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英特尔本周表示，基于其 Loihi 芯片的系统将在 2019 年投入使用，其中包括 1000 亿个突触，这与普通老鼠的大脑复杂度差不多。
去年 9 月，英特尔将世界引入了 Loihi，这是一种为英特尔所谓的概率计算而设计的芯片。英特尔认为，概率计算是通往人工智能的重要一步。
与使用顺序流水线的核心芯片不同，Loihi 的设计目的是模仿大脑的工作方式。英特尔去年推出的 Loihi 芯片的版本包括 13 万个硅“神经元”，与 1.3 亿个“突触”连接在一起，这些“突触”连接着人脑中的神经元。
本周，英特尔表示将增加目标。2019 年计划要求在 Loihi“系统”内建立 1000 多亿个突触。周一，英特尔的发言人说，该路线图要求“一个大型的多芯片系统”，而不是单个芯片。
然而，据我们所知，科学家们已经在各种动物的大脑皮层上做了几年的建模工作，这为我们提供了一个比较，来评估这些神经网络到底有多复杂。在 2009 年的一篇论文(PDF)中，来自 Rajagopal Ananthanarayanan, Steven K. Esser, Horst D. Simon，以及 IBM Almaden 和劳伦斯伯克利国家实验室的 Dharmendra S. Modha，研究小组用 LLNL 的 Dawn Blue Gene/P 超级计算机模拟了一只猫的大脑皮层，它有 147,456 个 cpu 和 144TB 的主存储器。
在附图中，研究小组展示了几种动物的相对突触复杂性。在底部，拥有 1250 亿个突触的是普通的老鼠——略高于 Loihi 系统所能达到的复杂度，这也证明了英特尔和其他公司想要达到“真正”人工智能需要走多远的路。
如图所示，下一步就是大老鼠，它有大约 5000 亿个突触。但如果英特尔的进展是线性的，这可能需要几年的时间才能实现。当然，远比这复杂的是猫的大脑皮层，据估计大约有 6.1 万亿个突触。
那么人类呢？9 万亿突触相当于人类大脑皮层的 4.5%，这意味着也许你要等上几十年才能在芯片上实现人脑的功能。另一方面，IBM / LBNL 的联合论文是在 2009 年编写的，所以没有人知道像谷歌这样的公司是如何在幕后操作真正的超级计算机的。
英特尔还在与研究人员合作测试 Loihi 芯片。最近，它在加拿大的一个学术会议上展示了运行一个关键字识别应用，另外，它是一个能对体重或方向的意外变化做出反应的神经机械手臂控制器。英特尔表示，直到今年 5 月 25 日，他们都欢迎学术建议。
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