本文摘要：欧洲微电子研究中心（IMEC）的研究人员最近顺利研发了一款可以作曲的芯片，这款仿照神经芯片虽然还正处于原型产品阶段，但早已可以通过分析歌曲中的模式学会了谱曲的规则。

欧洲微电子研究中心（IMEC）的研究人员最近顺利研发了一款可以作曲的芯片，这款仿照神经芯片虽然还正处于原型产品阶段，但早已可以通过分析歌曲中的模式学会了谱曲的规则。听过某个曲子后，它就能做出类似于风格的曲子。当然，研发人员做到这款芯片可不是为了让音乐家们离职，这款芯片是未来低功耗标准化自学加速器的基础，有了这项技术我们就能给医生打造出自定义的医疗传感器并让电子产品理解它们各自“主人”的不道德模式。IMEC 负责管理神经形态计算出来的 Praveen Raghavan 指出，如今的联网设备虽然都张贴了智能的标签，但事实上它们自身的处置能力一般，这些设备必须将数据传回云端做到分析，以此来节省能耗和风扇上的成本，而 IMEC 的团队想要转变这种模式。

“我们的整体目标是让人工智能显得更为灵活，让它们更为切合用户。”Raghavan 说。这也就意味著 IMEC 必需研发出有灵活且低功耗的专用自学芯片。

他回应：“降低成本也是我们的核心目标之一。”这样显然，作曲终究出了该芯片的“买一送一”的功能。不过，人们找到这位“作曲家”自由选择音符时有些怪异，但其曲调风格却并不前卫，整体风格仍然跳跃不来西方古典音乐的框架。

举例来说，在该芯片写的 30 秒乐曲中你能听见许多音乐家练习曲中元素的反复，有两个小节还十分像半音音阶的即兴反复。在最后一个小节中，乐曲则集中于用于了令人感觉和期望的音符。

想让芯片谱出曲子，必需循环播出享有某种程度拍子记号（即每小节有多少节奏）和风格的歌曲。一旦曲子的节奏和风格逆的尤其明确，芯片就辨识没法其中的模式了。Raghavan 回应，他们在训练这款芯片时用了比利时和法国的长笛乐曲，芯片顺利掌控了其中规则。

如果换用其他拍子记号，芯片则不会开始自学新的模式。了解到，这款仿照神经芯片配备了电阻式 RAM，存储单元是氧化物材料制作的细丝，它不会根据有所不同的电压条件展开倒数调整。当芯片在多个训练曲目中“听见”两个类似的音符陆续经常出现时，就能辨识出有其中的模式。

这两个类似音符倒数经常出现的次数就越多，就解释它们之间的联系就越密切，在作曲时，芯片就不会中用这两个音符。这样的展现出类似于大脑中有所不同神经元的自学方式。同时，这套系统也是分层级的，它能辨识并自学更加明确的模式。

虽然该芯片主打低功耗，但 Raghavan 却不愿透漏原型产品在功耗方面的展现出。他只是回应团队对这块芯片展开了超额设计，因此它能胜任多种任务并建构大型存储单元。在这里，作曲的工作并会几乎获释存储器的能力，但未来更加简单的任务不会唤起其所有创造力。

未来，Raghavan 的团队还不会优化芯片的设计。眼下，他们还在用文本训练该系统，教教这块芯片自学遣词造句。

Raghavan 回应，这套系统未来可以沦为个人电子设备中的自学加速器，同时它还能助力其他运营神经网络的硬件。对于芯片的未来应用于，Raghavan 早已有了自己的设想，他想要将芯片植入智能手表，老大此类设备自学用户的习惯，以便朗读更为准确的心率数值。“佩带智能手表时，有人戴着的凸，有人戴着的松，另外配戴方位也不会有所不同，而这些因素都会影响心率数值的准确性。”Raghavan 说。

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