這塊“不務(wù)正業(yè)”的仿神經(jīng)芯片居然學(xué)會了譜曲

　　歐洲微電子研究中心(IMEC)的研究人員最近成功研發(fā)了一款可以作曲的芯片，這款仿神經(jīng)芯片雖然還處于原型產(chǎn)品階段，但已經(jīng)可以通過分析歌曲中的模式學(xué)會了譜曲的規(guī)則。聽過某個(gè)曲子后，它就能作出類似風(fēng)格的曲子。

　　當(dāng)然，研發(fā)人員做這款芯片可不是為了讓音樂家們下崗，這款芯片是未來低功耗通用學(xué)習(xí)加速器的基礎(chǔ)，有了這項(xiàng)技術(shù)我們就能給醫(yī)生打造定制的醫(yī)療傳感器并讓電子產(chǎn)品了解它們各自“主人”的行為模式。

　　IMEC負(fù)責(zé)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的Praveen Raghavan認(rèn)為，如今的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備雖然都貼了智能的標(biāo)簽，但事實(shí)上它們自身的處理能力一般，這些設(shè)備需要將數(shù)據(jù)發(fā)回云端做分析，以此來節(jié)省能耗和散熱上的成本，而IMEC的團(tuán)隊(duì)想改變這種模式。

　　“我們的整體目標(biāo)是讓人工智能變得更加緊湊，讓它們更加貼近用戶。”Raghavan說道。這也就意味著IMEC必須開發(fā)出緊湊且低功耗的專用學(xué)習(xí)芯片。他表示：“降低成本也是我們的核心目標(biāo)之一。”

　　這樣看來，作曲反倒成了該芯片的“買一送一”的功能。不過，人們發(fā)現(xiàn)這位“作曲家”選擇音符時(shí)有些奇怪，但其曲調(diào)風(fēng)格卻并不前衛(wèi)，整體風(fēng)格依然跳不出西方古典音樂的框架。舉例來說，在該芯片寫出的30秒樂曲中你能聽到許多音樂家練習(xí)曲中元素的重復(fù)，有兩個(gè)小節(jié)還非常像半音音階的即興重復(fù)。在最后一個(gè)小節(jié)中，樂曲則集中使用了令人愉悅和期待的音符。

　　想要讓芯片譜出曲子，必須循環(huán)播放擁有同樣拍子記號(即每小節(jié)有多少節(jié)拍)和風(fēng)格的歌曲。一旦曲子的節(jié)奏和風(fēng)格變的特別寬泛，芯片就識別不了其中的模式了。Raghavan表示，他們在訓(xùn)練這款芯片時(shí)用了比利時(shí)和法國的長笛樂曲，芯片成功掌握了其中規(guī)則。如果換用其他拍子記號，芯片則會開始學(xué)習(xí)新的模式。

　　雷鋒網(wǎng)了解到，這款仿神經(jīng)芯片搭載了電阻式RAM，存儲單元是氧化物材料制作的細(xì)絲，它會根據(jù)不同的電壓條件進(jìn)行連續(xù)調(diào)整。當(dāng)芯片在多個(gè)訓(xùn)練曲目中“聽到”兩個(gè)特殊的音符相繼出現(xiàn)時(shí)，就能識別出其中的模式。這兩個(gè)特殊音符連續(xù)出現(xiàn)的次數(shù)越多，就說明它們之間的聯(lián)系越緊密，在作曲時(shí)，芯片就會用到這兩個(gè)音符。這樣的表現(xiàn)類似于大腦中不同神經(jīng)元的學(xué)習(xí)方式。同時(shí)，這套系統(tǒng)也是分層級的，它能識別并學(xué)習(xí)更寬泛的模式。

　　雖然該芯片主打低功耗，但Raghavan卻不愿透露原型產(chǎn)品在功耗方面的表現(xiàn)。他只是表示團(tuán)隊(duì)對這塊芯片進(jìn)行了超額設(shè)計(jì)，因此它能勝任多種任務(wù)并構(gòu)建大型存儲單元。在這里，作曲的工作并不會完全釋放存儲器的能力，但未來更復(fù)雜的任務(wù)會激發(fā)其所有潛能。

　　未來，Raghavan的團(tuán)隊(duì)還會優(yōu)化芯片的設(shè)計(jì)。眼下，他們還在用文本訓(xùn)練該系統(tǒng)，教這塊芯片學(xué)習(xí)遣詞造句。

　　Raghavan表示，這套系統(tǒng)未來可以成為個(gè)人電子設(shè)備中的學(xué)習(xí)加速器，同時(shí)它還能助力其他運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件。對于芯片的未來應(yīng)用，Raghavan已經(jīng)有了自己的設(shè)想，他想將芯片植入智能手表，幫此類設(shè)備學(xué)習(xí)用戶的習(xí)慣，以便讀出更加精確的心率數(shù)值。“佩帶智能手表時(shí)，有人戴的緊，有人戴的松，另外佩戴位置也會有所不同，而這些因素都會影響心率數(shù)值的準(zhǔn)確性。”Raghavan說道。