仿人脑神经芯片，中国神经计算芯片

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　　过去的几年里，技术公司和科研人员都在努力构造神经形态的计算机结构——即模拟人脑能力制造出的芯片，它既有分析能力，又有人脑般的直觉，这样才能处理大量的数据。如今，这份努力已经带来了里程碑式的成果——科学家已经生产出一种集成了54亿个晶体管的芯片，包含4000多个神经突触核心。

　　每个突触核心都包含与人脑的生物组成部分相对应的计算结构——核心内存起着与脑神经突触类似的作用，处理器相当于核心的神经细胞(神经元)，用接线提供连接，就像大脑轴突的神经纤维一样。IBM公司与康奈尔大学这个课题的研究人员将他们的结果发表在8月份的《科学》杂志上。

　　在美国国防高级研究计划局(DARPA)开展的神经形态自适应伸缩可塑电子系统(SyNAPSE)计划中，来自以上两个机构的科学家开展了合作。SyNAPSE计划希望能逆向还原大脑的计算功能，从而制造出一种能够模拟我们的感觉、理解、行动与交流的能力，并能理解不同的刺激因素的计算机。2008年以来，DARPA在这项计划上已经投入了5300万美元。HRL实验室负责DARPA的另一个SyNAPSE计划。

　　根据《科学》杂志的那篇文章，IBM和康奈尔大学的研究者们把这种新的芯片设计成类似一种节能的脉冲神经网络。普通的神经网络每隔一段固定的时间处理一次数据，而脉冲神经网络只在电量超过阈值的时候才能被激发，因此更加节能。被激发的部位反过来又会影响其他人工神经元的电荷——这就很像真正的大脑运行时的过程了。而IBM的新型芯片同时又包含了4096个神经突触核心，可以产生超过100万个可编程的脉冲神经元，以及2.56亿个可配置的突触。

　　而IBM与其在SyNAPSE计划中的合作者们最终的目标，是制造出一台鞋盒子那么大的神经突触超级计算机，包含100亿个神经元和100万亿个突触，而耗能只有1千瓦(人脑就包含大约100万亿个突触，却仅仅消耗20瓦的能量——就跟烤箱指示灯的耗能差不多)。

　　基于神经形态技术的太阳能“传感叶”，配备有对图像、气味或声音的传感器，或许某一天我们可以广泛地将它们散布在各处，用来监控森林火灾或者其他自然灾害。图片来自IBM。

　　为了测试这张芯片的性能，研究人员用它分析了一段视频剪辑，从背景里面找出行人、骑车的人，以及其他物体，然后将它们识别出来。作为对比，研究者用一个同样基于人工神经网络、但使用的是多用途微处理器的模拟器做了同样的实验，发现新的芯片结构消耗的能量只有模拟器的176000分之一，解析每帧画面的速度却快100倍。跟IBM公司2011年推出的版本相比，新的芯片也有了很大的提高：

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　　IBM期望这种神经突触芯片能成为新一代超级计算机的基本构件。这种计算机模仿人脑结构，使用毫米尺寸的芯片，而且足够节能，可以植入眼镜、腕表，以及其他可穿戴设备中去。这类芯片也很擅长整理感官输入，因此可以成为很好的医疗诊断辅助手段。举个例子，IBM的研究人员设想可以将数字温度计与一系列认知传感器结合起来，就可以扫描并分析患病儿童口腔中的各种化学信号，并由此快速得出诊断。

　　而最先应用此类认知技术的舞台，应该还是IBM的超级计算机“沃森(Watson)”。在2011年2月，“沃森”参加了智力节目“危险边缘(Jeopardy)”，凭借着其根据问题搜索知识库、计算置信水平并据此回答问题的能力，打败了两位前冠军。同一年的晚些时候，德克萨斯大学安德森癌症研究中心(University of Texas M. D. Anderson Cancer Center)与凯斯西储大学克利夫兰医学中心的勒纳医学院(Cleveland Clinic Lerner College of Medicine of Case Western Reserve University)的研究人员开始用更小、更强有力的沃森超级计算机进行数据分析和医师培训。

　　一月份的《华尔街日报》刊登了一篇文章，列举了IBM将沃森投入真正的数据分析过程中所遇到的几个挑战。虽然IBM还需要努力应对这些早期的困难，他们还是计划让沃森进入云端服务——这可以让今后每一台连接网络的设备都变成一台认知计算机。

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