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折疊2011年全球半導體市場增長乏力

2011年全球半導體市場規模為3009.4億美元,僅實現微弱增長0.88%,究其原因,主要是金融危機后全球經濟復蘇缺乏動力,美國經濟持續低迷,歐洲債務危機益發嚴重且缺乏統一、有效的救助手段,新興市場國家普遍通貨膨脹加劇。經濟環境的不景氣以及對通貨膨脹的抑制,直接導致了其對電子整機需求的減弱。此外,半導體廠商在金融危機期間逆市投資擴大產能的市場效應也集中于2012年釋放,市場需求放緩、制造產能過剩直接導致了產品價格的大幅下降,以DRAM產品價格下滑幅度最多。

折疊模擬大腦處理信息芯片取得進展

幾十年來,科學家一直“訓練”電腦,使其能夠像人腦一樣思考。這種挑戰考驗著科學的極限。IBM公司的研究人員18日表示,在將電腦與人腦結合在一起的研究道路上,他們取得了一項重大進展。[1]

這家美國科技公司研制出兩個芯片原型,與此前的PC和超級計算機采用的芯片相比,這些芯片處理數據的方式與人腦處理信息的方式更為接近。這兩個芯片是一項為期6年的項目取得的一項具有里程碑意義的重大成就。共有100名研究人員參與這一項目,美國的國防研究計劃局(DARPA)提供了4100萬美元資金。IBM的投資數額并未對外公布。

兩個芯片原型提供了進一步證據,證明“平行處理”日益提高的重要性。平行處理具體是指電腦同時處理多個任務。多任務處理對渲染圖片和處理大量數據非常重要。迄今為止,這兩個芯片僅用于處理一些非常簡單的任務,例如操控一輛仿真車穿過迷宮或者玩《Pong》。它們最終走出實驗室并應用于實際產品可能需要10年或者更長時間。

日前,由瑞士、德國美國的科學家組成的研究小組成功研發出一種新奇的微芯片,能夠實時模擬人類大腦處理信息的過程。這項新成果將有助于科學家們制造出能同周圍環境實時交互的認知系統,為神經網絡計算機和高智能機器人的研制提供強有力的技術支撐。

以前的類似研究都局限于在傳統計算機上研制神經網絡模型或在超級計算機上模擬復雜的神經網絡,而新研究的思路是:研發在大小、處理速度和能耗方面都可與真實大腦相媲美的電路。研究小組成員基爾克莫·因迪韋里表示:“我們的目標是直接在微芯片上模擬生物神經元和突觸的屬性。”

做到這一點面臨的主要挑戰,是配置由人造神經元組成的網絡,讓其能執行特定的任務。研究小組現在已經成功地攻克了這一“碉堡”,他們研發出一種被稱為“神經形態芯片”(neuromorphic chips)的裝置,能夠實時執行復雜的感覺運動任務,并借助這一裝置,演示了一個需要短期記憶力和依賴語境的決策能力的任務,這是認知測試所必需的典型特征。

研究小組把神經形態神經元與利用神經處理模塊——相當于所謂“有限自動機”的網絡相結合。有限自動機是一個用來描述邏輯過程和計算機程序的數學概念。行為可以表示為有限自動機,由此以自動化的方式轉給神經形態硬件。因迪韋里說:“網絡連接模式非常類似于在大腦中發現的結構。”

由于神經形態芯片可以實時處理輸入的信息并作出回應,有關認為這項技術將有望走向實用化,從而允許機器人在復雜環境中,在不受人類遠程遙控的情況下實現自動作業。

這項技術的采用還將有望在未來讓計算機能夠在有部件損壞的情況下繼續運作,就像人類的大腦那樣,每天損失數以百萬計的腦細胞,但是其整體的思維能力卻仍然繼續正常運轉。

歐盟、美國和瑞士目前正在緊鑼密鼓地研制模擬大腦處理信息的神經網絡計算機,希望通過模擬生物神經元復制人工智能系統。這種新型計算機的“大腦芯片”迥異于傳統計算機的“大腦芯片”。它能運用類似人腦的神經計算法,低能耗和容錯性強是其優點,較之傳統數字計算機,它的智能性會更強,在認知學習、自動組織、對模糊信息的綜合處理等方面也將前進一大步。

不過也有人表示了擔憂:裝上這種芯片的機器人將來是否會在智能上超越人類,甚至會對人類造成威脅?

不少科學家認為,這類擔心是完全沒有必要的。就智能而言,目前機器人的智商相當于4歲兒童的智商,而機器人的“常識”比起正常成年人就差得更遠了。美國科學家羅伯特·斯隆日前說:“我們距離能夠以8歲兒童的能力回答復雜問題的、具有常識的人工智能程序仍然很遙遠。”日本科學家廣瀨茂男也認為:即使機器人將來具有常識并能進行自我復制,也不可能對人類造成威脅。值得一提的是,中國科學家周海中在1990年發表的《論機器人》一文中指出:機器人并非無所不能;它在工作強度、運算速度和記憶功能方面可以超越人類,但在意識推理等方面不可能超越人類。另外,機器人會越來越“聰明”,但只能按照制定的原則綱領行動,服務人類、造福人類。


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