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轉(zhuǎn)自:機器之心

大家好，我是DASOU。

前兩天在B站刷視頻，被推送了一個非常有意思的整活視頻：

一個B站大佬用紅石在我的世界游戲中實現(xiàn)了 LeNet-5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

當時看到視頻的時候，我的內(nèi)心OS是「這什么鬼？？」

我先把這個整活視頻以及UP主后續(xù)一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解讀視頻的鏈接放在下面，感興趣的可以看一下，反正我看完，驚呼「YYDS，還能這么玩」

https://www.bilibili.com/video/BV1yv4y1u7ZX https://www.bilibili.com/video/BV1wF411F7PU

在我的世界（Minecraft）中，紅石是一種非常重要的物品。它是游戲中的一種獨特材料，開關(guān)、紅石火把和紅石塊等能對導(dǎo)線或物體提供類似電流的能量。

紅石電路可以為你建造用于控制或激活其他機械的結(jié)構(gòu)，其本身既可以被設(shè)計為用于響應(yīng)玩家的手動激活，也可以反復(fù)輸出信號或者響應(yīng)非玩家引發(fā)的變化，如生物移動、物品掉落、植物生長、日夜更替等等。

因此，在我的世界中，紅石能夠控制的機械類別極其多，小到簡單機械如自動門、光開關(guān)和頻閃電源，大到占地巨大的電梯、自動農(nóng)場、小游戲平臺甚至游戲內(nèi)建的計算機。

近日，B 站 UP 主 @辰占鰲頭等人在我的世界中實現(xiàn)了真正的「紅石人工智能」，他們耗時六個月，構(gòu)建了世界上首個純紅石神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，任務(wù)是識別 15×15 手寫數(shù)字。

作者表示，他們使用非傳統(tǒng)的計算方式——隨機計算來實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在設(shè)計和布局上比傳統(tǒng)全精度計算簡單許多，并且單次理論識別時間僅為 5 分鐘。

這個純紅石神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成了機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域常見的圖像識別任務(wù)——手寫數(shù)字識別，并且準確率達到了 80%（在 MNIST 數(shù)據(jù)集上模擬）。

在實現(xiàn)的過程中，作者使用到的各種元素包括如下：

單個神經(jīng)元接受多個輸入并產(chǎn)生一個輸出。

加入「乘法器」，僅使用隨機數(shù)和單個邏輯門運算小數(shù)乘法。

神經(jīng)元陣列輸出識別結(jié)果或傳遞到下一層。

各數(shù)字的置信度。

卷積層用來提取筆畫特征。

全連接第一層：壓縮信息并分類。

激活函數(shù)陣列：將數(shù)據(jù)非線性地映射到高維特征空間。

全連接第二、三層：進一步分類并輸出識別結(jié)果。

作者表示，該網(wǎng)絡(luò)使用的架構(gòu)是壓縮的 LeNet-5，準確率達到 80%。

不過，受限于 Minecraft 的運算能力，實際識別時間超過 20 分鐘。盡管如此，這仍是紅石數(shù)電領(lǐng)域的重大突破，也可能啟發(fā)現(xiàn)實中的硬件神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

目前，視頻的播放量已經(jīng)超過 80 萬，全 B 站排行榜最高第 39 名，讓各路網(wǎng)友嘆為觀止。就連圖靈獎得主 Yann LeCun 也在 Facebook 上轉(zhuǎn)發(fā)了該視頻，表示「一位非常有耐心且堅持不懈的人使用紅石在我的世界中實現(xiàn)了 LeNet-5。」LeCun 是 LeNet 架構(gòu)提出者。

視頻地址：

https://www.bilibili.com/video/BV1yv4y1u7ZX
https://www.bilibili.com/video/BV1wF411F7PU

背后的原理

在另外一個視頻《【Minecraft】紅石卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——原理》中，作者詳細解釋了紅石卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理。

總的來說，他們使用的是壓縮的 LeNet-5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積是網(wǎng)絡(luò)的第一步計算，使用一個帶權(quán)重的窗口（卷積核）逐次掃描圖像并提取筆畫特征。

然后將這些筆畫特征饋入到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（全連接層）進行分類識別。

在我的世界中實現(xiàn)紅石神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

作者首先列出了輸入設(shè)備，包括一個單脈沖式壓力板手寫板和 15×15 坐標屏。其中手寫板每次產(chǎn)生 2tick 的坐標信號，接著由屏幕繪制。

隨后輸入的手寫數(shù)字進入卷積層，計算方法是累加卷積核被遮蓋的部分，并將結(jié)果輸出到下一層。并且，為了保證非線性，輸出還經(jīng)過了 ReLU 函數(shù)。

由于卷積核只有 3×3，因而作者直接使用了電模運算，并在輸出端自動進行 ReLU。

另外，又由于卷積無法像動畫里那樣移動，所以采用了直接堆疊的方式，再通過硬連線連接到手寫板輸入上。

到了全連接層，它的每層由若干神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成。每個神經(jīng)元都連接多個輸入，并產(chǎn)生一個輸出。神經(jīng)元將每個輸入加權(quán)累加，然后帶入一個激活函數(shù)輸出。

需要注意的是，加權(quán)求和是「線性分割」，而激活函數(shù)一定是非線性的，用于提升維度。作者使用了 tanh（雙曲正切）作為了激活函數(shù)。

反映到實際的神經(jīng)元電路中，如下圖所示。

同時，權(quán)重被儲存在投擲器（用來調(diào)整物品配比生成不同頻率的隨機串）中，輸入乘以權(quán)重后通過模電累加。

最終電路實現(xiàn)

關(guān)于電路實現(xiàn)，首先通過模電計算加法，然后轉(zhuǎn)為數(shù)電信號。

累加器則是改裝了另一位 Up 主提供的 2tick 流水線加法器，使之不會溢出。

接著堆疊神經(jīng)元，構(gòu)成一個全連接層。

最后一層的輸出以及層間緩存使用如下模電計數(shù)器，它可以統(tǒng)計 5Hz 串中「1」的數(shù)量，容量則為 1024。

最后在輸出層，計數(shù)器的高 4 位被連接到計數(shù)板上，然后電路選取最大的值并在輸出面板上顯示。

視頻最后，作者展示了最終的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如下圖所示。其中，權(quán)重范圍為 [-1, 1]，隨機串長度為 1024，MNIST 數(shù)據(jù)集上的準確率約為 80%。不過當串長為 256 時，準確率僅為 62%。

給這個B站UP主跪了，太強了！！