人工智能初创公司Neurala Inc.今天宣布在人工智能领域取得一项新的重大突破，它声称，该突破最终有望让这项技术造福普通消费者。该公司构建的深度学习神经网络被美国宇航局（NASA）及其他多家组织所使用。
这家公司表示，它已开发出了具有学习能力的深度学习软件，不需要云端运行的服务器，因而能够带来新一代的智能汽车、儿童玩具和工业机器。
传统的深度学习系统基本上依赖基于云的服务器，在后台为深度学习系统处理计算任务。这类系统确实可行，不过Neurala表示，这种方法仍然缺乏效率，原因就在于它所说的“灾难性遗忘”（catastrophic forgetting）问题：只要需要这类系统学习了解新的对象，这个问题就需要机器重新学习了解它们之前已知道的对象。
该公司声称：“就在不久前，如果人工智能系统学习了解了一定数量的对象，但需要学习了解另一个新对象，就需要拿所有的对象对系统重新训练。这种传统方法需要使用功能强大的服务器，而这些服务器通常驻留在云端。”
不过要是采用Neurala的新技术，如今在网络边缘上就可以学习了解逐步增加的对象，因而一劳永逸地消除了“灾难性遗忘”问题。Neurala没有透露这项技术到底是如何实现的，不过表示其方法结合了不同的神经网络架构；许多人士表示，它采用了一种前所未有的方式来结合。
据Neurala的首席技术官马西米利亚诺·“马克斯”·弗塞斯（Massimiliano “Max” Versace声称，这项新的突破正是从汽车到消费类电子产品的多个行业的公司企业一直苦苦等待的“推动者”（enabler）。
弗塞斯说：“能够在网络边缘实时学习，这意味着Neurala的方法能够直接在设备上面进行学习，没有云学习存在的种种弊端。此外，它消除了网络延迟，提升了实时性能，而且在需要隐私的场合下确保了隐私。最重要的是，它为开发一大批无云应用敞开了大门。”
Neurala与美国宇航局旗下的加利福尼亚喷气推进实验室（Jet Propulsion Lab）合作；今年1月，它融得了由Pelion Ventures领投的1400万美元的A轮资金，因此进入公众的视线。其Neurala Brain软件是这样一种深度学习平台：将视觉、听觉及其他感官能力整合到单单一个系统中，大致模拟人脑的工作机理，从而让人工智能以类似人脑的方式来运作。这家公司声称，该软件还有着广泛的用途，除了儿童玩具和工业机器外，还可以安装到需要能够独自适应周边环境的无人驾驶汽车、无人机和机器人中。
Neurala在解释其软件的工作原理时表示，实际的人脑看到和听到移动的车辆后，会估计其位置，然后将这辆车放入到“意境地图”（mental map）。但是它又认为，全脑人工智能系统（比如它研制的系统）之所以更擅长执行复杂的任务，原因在于这种天生的整合让不同的感官能力和模块能够相辅相成，弥补对方的缺陷和不足。
Neural表示，它会在今年第三季度将这项新功能添加到其Neurala Brain软件开发工具包。与此同时，这家公司还在5月8日至11日英伟达公司在圣何塞召开的GPU技术大会上演示其技术。
