神經網絡：將計算機變成快速學習者 - 彭博社

神經網絡是一種特殊的計算機電路， loosely patterned after the “wiring” in the brain. 它們與眾不同之處在於它們驚人的學習能力。 例如，它們可以通過反覆接觸來學習識別面孔和理解語言——這些對於普通計算機來説是極其困難的壯舉。 但是，訓練神經網絡是一項耗時的工作，尤其是當網絡必須通過常規計算機進行模擬時，因為神經網絡硬件稀缺。 華盛頓大學互動系統實驗室的主任Les E. Atlas表示，學習的緩慢速度正在限制進展。 他迫不及待想要使用Adaptive Solutions Inc.將在今年晚些時候推出的閃電般快速的神經計算機，這是一家位於俄勒岡州比弗頓的初創公司。

ASI系統的核心是一種強大的芯片，神經網絡電路直接嵌入硅中。 該芯片由Inova Microelectronics Inc.開發，配備64個並行工作的神經處理器——總共1100萬個晶體管，幾乎是英特爾公司486微處理器原始功率的10倍。 每台神經計算機都有四個這樣的芯片。 ASI自豪地表示，其價值55,000美元的機器在模式識別任務上比任何超級計算機快100倍。 Atlas教授認為，他與大量心臟圖像數據庫的工作，目前每次訓練需要15周，應該縮短到僅幾個小時。