作者DarkerDuck (达克鸭)
看板Ghost-Shell
标题Re: [新闻] 老鼠脑机器人问世!! 机器战警将走出电影？
时间Thu Apr 23 03:51:36 2009
之前用推文的会太长，所以直接回文了。
大脑到底有多快，这可以换另外一种说法，用电脑模拟一颗大脑到底要多快的CPU，
首先我们理解一下大脑的结构，人脑大约有一千亿个脑细胞，每个脑细胞又有伸出
突触和其他大约一千个脑细胞相连，每秒平均放出两百个电脉冲。
每个脑神经细胞都可以当作CPU，它的运算模式是将所有突触的输入乘上权值再相加，
假如大於一个阀值就触发一个神经脉冲，前面讲到每个脑神经细胞平均会和一千个
脑神经细胞相连，那麽也就是平均每个脑神经细胞会有1000个input进来，
那至少就要1000次的乘法浮点运算，再加上1000次的浮点加法运算，一个脑神经细胞
一个脉冲就要用掉2000次的浮点指令运算，人脑有一千亿个脑细胞，那麽就需要
2K*100G=200T 个浮点指令运算
再乘上人脑时脉是200Hz，每秒平均放出两百个电脉冲
200T*200=40000T=40P 个浮点指令运算/秒
当然实际值可能比这个少得多，因为人脑不会每个区域都一直在运作，但就算打个一折，
变4P flops，都还是比目前世界上最快的超级电脑都还要快得多，依照TOP 500的资讯
2008年11月排名第一的超级电脑它的运算效能是1105000 GFlops 也就是1.1PFlops
http://www.top500.org/system/performance/9707
这台电脑叫做Roadrunner，是美国能源部的超级电脑，是个丛集式的超级电脑，
总共有高达12万个CPU核心，每个核心都以数GHz的速度在运作。像这种超级电脑都
会耗掉一整栋楼的面积，还必须盖专用电厂供电。
http://zh.wikipedia.org/wiki/IBM_Roadrunner
由此可见得人脑的资讯处理能力是多麽恐怖，就算现在电脑如此之快，但要达到人脑
的资讯处理能力，还是有段差距。
至於我说的频宽问题，就是在於人脑和电脑对比的话，CPU和记忆体根本就合起来的，
所以不会有频宽问题，所谓的记忆是分散在神经网路的突触拓谱当中，不像现在冯纽曼
式的电脑，是有个记忆体储存程式，有个CPU进行运算，还要有个Bus负责之间的联系，
大脑没有这个问题，基本上大脑的"程式"是分散在大脑各处，而不是储存在记忆体，
但是和电脑类比的话，人脑的IO其实没有多快，也就是人脑对外的资讯传递所消耗的
频宽以现在的科技能力是可以做到的，简单的讲就是可以用数位讯号传输人耳听觉
极限的声音，用数位讯号传递也快要达到人眼辨识极限的Full HD影像，至於其他的
感觉其实也都没有比视觉还要来的消耗频宽。当然人脑传递讯息的方式和数位讯号传递
的方式不太一样，神经系统是许多神经平行输入，例如视觉就可以有数百万个椎状细胞
平行输入，而电脑则通常是用序列方式高频传输，只有一条细线，但是频率高达GHz，
但总的来说以现在的科技，脑机介面要做，频宽不会是太大问题，主要是要做个讯号转
换，把相应的讯号都对到正确的神经突触上，以目前最为成熟的人工电子耳的科技来说，
只用了22个频道，也就是说只用了22个电击在耳蜗的神经细胞上就可以得到不错的效果，
这根本不需要多大的资料传输量。当然要达到完美效果，最好是能够和人类的一万六千
多个毛细胞互相对应。目前人工电子耳可以让耳聋患者听懂语音，却无法去欣赏音乐。
http://tinyurl.com/dm7jmg
假如真的要在脑中做个记忆体晶片，使得脑部可以获得额外的储存的空间的话，那当然
也不可能使用类似现在序列式的高频传输技术，而必须和是和大脑相容的低频并列式传
输，可能必须要用到上亿个电极和突触相连，并且还要能把这些资料用条细传输线传
到人脑外，这个时候频宽才会是个问题。
总的来说，人脑的和感官的频宽其实没有多快，但是总运算能力很大，除非想要把人脑
的运算功能用条传输线搬到脑部外做大幅扩充改造，否则只是要做感官的脑机介面以现
在的资讯传输技术而言是绰绰有余的。
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◆ From: 219.86.67.97
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1F：推 wxes50608:推 04/23 06:44
2F：推 BruceX:推 04/23 07:58
3F：推 j022015:所以是我们头脑要输出资讯让外界的器材接收 用电子的方式 04/23 08:03
4F：→ j022015:目前还很困难罗？ 04/23 08:03
5F：→ DarkerDuck:请看BrainGate那一篇，这是做得到的。 04/23 09:58
6F：→ DarkerDuck:主要问题是虽有先进的资讯科技，但是牵涉到人体实验 04/23 10:29
7F：→ DarkerDuck:就很难找到合适的实验者，寻找最合适的脑机介面技术 04/23 10:30
※ 编辑: DarkerDuck 来自: 140.130.175.227 (04/23 10:31)
8F：→ rexrainbow:推 量化的数据 04/23 10:49
9F：→ rexrainbow:"4P flops"应该是很难达成的目标,所以未来的ai学习应该 04/23 10:55
10F：→ rexrainbow:不会只是模拟出大脑,这样即使做出来,也只是和一般人一 04/23 10:56
11F：→ rexrainbow:样. 有个很类似的研究在过去曾经发生过,人类的飞行. 04/23 10:56
12F：→ rexrainbow:人类想要飞行,最後做出来的不是摹仿鸟类的翅膀/肌肉组 04/23 10:57
13F：→ rexrainbow:织. 04/23 10:58
14F：→ DarkerDuck:其实假如摩尔定律可以一直持续下去的话，PC大约可在 04/23 11:05
15F：→ DarkerDuck:30多年後达成这个目标 04/23 11:05
16F：→ DarkerDuck:只是摩尔定律还可以持续多久，有没有这个需求，没人知 04/23 11:05
※ 编辑: DarkerDuck 来自: 140.130.175.227 (04/23 11:08)
17F：→ rexrainbow:用三十年"演化"出大脑,已经很快了XD. 04/23 11:11
18F：→ DarkerDuck:目前PC最快的运算元件其实是GPU，大约是1 TFlops 04/23 11:12
19F：→ DarkerDuck:那也只是运算速度达到，但不代表就真的可以让如大脑般 04/23 11:13
20F：→ DarkerDuck:复杂的神经网路正确运作 04/23 11:14
21F：→ DarkerDuck:用比较保守的摩尔定律，两年成长一倍，三十年也就有 04/23 11:15
22F：→ DarkerDuck:32万倍，这就是指速成长的恐怖的地方 04/23 11:16
23F：→ rexrainbow:gpu也不过是一种特化的cpu,要是有神经元专用"npu"也不 04/23 11:22
24F：→ rexrainbow:意外 04/23 11:22
25F：→ DarkerDuck:三万两千倍，眼残了 04/23 11:22
26F：→ rexrainbow:我想摩尔定律应该是假设电子元件都是线性的吧, 科科. 04/23 11:23
27F：→ DarkerDuck:不过Intel也努力让CPU都一直维持这个趋势 04/23 11:25
28F：→ rexrainbow:"IBM院士：摩尔定律快玩完了" (google关键字) 04/23 11:25
29F：→ rexrainbow:"Intel董事长贝瑞特：摩尔定律还能管用15年" 04/23 11:25
30F：→ DarkerDuck:摩尔定律快玩完了是因为晶片光蚀刻技术已经遇到瓶颈 04/23 11:30
31F：→ DarkerDuck:但会不会有其他技术接手光蚀刻晶片运算也无人知 04/23 11:31
32F：→ rexrainbow:我想应该是会有的,邪恶的美帝一定有很多备用计画等着 04/23 11:32
33F：→ DarkerDuck:的确有许多新技术在研发，量子计算、光运算、分子运算 04/23 11:33
34F：→ rexrainbow:全世界都在推机器人产业,"机器学习"仍有很多需求, 04/23 11:38
35F：→ rexrainbow:总之, 请继续努力吧 @@ 04/23 11:39
36F：→ rexrainbow:"人脑不会每个区域都一直在运作",记得大脑里也有模组, 04/23 14:03
37F：→ rexrainbow:如果只针对最小的模组做模拟,应该就不用一次放一千亿个 04/23 14:04
38F：→ rexrainbow:神经元在其中了.只是,这样做应该还是会有失真的情况. 04/23 14:04
39F：推 pstsubasa:这真是一篇精辟的科普文 04/23 22:13
40F：→ DarkerDuck:大脑的确是有分区啊，对於固定式的AI而言，大脑皮质的 04/24 02:12
41F：→ DarkerDuck:运动区和躯体的皮肤感觉区都可以拿掉。 04/24 02:13
42F：→ DarkerDuck:一些较原始的欲望区域也都可以拿掉，和控制器官的运作 04/24 02:18
43F：→ DarkerDuck:的神经网路也都可以拿掉。 04/24 02:18
45F：→ DarkerDuck:所以存粹是为了做出具有高等思维的AI的话，应该是可以 04/24 02:22
46F：→ DarkerDuck:参考人类大脑皮质部分的神经网路构造就够了。 04/24 02:23
47F：→ DarkerDuck:电脑所模拟的类神经网路其实也早就商业化了，有很多应 04/24 02:25
48F：→ DarkerDuck:用。有些号称Fuzzy的洗衣机里面就有模糊逻辑类神经网路 04/24 02:32
49F：→ DarkerDuck:一些医学影像处理也会用到类神经网路去辨识癌细胞。 04/24 02:33
50F：→ DarkerDuck:甚至连电脑游戏AI都很多就是用类神经网路去做。 04/24 02:34
51F：→ DarkerDuck:有些车子的引擎也是用类神经网路去控制的。 04/24 02:36
52F：→ DarkerDuck:只是规模都没有像人脑那麽大，整合了那麽多功能。 04/24 02:38
53F：→ DarkerDuck:毕竟人脑经过了好几亿年的演化。 04/24 02:39
54F：→ DarkerDuck:就连果蝇的脑神经也是复杂到最近才完全解开的。 04/24 02:41
56F：→ DarkerDuck:像这个研究只解出果蝇嗅觉的神经网路三层模型 04/24 02:46
57F：→ DarkerDuck:就已经非常了不起。 04/24 02:47
58F：→ DarkerDuck:人的视觉皮质总共有六层，而且更为复杂。要解开就更难 04/24 02:48
59F：→ DarkerDuck:上许多。 04/24 02:48
61F：→ rexrainbow:创智慧这本书我一直没看完 @@ 04/24 10:23
62F：→ rexrainbow:"电脑所模拟的类神经网路其实也早就商业化了"然而AI仍 04/24 10:31
63F：→ rexrainbow:与人类的智慧有很大的差异,我想跟你上篇提到的网路连结 04/24 10:32
64F：→ rexrainbow:方式/组织,学习方式有很大的关系吧. 04/24 10:33
65F：→ rexrainbow:太大的神经系统(大脑)做不出来,目前的类神经网路不够用 04/24 13:13
66F：→ DarkerDuck:的确只能做出很小的啊，现在连果蝇大小的神经网路 04/24 13:17
67F：→ DarkerDuck:都做不太出来 04/24 13:17
68F：→ DarkerDuck:因为现在现在类神经网路只负责一些简单的工作， 04/24 13:18
※ 编辑: DarkerDuck 来自: 219.80.140.251 (04/24 13:19)
69F：→ DarkerDuck:太多类神经元并无法增加精准度和效率 04/24 13:20
70F：→ DarkerDuck:太复杂的工作，一坨没有经过分区分层分类的类神经元 04/24 13:21
71F：→ DarkerDuck:网路是无法达成的 04/24 13:21
72F：→ rexrainbow:这倒是真的,如果只针对单一目的,的确不需要过大的NN 04/24 13:21
73F：→ BruceX:推文好长... 04/25 13:31
74F：推 j022015:我瞎了... 有回路烧断的感觉 这不是我的领域... ˊ口ˋ 04/25 18:48
75F：推 popoka:长知识推~ 我竟然都看完了~ 还看得懂... 04/28 14:49
76F：推 Gemani:简单易懂 推 04/30 12:46
77F：→ rofellosx:每次来攻壳都觉得走错版.. 05/03 09:42