù)據(jù)可被轉(zhuǎn)換成神經(jīng)細(xì)胞和突觸。產(chǎn)生的神經(jīng)元細(xì)胞相互連接，能識(shí)別內(nèi)在的循環(huán)模式。因此，AI-ONE智能處理器可以理解為一種全新的能實(shí)現(xiàn)人工智能系統(tǒng)的電腦平臺(tái)。開發(fā)商使用API，把必須由AI-ONE處理器處理過(guò)的最小數(shù)據(jù)量定義為量化的原子數(shù)據(jù)塊，大小取決于特定的協(xié)議/文件格式的應(yīng)用價(jià)值。

2.AI-ONE智能處理器的特點(diǎn)

(1)內(nèi)在的信息檢測(cè)（模式概念）

(2)對(duì)任何數(shù)據(jù)格式符號(hào)（符號(hào)研究）關(guān)系和意義的識(shí)別

(3)復(fù)制信息存儲(chǔ)

(4)自動(dòng)獲取知識(shí)和采集信息

(5)低能量損耗：AI-ONE智能處理器幾乎不存在熱顯影，高速運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)也不需要冷卻裝置。

(6)PIM（Process in Memory記憶處理）：整個(gè)過(guò)程是動(dòng)態(tài)的、自我控制的，信息的存儲(chǔ)及處理直接在處理器上完成。

3.記憶存儲(chǔ)程序

被安裝在標(biāo)準(zhǔn)的PCI或USB接口印刷電路板上的處理器把數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)兩項(xiàng)功能合二為一。每塊電路板的容量在0.5-1.0 GB之間，可根據(jù)數(shù)據(jù)容量大小不同進(jìn)行集群，不管多大的數(shù)據(jù)容量（如千兆字節(jié)，或者更大字節(jié)）都不存在容量擴(kuò)展的限制。

4.AI-ONE智能處理芯片的應(yīng)用領(lǐng)域

AI-ONE智能處理芯片可以理解為對(duì)當(dāng)今計(jì)算機(jī)技術(shù)的補(bǔ)充。除了前文所描述的特點(diǎn)之外，AI-ONE還能用數(shù)學(xué)和算法進(jìn)行編程，并兼容所有布爾邏輯數(shù)據(jù)處理和開發(fā)商的語(yǔ)義命令。以下列舉了其主要應(yīng)用領(lǐng)域：

(1)生物模式識(shí)別（模式和概念識(shí)別）

(2)數(shù)字證據(jù)取證（剖面儀）

(3)歸檔（符號(hào)和相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)的歸檔）

(4)工作流（自動(dòng)分類）

(5)充當(dāng)信息匹配器（信息內(nèi)容對(duì)比）

(6)數(shù)據(jù)擷取/搜索(語(yǔ)義搜索，符號(hào)推論)

(7)知識(shí)管理

(8)智能計(jì)算法（機(jī)器人學(xué)、對(duì)話系統(tǒng)、聊天機(jī)器人、智能化事件）

5.準(zhǔn)確定位AI-ONE智能處理器

AI-ONE智能處理器的目標(biāo)不是作為一個(gè)最終用戶消費(fèi)產(chǎn)品，而是投向那些想開發(fā)人工智能程序的軟件供應(yīng)商。AI-ONE智能處理器沒有使用當(dāng)今知名的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如HOPFIELD神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、KOHONEN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等），也沒有使用任何模糊邏輯研究方法，更不能創(chuàng)造任何“神奇”的東西。AI-ONE處理器只是提供一種檢測(cè)某一特定數(shù)據(jù)量本身固有模式的遺傳方法。

6.AI-ONE智能處理器——智能應(yīng)用的簡(jiǎn)易方法

通過(guò)使用應(yīng)用程序編程接口(API)和圖書室來(lái)研發(fā)智能程序，可以節(jié)省工程師很多的時(shí)間和精力。此外，這些都將成為超級(jí)生物啟發(fā)智能化的特色。

除了AI-ONE智能處理器之外，作為IT核心技術(shù)的創(chuàng)始者和供應(yīng)商，semantic system ag研發(fā)的組合產(chǎn)品還包括core-technology（核心技術(shù)），以及在模式識(shí)別所應(yīng)用發(fā)展的各個(gè)領(lǐng)域的API軟件、方案和服務(wù)等。

AI-ONE智能處理器未來(lái)的市場(chǎng)是巨大的。例如，很多航空公司使用的PNL-MATCHER（passenger name list matcher乘客名單配對(duì)程序）就是由AI-ONE智能處理器提供技術(shù)支持。另外，用來(lái)識(shí)別和配對(duì)犯罪現(xiàn)場(chǎng)的罪犯鞋子腳印的ASTIS（automatic shoe track information system自動(dòng)鞋子腳印信息系統(tǒng)）也是采用AI-ONE智能處理技術(shù)。從某種程度上，AI-ONE正在引領(lǐng)ICT新一輪的革命，將在越來(lái)越多的行業(yè)發(fā)揮其特有的價(jià)值。

參考資料：

1.http://www.semanticsystem.com/en/

2.http://www.helisara.com/Helisara_Flyer_1_english_V-WL-01.pdf

3.http://www.AI-ONE.com