semantic system ag——AI-ONE芯片開發商

特約通訊員 伍芳菊

semantic system ag通過開發智能系統構建的基礎技術，為智能化計算機系統提供了技術支持。該公司的工程師研發出新一代計算機處理器，使計算機可以像人腦一樣思考。這是人類第一次能夠利用計算機芯片進行復雜思維和過程分析，并且得到的結果跟人類思考并無兩樣。

AI-ONE智能處理器的誕生，使計算機可以從大量數據中自動、迅速地找到相關信息，并根據調查結果做出正確決定。例如，生物學上部署類似的運算系統，分析復雜的生物識別模式和圖像。在進行數據處理時，這些系統還可自動識別文本的語義相關性，分配適當的程序，得出合理結論。智能處理技術讓計算機學會了說話，可以用自然語言跟人類進行溝通。

智能處理器的應用領域非常廣泛。當人類面對太多的信息負荷難以招架時，抑或是無法同時進行大量復雜問題和任務的處理時，智能處理技術可以幫上大忙。智能計算機將如同用戶的文明管家和忠實伴侶，時刻陪伴左右。雖然，這些系統不可能完全代替人腦，但是可以讓用戶少犯錯誤，以及提高工作效率。另外，智能計算機還有一個最大優點——不知疲倦。接下來，筆者將就智能處理技術做一些簡單的介紹。

新舊計算機范式對比

1.舊計算機范式

數據是沉默寡言的，而程序是靈活聰明的。舊范式是基于這樣一種假設——認為數據的信息結構（內在的或固有的信息模式）永遠都不會被計算機系統自動檢測。因此，舊計算機范式需要預設編程邏輯來識別這些信息結構。

2.新計算機范式

所有數據包含各種形式（如文本、圖片、音頻、視頻等格式）的內在信息。在新計算機范式中，程序被用作人類和機器的交流工具。

計算技術新范式

來自瑞士的一家公司——semantic system ag的科研團隊研發出全世界專家都在探討的東西——智能處理器。這種處理器包含一個全息語義網狀組織(Holosemantic Meshwork，HSMW)——類似生物神經元和突觸網，這種組織架構可以讓處理器像人腦一樣去思考。相互鏈接的神經元結構可同時處理各種信息，根據內在的語義模式進行深入的改編和學習。

處理器內部被安裝一個全息語義網狀組織，每一塊處理器包含2500多萬個神經元（細胞核），神經元完全遵循傳統的遺傳算法的遺傳規則互相連接，這種神經元結構的行為跟生物神經元行為非常相似。在計算機內部建一個自組織全息語義網狀組織，有助于儲存各種信息并使之抽象化。

在研究所長Manfred Hoffleisch的科學管理和帶領下，semantic system ag花了20年的時間成功破解神經編碼，并研制出模擬生物思維的“可進行思考”的處理芯片。之后，又用了4年的時間將這一新技術推向市場。

semantic system ag的首席技術專家Thomas Diggelmann說：“一旦代碼被破解，最困難的挑戰就是如何把這個最新的“能思考的”處理器安裝在當今的馮諾依曼架構的計算機上?！?/p>

盡管馮諾依曼計算機結構本身跟新處理器的操作理念不相匹配，工程師們最終攻克了這個難題，成功進行了測試，在現有的個人電腦上證實了該理念是可行的。

semantic system ag的首席執行官Walter Diggelmann解釋說，“在得知該理念可行之后，下一步怎么做已經非常明確。首先，必須開發新的能夠被插入到現有的每一臺計算機里面的處理芯片，然后是新型計算機?！?/p>

主要研究方向

20多年以來，科學家的研究工作涉及到神經學和數學科學的各個領域。近4年來，他們把所有精力都集中在這一偉大目標——破解神經代碼和了解生物大腦如何處理和儲存信息。

1.大腦功能的研究

semantic system ag的研究目標是盡可能現實地去模擬人腦的思維能力，最終實現計算機處理器跟人腦一樣思考。通過對新大腦皮層元素的功能和途徑的逐步了解，芯片慢慢地能夠像人腦一樣處理一些復雜問題和分析工作。如果想產生準確的結果，處理器必須有廣泛的知識做后盾。問題是，處理器究竟需要被輸入多少知識才能做出正確決定、得出新的結論，關于這方面的研究剛開始而已。

2.破解神經代碼

迄今為止，科學界一直致力于通過分析大腦和神經結構的反應來理解神經代碼這一過程，然后把神經元刺激過程記錄下來。大多數科學家認為，使用這種研究方法也許不能對大腦功能有一個全面的了解。事實上，大腦的功能并不是體現為某一種固定的信息模式。即使在不同的大腦，完全不同的神經結構也可以體現類似的信息模式。這些神經結構會隨著每次輸入數據的改變而改變，甚至之前已知的數據都會隨之重組。因此，當務之急要了解神經代碼的奧秘（即指遺傳算法）。為了正確了解思維過程潛在的數學原理，科學家采取了另一種研究方法——找尋和研究遺傳算法的秘密。

(1)創建生物兼容的HSMW

HSMW是建立兼容神經網的關鍵。然而，僅僅構建類似生物思維的神經元（細胞）是不夠的，還必須考慮很多其它因素，比如自我組織和自我學習等內在能力。HSMW本質上不是智能的，它僅僅代表信息的存儲和處理。真正的智能化體現在通過與HSMW的溝通（對話），從而實現遺傳算法和刺激物（數據）的相互作用。

(2)思維過程實現

HSMW與遺傳算法的結合允許對生物思維過程進行模擬。此外，幻覺（圖像、想象）和外推法（估算，得出結論）的模擬也可一一實現，使用最新的智能芯片來模擬數億生物細胞的行為，從而形成一個生物大腦模型。這種智能化具有能動的特點，不是一種靜態的結構或者能力。

準確地說，人工智能是大腦（神經網絡及其算法）和環境（刺激或數據輸入）相互作用的產物。也就是說，真正的智能是指正確解釋所輸入、存儲和處理的數據意義的一種能力。

新型計算機思維過程

人工智能的思維過程并不是一種瞬間的或單方面的反應，而是大腦（神經網絡及其算法）多方面快速刺激的一個產物，即使重復運行，得到的結果（指計算機得出的結論）也不會發生任何改變。而且，整個過程進行得異常迅速，不會受到(用戶)手動影響。這一過程被稱為“自主智能”，它能夠根據給定參數進行自我調節，并提供可基于數據本身發現的內在信息模式（概念模式）的功能。

思維過程是以系統內部給定的信息為依據，所以系統應該被輸入盡可能多的信息，才能得出合理結論。記憶、操作經驗、記錄等因素對作出結論起著至關重要的作用。所以，作出正確結論需認真衡量這些因素。此外，思維過程是一個完全遞歸（規則可重復使用），自動平衡、自我組織和自我控制的一個過程。因此，技術實現必須具有同等性質：遞歸性、自動平衡、自我組織和自我控制。否則，不可能發生現實、自發的思維過程。如果事先在大腦芯片里面編寫了某種邏輯，那么該芯片會跟其程序員一樣聰明。

接下來，筆者將對能進行思維過程的AI-ONE智能處理器做一些簡要的介紹。

AI-ONE智能處理器

AI-ONE智能處理器由多個遺傳算法構成，這些算法可接受各種數據類型（如二進制數據、文本、音頻、指定格式、物理信號等）的循環性模式的遺傳檢測。數據分析時不需要知道循環模式，因為在已輸入數據中可循環保存，用的時候能夠被遺傳算法找到。識別循環模式并不需要以試圖檢測輸入數據流中重大變化的線形算法為根據，它本身就具有檢測的特性。

1.技術基礎

AI-ONE智能處理器采用新的類神經網絡（全息語義神經網絡Holosemantic neural network，以下簡稱HSNN），通過把數據引入到HSNN之后，輸入數據可被轉換成神經細胞和突觸。產生的神經元細胞相互連接，能識別內在的循環模式。因此，AI-ONE智能處理器可以理解為一種全新的能實現人工智能系統的電腦平臺。開發商使用API，把必須由AI-ONE處理器處理過的最小數據量定義為量化的原子數據塊，大小取決于特定的協議/文件格式的應用價值。

2.AI-ONE智能處理器的特點

(1)內在的信息檢測（模式概念）

(2)對任何數據格式符號（符號研究）關系和意義的識別

(3)復制信息存儲

(4)自動獲取知識和采集信息

(5)低能量損耗：AI-ONE智能處理器幾乎不存在熱顯影，高速運轉時也不需要冷卻裝置。

(6)PIM（Process in Memory記憶處理）：整個過程是動態的、自我控制的，信息的存儲及處理直接在處理器上完成。

3.記憶存儲程序

被安裝在標準的PCI或USB接口印刷電路板上的處理器把數據處理和數據存儲兩項功能合二為一。每塊電路板的容量在0.5-1.0 GB之間，可根據數據容量大小不同進行集群，不管多大的數據容量（如千兆字節，或者更大字節）都不存在容量擴展的限制。

4.AI-ONE智能處理芯片的應用領域

AI-ONE智能處理芯片可以理解為對當今計算機技術的補充。除了前文所描述的特點之外，AI-ONE還能用數學和算法進行編程，并兼容所有布爾邏輯數據處理和開發商的語義命令。以下列舉了其主要應用領域：

(1)生物模式識別（模式和概念識別）

(2)數字證據取證（剖面儀）

(3)歸檔（符號和相關數據庫的歸檔）

(4)工作流（自動分類）

(5)充當信息匹配器（信息內容對比）

(6)數據擷取/搜索(語義搜索，符號推論)

(7)知識管理

(8)智能計算法（機器人學、對話系統、聊天機器人、智能化事件）

5.準確定位AI-ONE智能處理器

AI-ONE智能處理器的目標不是作為一個最終用戶消費產品，而是投向那些想開發人工智能程序的軟件供應商。AI-ONE智能處理器沒有使用當今知名的神經網絡（如HOPFIELD神經網絡、KOHONEN神經網絡等），也沒有使用任何模糊邏輯研究方法，更不能創造任何“神奇”的東西。AI-ONE處理器只是提供一種檢測某一特定數據量本身固有模式的遺傳方法。

6.AI-ONE智能處理器——智能應用的簡易方法

通過使用應用程序編程接口(API)和圖書室來研發智能程序，可以節省工程師很多的時間和精力。此外，這些都將成為超級生物啟發智能化的特色。

除了AI-ONE智能處理器之外，作為IT核心技術的創始者和供應商，semantic system ag研發的組合產品還包括core-technology（核心技術），以及在模式識別所應用發展的各個領域的API軟件、方案和服務等。

AI-ONE智能處理器未來的市場是巨大的。例如，很多航空公司使用的PNL-MATCHER（passenger name list matcher乘客名單配對程序）就是由AI-ONE智能處理器提供技術支持。另外，用來識別和配對犯罪現場的罪犯鞋子腳印的ASTIS（automatic shoe track information system自動鞋子腳印信息系統）也是采用AI-ONE智能處理技術。從某種程度上，AI-ONE正在引領ICT新一輪的革命，將在越來越多的行業發揮其特有的價值。

參考資料：

1.http://www.semanticsystem.com/en/

2.http://www.helisara.com/Helisara_Flyer_1_english_V-WL-01.pdf

3.http://www.AI-ONE.com