日本北海道大學與 TDK 公司團隊，開發出能玩猜拳猜贏人類的 AI 晶片。訓練方式為人類手腕戴上感測器測量動作，再學習動作代表的剪刀石頭布。訓練後晶片能在人類說「布！」的瞬間，預測到下步動作，擊敗對手。
這項技術基於「儲備池計算」（reservoir computing）機器學習，用複雜動態系統從時間序列資料提取有意義的特徵。儲備池計算概念可追溯至1990年代，是近年人工智慧發展後，因較低功耗和快速訓練推斷潛力而重新受關注。
TDK高階經理佐佐木智之表示，團隊目標是降低功耗和延遲，特別是邊緣AI應用，延遲是大挑戰。團隊開發CMOS硬體類比儲備池計算電路，並於10月日本千葉先進技術綜合展覽會展示成果，本週在聖地牙哥國際重啟運算會議發表論文。
儲備池計算與傳統神經網路主要差別在結構。傳統神經網路由多層人工神經元組成，數據在層與層之間單向傳遞。儲備池計算沒有分層，神經元以複雜網狀結構相互連接，使網路有記憶力，能重複利用特定輸入。
新晶片不僅猜拳猜贏人類，還能多領域預測時間序列的下一步。團隊展示晶片預測著名混沌系統（如邏輯圖）和天氣，準確性不低。儘管精確度不是晶片主要賣點，但極低功耗和延遲使可穿戴設備和其他邊緣設備即時學習應用成為可能。
佐佐木表示，新晶片功耗和運行速度比現有AI高約十倍，是大幅進步。
（首圖來源：TDK）
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