在芯片上制造人脑?

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“神经形态芯片”：

像人类一样感知思考

人脑大概是宇宙中结构最复杂、运算最精密、可实现任务最多而又耗能极低的“超级计算机”。制造出“大脑”，一直是科学家们的梦想，也可以说是“人工智能”研究者们的终极目标。

不久前，瑞士苏黎世大学和苏黎世联邦理工学院的研究人员宣布，研发出了一种可模拟人脑处理信息的微芯片――“神经形态芯片”。这再次引发人们对“人造大脑”的关注。

“神经形态芯片”具备建立在短期记忆和决策机制基础上的认知能力，这个神经形态系统可以实时执行复杂的感觉运动任务。

研究者之一、苏黎世大学神经信息学院的吉亚科莫・因迪维利详细介绍了实验中这个神经形态系统被要求完成的任务。

在实验开始时，电脑屏幕左上方或右上方闪烁的小方块“告知”实验目标（神经形态系统）单项任务的特定规则，然后，它通过硅视网膜“观察”在屏幕上移动的横杠和竖杠并要做出判断。当竖杠从左向右越过屏幕中间或横杠从右向左穿过屏幕中间时，它要做出报告。

因迪维利说，除实时视觉处理外，这项任务还要求实验目标记忆并根据环境情况进行决策，这些都是认知能力的标志性元素。

这项实验是科学家们首次展示由使用者设定行为方式的实时神经处理系统硬件。

因迪维利说，通过这种方法，神经形态芯片可被用来模拟很多行为模式，这对于开发新技术非常关键。他说，将芯片和人工耳蜗或人工视网膜等感官神经形态部件组合，就可以创造出与周边环境实时互动的复杂认知系统。

在此之前，其他“人造大脑”研究也取得了一些进展。2005年，瑞士洛桑理工学院的科学家亨利・马卡兰在巴西演讲时提出了他设想的“蓝脑”计划，并希望在2018年前后制造出“人造大脑”。2011年，美国科学家将纳米技术与电路设计结合，使其具备了大脑基本构成单位神经元的机能。2012年，加拿大滑铁卢大学的科学家构建了名为Spaun的模拟人脑。这个号称目前世界上最逼真的人类大脑模拟系统，不仅有获取视觉信号的电子眼和可以作出相应反应的机械臂，还能通过基础的智商测验。

更加有名的则是IBM的代号为“Compass”的项目，已模拟出5300亿个神经元和137万亿个神经突触，比真正的人脑所拥有的神经元数量还要多。该项目向真正意义上的“人工大脑”迈出了重要的一步，被称为“认知里程碑”。

目前，谷歌正在通过成千上万台电脑试图打造自己的“人工大脑”，该公司希望通过这一研究改善旗下语音和图片搜索服务。与此同时，社交巨头Facebook也同样不甘示弱的在利用神经学理论试图改善自己的大数据处理问题。

IBM的仿人脑运作

事实上，早在上世纪50、60年代，当时的技术专家就曾试图模仿人类大脑结构打造出一台真正意义上的智能机器。当时这一理念被人们称为“神经网络”，不过人们针对这一领域的研究最终还是淡出了历史舞台。

然而，这一理论似乎现在大有卷土重来之势，并有望彻底改变现代电脑硬件的设计模式。据了解，位于美国圣地亚哥的高通公司计划第一块灵感来自于人类大脑的商用芯片。这块芯片预计于今年晚期，它将能够自动操作任务，而现在的芯片一般需要辛苦的编程。至关重要的是，它将能够模仿人类感知、行为和思考的能力。这意味着它能够避免和容忍错误，极大的改善一切，从面部和语音识别到导航和计划安排。从长远来看，这一方法将为以与人类相同、甚至比人类更好的形式执行任务的人工智能系统铺平道路。

目前这一芯片正由IBM和高通公司合作研发，它是受到人类大脑的启发，利用了内部相连、可配置的“神经突触核心”网络。这一芯片内存的功能就相当于大脑里的突触，处理器相当于神经元，像神经纤维一样进行交流。

这些芯片试图复制和改善大脑对生物传感器做出反应的能力，一次性从很多源里分析大量的数据。这项研究属于名为神经性自适应塑料可微缩电子系统（英文简写为SyNAPSE）的项目的一部分，后者最初于2009年。

“结构和编程是相互紧密交错的，一个新的体系结构使得一个新的编程范型变为必须，” IBM的首席调查员达门德拉・莫达博士（Dharmendra Modha）这样说道。针对这些芯片IBM宣布了一个新的编程体系结构，使得研发者能够在今年晚期芯片后为之设计应用程序。

“除了补充现代计算机的不足，从编程和新出现的学习系统角度看，它还将会产生一个全新的技术。”莫达博士说道。现在使用的电脑是几十年前设计的，主要是基于对预定义项目的处理。尽管它们是快速精确的“ （能进行大量、复杂、快速运算的）计算机程序”，它们在面对“周围世界产生的嘈杂、大量的庞大数据”时进行实时处理的能力则不是那么显著。

相比之下，我们的大脑――运行的相对缓慢且精度较低――在处理类似识别、解译以及遵照模式的任务方面则非常擅长。整体来说，大脑会消耗相当于20瓦电灯泡的能量，占据相当于2升瓶子的容量。同时，一台电脑会使用99%的容量进行冷却和提供能量，只有1%用于处理信息。

这一项目同属于IBM2009年宣布的另一项研究的一部分，后者利用了巨大的超级电脑模拟了猫的大脑皮层――大脑进行思考的部分。利用日渐强大的超级电脑，IBM于2006年模拟了老鼠大脑的40%，2007年模拟了老鼠的整个大脑，2009年模拟了人类大脑皮层的1%。最终，电脑科学家希望利用芯片建造一个系统模拟整个大脑――主要是利用上百亿个神经元和百万亿个突触。

“人脑”芯片离我们还有多远？

当我们透过双眼来看这个世界时，我们的大脑可以瞬间识别和感知所看到的事物。从根本上讲，人的大脑是一个可以传递内容和感知的“模式匹配”机器。比如，当你看到某个人时，你就能辨别出他的身高、面部表情、衣着和声音。

但是，计算机“大脑”却无法做到这些。尽管它跟人的大脑一样，可以看到生活中的相同物体，也可以告诉你这是什么东西，但是它依靠的还是早先储存在它里面的数据，通过匹配数字模型来识别事物。比如，当Facebook或者谷歌使用人脸识别软件来确定照片中的人物身份时，计算机需要可以识别此人的数据库支持。也就是说，计算机无法实现主动性的“感知”，如果它要在不同的照片中匹配相同的脸，它仍需要数据的支持。

不过，与这些相比，瑞士科学家们的最新研究成果有特别之处。

之前，很多研究路径是在传统计算机上开发神经网络模型或者在超级计算机上模拟复杂的神经网络。但瑞士科学家们的目标是“直接在微芯片上仿真生物神经元和神经突触”。

因迪维利介绍，他们采用“神经形态工程学”的方法，用硅神经元制造芯片，不仅在大小和速度上和生物神经元一致，而且能耗也非常低，执行相同任务所消耗能量仅约为超级计算机的十万分之一。同时，这种方法与传统计算机单线程执行任务的方式也不同，可以并行各项任务。

“我们对于建造有100万个神经元的人工系统并不感兴趣。我们试图了解怎样配置相对较小的硅神经元网络以达到类似人脑的运算方式。”因迪维利说。

可以说，因迪维利和他的团队在模拟人脑方面迈出了非常关键的一步。但也应该看到，模拟人脑的芯片还仅仅停留在相对简单、基本的任务上，它并不具备主动学习、感受、情绪反应等人脑的重要功能。

人脑拥有860亿个神经元以及千万亿级的连接，目前人类还远没有弄清人脑到底是如何工作的，如何通过神经元之间的相互连接产生了智能。即使能够仿造出非常接近的神经元和连接方式，也无法保证它们能够像人脑一样运转。事实上，时至今日，“人工智能”是不是个伪命题仍存在争论。但有一点可以肯定，那就是，这方面的研究正在促进人类对自身的了解，相辅相成地推动着世界的进步。

（文据《环球》、《光明日报》等）