鑰匙給你，請來晶片裡的微型嗅覺世界坐一坐

每天，我們被上百種氣味裹挾，因為氣味而與過去聯結——夏天風中的泥土香，都市裡的汽車尾氣味，可愛女人的迷人香水……每種氣味都代表著一串味覺鑰匙，複雜的味道能讓人聯想到一片綺麗的世界。

在所有的感官功能中，氣味識別是AI最不擅長的一個，但這並不能阻止研究人員的實驗腳步。來自英特爾和康奈爾大學的研究人員用氣味資料集“餵養”了英特爾的神經形態晶片明星：Loihi，來教它識別10種危險化學品的氣味。未來，這項技術可能會應用到AI“電子鼻”和機器人身上，能夠憑氣味探測武器、爆炸物、毒品甚至攜帶病毒的感染者。

先插播一個小驚喜~

????是什麼掌握著氣味的秘密？

Loihi晶片並不依賴原始的計算能力，而是採用了一種模仿人類大腦運轉的神經形態模擬技術，將“尖峰神經元”作為基本的計算單元，這些神經元可以傳遞不同強度的訊號，也可以被特定時事件所觸發。這1024個人工神經元有1.3億個突觸連線，在計算上已經相當複雜，但離人類大腦所擁有的800億個神經元相比，還有很長的路要走。

Loihi晶片外觀

人類的大腦透過神經脈衝或刺激尖峰神經元來傳遞資訊，並將這些資訊儲存在突觸的區域性連線中。一個神經元的活動直接影響到其他神經元，透過細胞群協同工作來加強學習能力。

利用英特爾神經形態晶片Loihi，團隊設計了一種基於大腦嗅覺迴路的獨特演算法，在我們的身體裡這套演算法就一直在忠實地運作：當你嗅聞食物的時候，氣味分子會刺激你鼻子裡的嗅覺細胞；這些細胞向大腦的嗅覺系統傳送訊號，然後發出電脈衝。研究人員正是在Loihi的矽電路中模擬這種脈衝運動。

現在，這種晶片已可以識別10種氣味，包括丙酮、氨和甲烷的味道，甚至在其他強烈氣味干擾的情況下，也能識別出目標味道。讓人驚喜的是，Loihi在一個資料集樣本的基礎上就快速學會了辨別每種氣味，而其他深度學習模型可能需要吸收3000倍以上的訓練樣本才能達到同樣的識別準確度。

Loihi的氣味識別圖譜

除了英特爾和康奈爾大學的團隊之外，谷歌大腦研究小組也正與調香師合作，將細膩的氣味分子與其他干擾性氣味結合在一起，讓AI識別。來自俄羅斯的研究人員甚至試圖用機器學習來重現一種已經滅絕的花朵的氣味。

瞭解大腦的神經迴路如何解決這些複雜的計算問題，將為設計高效、穩定的機器智慧提供重要靈感。換句話說，如果我們能夠理解大腦的氣味，它可能會從根本上改變我們設計AI系統的方式。

模擬成果也表明，Loihi晶片可以加快機器學習的速度，同時將功耗要求降低到1/1000。更重要的是，所有的學習都可以在晶片上完成，而不需要龐大的資料集來餵養系統。晶片也可以自學新東西，不至於對沒有傳授過的任務一無所知。

經過資料餵養後的識別數值變化顯著

但到目前為止，神經形態晶片還沒法證明自己能超越強力深度學習技術。IBM開發的“TrueNorth”神經形態晶片，有4096個處理器，可以模擬大約2.56億個突觸，然而，Facebook的深度學習專家揚·勒存表示，光靠他設計的NeuFlow卷積模型，不太可能輕鬆完成影象識別等任務。

英特爾也表示，Loihi在某些深度學習模型中表現不佳。不過，在收購Movidius和MobilEye之後，英特爾已經擁有了一系列機器視覺和學習晶片，可以使用各種時興的AI演算法。回到Loihi身上，它的最終目的就是測試在晶片領域新型AI應用的可行性，以推動進一步的AI晶片改革發展。誰知道呢？也許在多次的技術融合之後，我們能夠看到晶片的快速大進化，這是完全有可能的事。

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