如果您被要求猜測某人在視訊短片中的情緒， 您的大腦中的神經元將以一串電子尖峰交換資訊。 當英特爾的研究人員最近對新晶片的原型， Loihi提出了類似的挑戰時， 它試圖解決自己的數千個矽晶片“神經元”的問題。 像你的神經元一樣， 他們可以調整自己之間的聯繫以適應新的任務。
英特爾的新設計以夏威夷的火山命名Loihi， 但仍然不像真正的大腦， 它與傳統的處理器有很大的不同。 該公司表示， 這種做法有可能使汽車， 相機和機器人更加智慧， 而無需依賴互聯網連接到雲端， 等待資料遍歷互聯網的需要， 並具有隱私權益。
英特爾測試表明， 它受大腦啟發的神經元設計可以做一些事情， 如解析視頻僅使用傳統晶片的能量的幾千分之一。 Loihi在遇到新資料時學習的能力， 被視為指向未來， 機器可以更好地在永遠變化的現實世界中擁有自己一席之地。
Loihi仍然是一個研究項目。 但Mayberry表示， 該晶片的第一個完整版本， 有13萬個神經元和一個小指指甲的大小將在11月製造。 一些學術和研究機構將在2018年嘗試。 英特爾已經做了兩個較小的原型，
Loihi是英特爾最新的努力， 將目前的AI時尚轉變為公司的新增長引擎。 去年， 英特爾收購了兩家從事晶片的初創公司， 為雲電腦視覺， Nervana和Movidius提供機器學習。 今年三月， 英特爾收購了以色列的Mobileye， 該公司製造了用於自動駕駛的相機和晶片。
英特爾需要新的增長業務。 長期以來主導的PC市場正在停滯不前， 該公司已經放棄了在移動設備內部處理器市場。
英特爾公司的AI創業公司收購了創造的晶片來加速人工神經網路 這項技術支撐著Google Go Goion bot AlphaGo的進步， 並且涉及鬆散地類比一起合作來過濾資料的神經元。 但英特爾現有的技術 - 而在穀歌， 微軟和蘋果公司的 AI晶片中，
英特爾的Loihi是不同的， 其設計與當今世界所運行的電腦晶片基本不同。 在常規晶片中， 資料在處理器和分離的記憶體之間來回穿梭。 Loihi的“神經元”和它們之間的可調連接起到處理器和記憶體的作用， 從而節省了隨機洗牌資料所需的時間和精力。 類似於神經元之間的突觸的連接可以隨著時間的推移調整其活動中的模式， 模仿在真正的大腦中看到的學習機制。 這種能力的測試包括顯示執行動作（例如二頭肌）的人的晶片視頻， 並挑戰它在新鮮視訊短片中識別相同的動作。
英特爾不是第一家使用神經科學指標設計晶片的公司。 IBM建立了兩代自己的神經形態處理器，
一些領先的AI研究人員， 包括Facebook的Yann LeCun， 對神經元晶片表示懷疑， 指出矽神經元還沒有被證明是像常規晶片上運行的機器學習軟體那麼強大和靈活。
英特爾的Mayberry說， 他的Loihi晶片學習的方式將使它比以前的系統更適應。 他的項目也可能受益于有利的時機。
最近急於製造和使用旨在支援AI軟體的晶片表明， 公司不再樂意依靠傳統晶片技術的改進。 佐治亞理工大學助理教授圖沙爾·克裡希納（Tushar Krishna）說：“所有這些公司都意識到做專業設計是有道理的。 ” 他指出了摩爾定律的消亡，摩爾定律是CPU性能不斷提高的一次可靠的趨勢，因為公司對新想法變得越來越開放。大腦啟發的晶片遠未被證明，但可能準備得到更嚴肅的外觀。
” 他指出了摩爾定律的消亡，摩爾定律是CPU性能不斷提高的一次可靠的趨勢，因為公司對新想法變得越來越開放。大腦啟發的晶片遠未被證明，但可能準備得到更嚴肅的外觀。