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来历：善谈HealthWow全球医健科技漫笔
作者：健哥善谈HealthWow
修改：张佳
美国HBO电视台的科幻神剧《西部国际，第三季》（West World III），现已炽热演出。
情节仍然脑洞大开，抢手程度自始自终。
不知道你是否想过：
剧中跟人类简直如出一辙的机器人，在往后的某一天会不会变成实际？
他们会和咱们相同：能说，能吃，能听，能考虑，能判别，能感知。。。
这个月（2020年3月），英特尔公司和康奈尔大学把这个科幻与实际的间隔，又大大的拉近了一步。
具有人类实在感觉，乃至具有人类考虑和判别才能的机器人，
现已在路上。
AI嗅觉黑科技，横空出世
3月15日，英特尔公司和康奈尔大学一起宣告：
他们根据人工智能芯片和传感器，开发出了具有相似人类嗅觉才能的新计划。
这个类人类嗅觉的计划，能够从上十种有毒的化学气味中，精确的剖析出来其间的任何一种。
研讨成果刚刚宣布在了国际尖端的医学人工智能期刊《天然智能医学》（Nature Medicine Intelligience）上。
英特尔和康奈尔大学宣布在《天然智能医学》上的论文
简略的说，这个人工嗅觉计划用到了英特尔公司一款正在研制中的人工智能芯片（称为Loihi芯片，发音相似“啰嗨“），一起研讨人员给这个Loihi芯片配上了72种不同的化学传感器（chemical sensors）。
Loihi芯片
Loihi芯片是英特尔公司在2017年开端立项研讨的一种特别的人工智能芯片--神经拟态研讨芯片（neuromorphic chip），也能够理解为是一品种大脑芯片。
英特尔实验室的Loihi 测试版神经芯片
化学传感器
化学传感器的基本功用，是能够对不同的化学分子有所反响：它们能够把检测到的特定气体分子信号，转变成能够精确定量的的电信号。
化学分子浓度越高，相应的电信号也越强。
常见的化学气体传感器
人工嗅觉计划=Loihi芯片+化学传感器
在这个人工嗅觉“黑科技”计划中，化学传感器对各种气味的反响首要被转变成电信号，然后被传送给 Loihi芯片，之后再由Loihi芯片的电路对人类嗅觉背面的大脑电路进行仿照。
仿照实在的人类嗅觉
人类的大脑内有专门担任嗅觉的部位，称为嗅球（olfactory bulb，下图中的方框部位）。嗅球里边最重要的便是神经元细胞。
英特尔公司和康奈尔大学的研讨人员便是练习Loihi芯片，让它去像人类嗅球的神经元细胞相同，学习对不同的气味分子发作的不同反响。
英特尔在这次研讨中用到的气体首要来自丙酮、氨、甲烷、乙烯、一氧化碳、苯、二甲苯等常见有激烈气味的化学物质。
人体嗅觉发作的首要部位--大脑的嗅球和神经元
这个“练习”的进程，比较像人类婴儿用鼻子去感触学习不同气味的进程：
香的气味、酸的气味和臭的气味，都会引起婴儿鼻腔内感触细胞的不同反响，这些反响终究会把信号传递到婴儿大脑的嗅球处处理，然后留下回忆。往后再碰到相似的气味，婴儿鼻腔内的感触细胞立刻就能够调集之前的回忆，辨认出来这个滋味是了解的，仍是生疏的。
这样的“练习”进程，在婴儿的大脑中留下的是气味的回忆；在人工智能芯片上如Loihi芯片上，留下的是所谓的人工智能模型（AI Model）。
经过气味练习的人工智能芯片（Loihi芯片），就能用学习到的人工智能模型，去辨别新的气体分子。
假如它真的能够像人类的鼻子相同具有类人类嗅觉，就能敏捷辨认出来面前的是什么气味。
Loihi 芯片自身具有神经元细胞的学习才能（又被称为神经拟态芯片），所以仅仅需求单一的样本，就能够学会辨认每一种气味，并且也不会损坏它对从前所学气味的回忆。
在这项打破性的作业中，英特尔Loihi芯片经过练习后，敏捷把握了 10 种气味各自的神经表征，这中心还包含丙酮、氨和甲烷等。
与传统的最先进方法比较，Loihi芯片展示出了极端超卓的辨认精确率。
即便在有激烈的环境搅扰下，Loihi芯片仍然能够辨认出这些气味。
Loihi芯片学习嗅觉的这样的一个进程，表现了人工智能的最首要理论和东西之一：机器学习(Machine Learning)。
这项作业的含义其实是不同寻常的。
理论上，在未来咱们就可经过这样的“电子鼻子”，去辨别各种不同有害或许特别的物质。
比方有这样一个典型的使用场景：一些特别的疾病如帕金森病（Parkinson's），会让患者散发出古怪的气味。并且关于帕金森病这种很难治好的缓慢疾病，最要害的便是做到早发现和早医治。
在Loihi芯片基础上开发的“人工鼻子”就能够在必定程度上协助医师、社区乃至家庭，在疾病前期就能够及时发现帕金森患者，给予医治。
类脑芯片立奇功
英特尔公司开发Loihi芯片的起点，是想让芯片仿照人类实在的神经行为，像人的大脑相同做出剖析和判别。
根据这个起点，这个人工智能芯片（Loihi芯片）被规划成具有13万个“神经元”（Neuron）。这些神经元之间，又被多达1亿3千万个“神经突触”（Synapse）相互衔接。
所谓神经突触，本来是一个生物学名词，能够简略的理解为神经元结构上长长的尾巴状的部分。突触首要是用来在神经元之间相互联系、触摸和通讯的部位。
一个神经元自身会有许多的神经突触，所以大脑内突触的数量要远远大于神经元的数量。相同的逻辑，一个像Loihi芯片这样的类脑芯片上，突触数量也是远远大于神经元的数量的。
2019年，英特尔对这个类脑芯片进行了规划上的晋级：把神经元的数目进步到了8百万个，突触的数目更是进步到了10亿个！一起英特尔还把Loihi芯片相互之间做了衔接：用64个芯片相互衔接做成了一个超大的芯片组合，用来支撑更杂乱的人工智能核算。
2020年3月，英特尔创纪录的对Loihi芯片做了进一步的“巨无霸”晋级，打造了一个由768个Loihi芯片拼装成，具有1亿个神经元的“超级大脑”（英特尔称其为“神经拟态核算体系”）。
1亿神经元的总数量，现已超过了小鼠脑部神经元(7000万个)的总数！
能够说，Loihi芯片的这种“巨无霸”组合，现已具有了逾越小鼠大脑的潜力。
低功耗小数据=真实的人工嗅觉
人类是这样一个国际最巨大的奇观。
某种含义上来说，人类是规划得最精巧、功率最高的超级核算机，每天只需求耗费极低的能量，就能完结各种杂乱的膂力活动和脑力活动。
人脑又是人体上最奇特的器官。
人的大脑大概有1000亿个神经元，1000万亿个突触，能够处理杂乱的视觉、听觉、嗅觉、味觉，具有强壮的言语才能、理解才能、认知才能、情感操控、人体杂乱组织操控、杂乱心思和生理操控才能。
而所有这些杂乱的大脑功用，加在一起的功耗只要10~20瓦。
“鬼斧天工”相同的存在。
人类开展人工智能的终极方针是仿照人脑，让机器来协助咱们完结各种人脑的剖析、判别和决议计划功用，具有人的各种感知国际的才能。
曩昔几十年，人工智能的大部分开展都会集在视觉（机器视觉）和听觉（语音辨认）上，并且大多数情况下现已能够到达95%以上的精确率。这背面的原因，跟这两个范畴的数据比较丰富、相对标准和简单获得有关。
而嗅觉这一范畴，正在成为新的人工智能攻坚阵地。
尽管该范畴受制于嗅觉数据量比较小、标示不简单标准化等要素，曩昔开展乏善可陈，但最近跟着类脑核算技术的开展，也正在获得令人振奋的开展。
在人工嗅觉这个范畴，有一个底子的问题需求答复：
用人工智能来仿照人类的嗅觉，最佳的方法应该应该是什么姿态的？
尽管之前从前有过相似的嗅觉仿生产品，比方机场海关常常用到的手持爆炸物检测仪器，能够直接检测到爆炸物释放出来的微粒或许气味分子，可是实质上仅仅化学传感器，并没有仿照人类大脑的嗅觉机制。
别的在此项英特尔和康奈尔大学的研讨之前，也有一些使用人工智能和深度学习来进行人工嗅觉研讨的报导，可是它们遍及都需求用到许多的数据（是英特尔Loihi芯片练习样本数量的3000倍以上）来进行练习，一起也要耗费极高的核算资源和很长的时刻来完结。别的，它们的人工智能模型常常会在遇到全新的类型方针时呈现辨认失利。
能够说，这些人工嗅觉方面传统的人工智能研讨作业，并不符合人脑嗅觉运转的实质，所以不该该被视为真实的类脑嗅觉核算。
提到这儿，一个越来越被业界承受的一致，呼之欲出：
用人工智能来完结人类的嗅觉功用，有必要就要像人类的嗅球神经元相同作业，并且用极低的能量耗费和极小的数据就能完结。
英特尔和康奈尔大学协作的这项作业，是真实测验去仿照人类嗅觉体系对气味的感知，会怎么诱导大脑发作出相应的学习和辨认机制，含义与之前的人工嗅觉研讨彻底不相同。
英特尔开发的神经拟态芯片（Loihi芯片），真实答复了怎么在低成本、数据量很少、功耗很低的布景下来处理气味辨识的问题。
在一个Loihi芯片上结构了这样杂乱的体系，它的功耗却十分低，仅仅毫瓦等级，所以无论是进行练习仍是辨认都不需求耗费太多电力。这种低功耗的绝佳特色大有用武之地：咱们咱们能够把它做成相似于“电子鼻”的小物件，也能够把它扩展后去辨认许多品种的气体。
英特尔 Loihi 芯片架构与传统的CPU、GPU乃至深度学习芯片TPU比较，都愈加接近于大脑的作业机制。这种新形式的芯片有潜力完结现在的AI体系无法完结的使命，或许相同的使命能轻松完结更快的速度和更低的功耗。
这一打破，往后应该有潜力广泛的使用在反恐、缉毒和医学检测等各种场合。
只要理解了人的大脑回路怎么用核算的方法处理嗅觉这样的问题，才有助于规划出真实有用的“类脑智能”。
或许，离咱们创造出具有彻底人类视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉等各种感知才能的AI机器人。。。
这一天不远了。
你，准备好拥抱真实的“西部国际”了吗？
参阅来历：
https://newsroom.intel.com/news/how-computer-chip-smell-without-nose/#gs.1by0ym
https:///article/3532499/intel-teaches-its-loihi-brain-chip-to-smell.html
https://spectrum.ieee.org/tech-talk/artificial-intelligence/machine-learning/intels-neuromorphic-nose-learns-scents-in-just-one-sniff
本文经授权转载自“善谈HealthWow全球医健科技漫笔”
