《西部世界》

美國HBO電視臺的科幻神劇《西部世界，第三季》（West World III），已經火熱上演。

情節依然腦洞大開，熱門程度一如既往。

不知道你是否想過：

劇中跟人類幾乎一模一樣的機器人，在今後的某一天會不會變成現實？

他們會和我們一樣：能說，能吃，能聽，能思考，能判斷，能感知。。。

這個月（2020年3月），英特爾公司和康奈爾大學把這個科幻與現實的距離，又大大的拉近了一步。

具有人類真實知覺，甚至具備人類思考和判斷能力的機器人，

已經在路上。

01

AI嗅覺黑科技，橫空出世

3月15日，英特爾公司和康奈爾大學共同宣佈：

他們基於人工智能芯片和傳感器，開發出了具有類似人類嗅覺能力的新方案。

這個類人類嗅覺的方案，能夠從上十種有毒的化學氣味中，準確的分析出來其中的任何一種。

研究成果剛剛發表在了世界頂級的醫學人工智能期刊《自然智能醫學》（Nature Medicine Intelligience）上。

英特爾和康奈爾大學發表在《自然智能醫學》上的論文

簡單的說，這個人工嗅覺方案用到了英特爾公司一款正在研發中的人工智能芯片（稱為Loihi芯片，發音類似“囉嗨“），同時研究人員給這個Loihi芯片配上了72種不同的化學傳感器（chemical sensors）。

• Loihi芯片

Loihi芯片是英特爾公司在2017年開始立項研究的一種特殊的人工智能芯片--神經擬態研究芯片（neuromorphic chip），也可以理解為是一種類大腦芯片。

英特爾實驗室的Loihi 測試版神經芯片

• 化學傳感器

化學傳感器的基本功能，是能夠對不同的化學分子有所反應：它們可以把檢測到的特定氣體分子信號，轉變成可以準確定量的的電信號。

化學分子濃度越高，相應的電信號也越強。

常見的化學氣體傳感器

• 人工嗅覺方案=Loihi芯片+化學傳感器

在這個人工嗅覺“黑科技”方案中，化學傳感器對各種氣味的反應首先被轉變成電信號，然後被傳送給 Loihi芯片，之後再由Loihi芯片的電路對人類嗅覺背後的大腦電路進行模擬。

02

模擬真實的人類嗅覺

人類的大腦內有專門負責嗅覺的部位，稱為嗅球（olfactory bulb，下圖中的方框部位）。嗅球裡面最重要的就是神經元細胞。

英特爾公司和康奈爾大學的研究人員就是訓練Loihi芯片，讓它去像人類嗅球的神經元細胞一樣，學習對不同的氣味分子產生的不同反應。

英特爾在這次研究中用到的氣體主要來自丙酮、氨、甲烷、乙烯、一氧化碳、苯、二甲苯等常見有強烈氣味的化學物質。

人體嗅覺發生的主要部位--大腦的嗅球和神經元

這個“訓練”的過程，比較像人類嬰兒用鼻子去感受學習不同氣味的過程：

香的氣味、酸的氣味和臭的氣味，都會引起嬰兒鼻腔內感受細胞的不同反應，這些反應最終會把信號傳遞到嬰兒大腦的嗅球處處理，從而留下記憶。以後再碰到類似的氣味，嬰兒鼻腔內的感受細胞馬上就可以調動之前的記憶，識別出來這個味道是熟悉的，還是陌生的。

這樣的“訓練”過程，在嬰兒的大腦中留下的是氣味的記憶；在人工智能芯片上如Loihi芯片上，留下的是所謂的人工智能模型（AI Model）。

經過氣味訓練的人工智能芯片（Loihi芯片），就能用學習到的人工智能模型，去鑑別新的氣體分子。

如果它真的能夠像人類的鼻子一樣具備類人類嗅覺，就能迅速識別出來面前的是什麼氣味。

Loihi 芯片本身具有神經元細胞的學習能力（又被稱為神經擬態芯片），所以僅僅需要單一的樣本，就可以學會識別每一種氣味，而且也不會破壞它對先前所學氣味的記憶。

在這項突破性的工作中，英特爾Loihi芯片經過訓練後，迅速掌握了 10 種氣味各自的神經表徵，其中包括丙酮、氨和甲烷等。

與傳統的最先進方法相比，Loihi芯片展現出了極其出色的識別準確率。

即使在有強烈的環境干擾下，Loihi芯片依然能夠識別出這些氣味。

Loihi芯片學習嗅覺的這個過程，體現了人工智能的最主要理論和工具之一：機器學習(Machine Learning)。

這項工作的意義其實是不同尋常的。

理論上，在未來我們就可以利用這樣的“電子鼻子”，去鑑別各種不同有害或者特殊的物質。

比如有這樣一個典型的應用場景：一些特殊的疾病如帕金森病（Parkinson's），會讓病人散發出奇怪的氣味。而且對於帕金森病這種很難治癒的慢性疾病，最關鍵的就是做到早發現和早治療。

在Loihi芯片基礎上開發的“人工鼻子”就可以幫助醫生、社區甚至家庭，在疾病早期就能夠及時發現帕金森病人，給予治療。

03

類腦芯片立奇功

英特爾公司開發Loihi芯片的出發點，是想讓芯片模仿人類真實的神經行為，像人的大腦一樣做出分析和判斷。

基於這個出發點，

所謂神經突觸，本來是一個生物學名詞，可以簡單的理解為神經元結構上長長的尾巴狀的部分。突觸主要是用來在神經元之間互相聯繫、接觸和通訊的部位。

一個神經元本身會有很多的神經突觸，所以大腦內突觸的數量要遠遠大於神經元的數量。同樣的邏輯，一個像Loihi芯片這樣的類腦芯片上，突觸數量也是遠遠大於神經元的數量的。

2019年，英特爾對這個類腦芯片進行了設計上的升級：把神經元的數目提高到了8百萬個，突觸的數目更是提高到了10億個！同時英特爾還把Loihi芯片互相之間做了連接：用64個芯片互相連接做成了一個超大的芯片組合，用來支持更復雜的人工智能計算。

2020年3月，英特爾創紀錄的對Loihi芯片做了進一步的“巨無霸”升級，打造了一個由768個Loihi芯片拼裝成，具有1億個神經元的“超級大腦”（英特爾稱其為“神經擬態計算系統”）。

1億神經元的總數量，已經超過了小鼠腦部神經元(7000萬個)的總數！

可以說，Loihi芯片的這種“巨無霸”組合，已經具備了超越小鼠大腦的潛力。

04

低功耗小數據=真正的人工嗅覺

人類是這個世界最偉大的奇蹟。

某種意義上來說，人類是設計得最精良、效率最高的超級計算機，每天只需要消耗極低的能量，就能完成各種複雜的體力活動和腦力活動。

人腦又是人體上最神奇的器官。

人的大腦大概有1000億個神經元，1000萬億個突觸，能夠處理複雜的視覺、聽覺、嗅覺、味覺，具有強大的語言能力、理解能力、認知能力、情感控制、人體複雜機構控制、複雜心理和生理控制能力。

而所有這些複雜的大腦功能，加在一起的功耗只有10~20瓦。

“鬼斧天工”一樣的存在。

人類發展人工智能的終極目標是模擬人腦，讓機器來幫助我們完成各種人腦的分析、判斷和決策功能，具備人的各種感知世界的能力。

過去幾十年，人工智能的大部分發展都集中在視覺（機器視覺）和聽覺（語音識別）上，而且大多數情況下已經可以達到95%以上的準確率。這背後的原因，跟這兩個領域的數據比較豐富、相對規範和容易獲得有關。

而嗅覺這一領域，正在成為新的人工智能攻堅陣地。

雖然該領域受制於嗅覺數據量比較小、標註不容易標準化等因素，過去進展乏善可陳，但最近隨著類腦計算技術的發展，也正在取得令人振奮的進展。

在人工嗅覺這個領域，有一個根本的問題需要回答：

用人工智能來模擬人類的嗅覺，最佳的方式應該應該是什麼樣子的？

雖然之前曾經有過類似的嗅覺仿生產品，比如機場海關經常用到的手持爆炸物檢測儀器，能夠直接檢測到爆炸物釋放出來的微粒或者氣味分子，但是本質上只是化學傳感器，並沒有模仿人類大腦的嗅覺機制。

另外在此項英特爾和康奈爾大學的研究之前，也有一些利用人工智能和深度學習來進行人工嗅覺研究的報道，但是它們普遍都需要用到大量的數據（是英特爾Loihi芯片訓練樣本數量的3000倍以上）來進行訓練，同時也要消耗極高的計算資源和很長的時間來完成。另外，它們的人工智能模型經常會在遇到全新的類型目標時出現識別失敗。

可以說，這些人工嗅覺方面傳統的人工智能研究工作，並不吻合人腦嗅覺運行的本質，所以不應該被視為真正的類腦嗅覺計算。

說到這裡，一個越來越被業界接受的共識，呼之欲出：

英特爾和康奈爾大學合作的這項工作，是真正嘗試去模仿人類嗅覺系統對氣味的感知，會如何誘導大腦產生出相應的學習和識別機制，意義完全不一樣。

英特爾開發的神經擬態芯片（Loihi芯片），真正回答瞭如何可以在低成本、數據量很少、功耗很低的背景下來解決氣味辨識的問題。

在一個Loihi芯片上，構造這樣複雜的系統，它的功耗卻非常低，功耗只是毫瓦級別，所以無論是進行訓練還是識別都不需要消耗太多電力。這種低功耗的絕佳特點大有用武之地：我們可以把它做成類似於“電子鼻”的小物件，也可以把它擴展後去識別很多種類的氣體。

英特爾 Loihi 芯片架構與傳統的CPU、GPU甚至深度學習芯片TPU相比，都更加接近於大腦的工作機制。這種新形式的芯片有潛力完成目前的AI系統無法完成的任務，或者同樣的任務可以實現更快的速度和更低的功耗。

這一突破，今後應該有潛力廣泛的應用在反恐、緝毒和醫學檢測等各種場合。

只有理解了人的大腦回路如何用計算的方式解決嗅覺這樣的問題，才有助於設計出真正有效的“類腦智能”。

也許，離我們創造出具有完全人類視覺、聽覺、嗅覺、味覺、觸覺等各種感知能力的AI機器人。。。

這一天不遠了。

你，準備好擁抱真正的“西部世界”了嗎？

https://newsroom.intel.com/news/how-computer-chip-smell-without-nose/#gs.1by0ym

https://www.nature.com/articles/s42256-020-0159-4

https://www.pcworld.com/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

https://www.nature.com/articles/s42256-020-0159-4

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