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從電腦看人腦 能效如此之高

 

詹益仁/椽經閣

人的腦袋約有將近1兆個神經元,也就是相當於1兆個電晶體。而目前在市面上使用7奈米製程的GPU,也有約500億個電晶體。但是人腦在工作時,所消耗的功率約為20瓦,相當於2~3隻LED燈泡所需的功耗;而此GPU卻需要500~1,000瓦的功率。因此以能效來論,人腦是電腦的500倍以上。

人腦的運作是很神奇的,事實上人腦的運作並不是我們先前所想像,只在其中的一小部分運作。我們的日常經由視覺、聽覺等外在或內在感知系統,所得到海量訊息,都會進入到人腦,只是絕大多數的資訊都不會有效地儲存在神經元內,要產生大腦內有效的記憶是需要經過一個所謂的編碼的程序,才能做有效的存取。

我們都知道電腦的運作有邏輯運算單元、記憶單元以及控制單元,並且在統一的時序脈衝下一起工作。人腦的運作主要來自於記憶,並沒有所謂的運算單元,我們的運算來自於記憶中的加減及九九乘法表,印度人甚至背到十九乘十九。而人腦的記憶卻是個很複雜的運作,包括了短期記憶、工作記憶以及長期記憶。事實上電腦也有類似的這三類記憶體,短期記憶就像是CPU內的移位暫存器,在下一個時序周期就消失了。工作記憶就如同CPU內的快取記憶體(Cache/SRAM)以及DRAM,而長期的記憶就得依賴硬碟或固態硬碟(SSD)了。

人腦的短期記憶,長度由7到10個位元組成,僅能維持30秒。例如在結帳時我們告知服務員統編號碼,他們可以很快地記住,但是下一位客人結帳時,就立刻忘記了這組號碼。人腦如果想要將記憶深化為長期或工作記憶,就需要依賴編碼的程序,而編碼的強弱決定了記憶的持久性。

電腦內不同強度及功能的記憶體,決定於半導體元件的基本原理,而本質上就是電荷的儲存以及運動,因此是一個純物理的運作機制。而人腦的記憶的強度,卻取決於所謂的編碼,透過大腦內海馬回或杏仁核,編碼越強的其在神經元周遭的影響範圍就會擴大,也就能記得越牢靠,這本質是依靠化學反應所釋放出的不同訊息所完成。當注意力的集中、或經由不斷練習、或重大情緒上的影響,都會深化編碼的強度。

位於腦部前額葉的工作記憶,其運作更是奇妙。工作記憶容量越大者,其智商的表現越高。一但有外界訊息的輸入,工作記憶體有能力將短期記憶(外在訊息)及長期記憶的資料結合在一起,來執行思考及判斷並達成結論。工作記憶體的功能可以將資訊,做整頁或整筆的輸出及輸入,如2D或3D的影像,做整體性的比較,並在多次元的考量因數中做快速的收斂及歸納,而獲致結論。不像電腦須依循著指令,做逐字逐句地比對。而人腦工作記憶體的每一次比對或思考,都會修正原先的資料庫,做到了有智慧的學習。

人腦的這項功能,實有賴於前額葉神經元以及為數更多的神經元間的突觸,所構成的複雜神經網路,以及彼此間所傳遞訊息的電化學反應。所以一個有智慧的腦袋,必須要有一個能有效編碼的海馬迴,讓長期記憶能歷久彌新,並且手到擒來快速存取;另外就是要有足夠的空間,容納工作記憶體的前額葉了。就如同電腦運算功能的強大與否,維繫在工作記憶體的容量及速度,以及CPU的運算速度。

全球各科研機構很早就開始,以人腦為雛型研究新一代的電腦架構。這其中類神經網路即為一例,其主要的訴求在使用很小的功耗條件下,完成相當的運算功能。但是再怎麼努力,類神經網路還是很難達到人腦神經網路的複雜度。最近很受矚目的人工智慧,是個比較成功的例子。人工智慧使用了有大量平行處理能力的晶片、深度學習的演算法、以及海量的資料,的確能在某些特定的領域超越過人腦,但其所耗費的功率是非常巨大的。新興的量子運算,雖然在運算能力上超越現行二進位架構的千萬倍,但卻很難像人類做資料上的學習。

不論是人工智慧或者是量子運算,都很難跟人腦做匹敵。究其因前二者是一物理機制的運作,而人腦的運作包含了相當多的化學反應,複雜度高出了許多。這也是學習物理及電機的我,很難理解到其中的奧妙。

曾任中央大學電機系教授及系主任,後擔任工研院電子光電所副所長及所長,2013年起投身產業界,曾擔任漢民科技策略長、漢磊科技總經理及漢磊投資控股公司執行長。