AI晶片重大突破：邁向奇點嘅關鍵一步？

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一項突破性技術：自學習記憶電阻器推進人工智能邊界

由於自學習的記憶電阻器（memristor）出現，我們離重建人腦中的突觸更近了一步。這項技術的發展，可能會使人工智能（AI）計算在地進行，同時提高能效，並隨著時間的推移逐步改善任務執行能力。

記憶電阻器的概念

在1971年，美國電子工程師兼計算機科學家Leon Chua推測，計算中必須存在第四種基本元件。除了電阻器（resistor）、電容器（capacitor）和電感器（inductor）之外，Chua相信還有一種“記憶電阻器”——這個名稱結合了“記憶”和“電阻器”，用來描述一種即使在關閉狀態下也能存儲信息的非易失性記憶元件。

這聽起來像是一個簡單的功能，但它為神經形態計算（neuromorphic computing）提供了技術基礎。一個有效的記憶電阻器實際上可以作為AI神經網絡中的人工突觸，因為它能同時達成數據存儲和計算的功能（這也是我們大腦的運作方式）。自從2008年研究人員“發現”記憶電阻器以來，全球的科學家和工程師一直在慢慢改進其能力，期望能創造出與人腦一樣高效和強大的計算機。

KAIST的最新突破

在這項研究的前沿是韓國科學技術院（KAIST）。在今年一月，KAIST校長李光亨宣布，該院成功開發了一種能夠糾正錯誤並從錯誤中學習的記憶電阻器，這意味著它可以解決以前對神經形態系統來說困難的問題。研究人員表示，這種晶片能夠在視頻處理中將移動圖像與背景分離，並隨著時間的推移逐步提高其執行這一任務的能力。相關結果已發表在《自然電子學》期刊上。

這一突破意味著AI任務可以在本地執行（而不是依賴雲計算服務器），同時提高隱私性和能效。KAIST的研究人員Hakcheon Jeong和Seungjae Han在新聞聲明中表示：“這個系統就像一個智能工作空間，所有東西都在觸手可及的範圍內，而不必在桌子和檔案櫃之間來回走動。這類似於我們大腦處理信息的方式，所有信息都在一個地方高效地同時處理。”

同樣，KAIST還開發了第一款在超高速度下運行且能耗極低的AI超導晶片，這與人腦的運作方式相似。從計算的角度來看，人腦每秒可以執行一千億次數學運算，僅需20瓦特的功率。如果希望製造出一個AI神經形態的大腦，則必須使其超高效。

未來的展望

隨著記憶電阻器的不斷改進，我們正在逐步接近創造真正的“芯片大腦”，這將大大提升AI的能力，並可能推動我們更接近於奇點（singularity）——即AI超越人類智慧的那一刻。然而，“智慧”是一個複雜的主題，僅僅因為AI能執行某些計算，並不意味著它能夠具備大腦的所有功能。

當然，一些科學家認為，這種能力可能使這些機器成為“外星智慧”——與我們不同的神經結構，但在其獨特的方式下不容忽視地展現出智慧。然而，目前在人類智慧方面，大腦仍然是無可爭議的王者。然而，隨著記憶電阻器的進步，未來的某一天，AI或許能夠奪取這一神經冠冕。

這項技術的發展不僅代表著計算技術的進步，更可能改變我們對於智慧的理解。隨著AI技術的發展，我們需要重新審視人類智慧的獨特性，以及AI在未來可能帶來的倫理和社會挑戰。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。