今天公布的两款受大脑启发的认知计算机芯片，可能预示着计算机架构和人工智能领域的新飞跃——或者至少是岔路口。
大约一年前，我们报道了 IBM 的猕猴 神经回路绘制项目，这是同类中最复杂的脑网络项目。IBM 之所以这样做，不仅仅是为了科学研究——其目标是逆向工程神经网络，从而助力开发能够像大脑一样高效思考的认知计算机系统。如今，他们已经实现了这样的系统——实际上是两个——并将其命名为神经突触芯片。
这两款芯片均基于 45 纳米硅/金属氧化物半导体平台构建， each 拥有 256 个神经元。其中一枚芯片拥有 262,144 个可编程突触，另一枚则包含 65,536 个学习突触——这些突触能够记忆并从自身行为中学习。据该公司称，IBM 研究人员已将这些计算核心用于导航、机器视觉、模式识别、联想记忆和分类等实验。这是朝着将计算机重新定义为适应性强、整体学习系统迈出的一步，而非简单的“是/否”计算器。
IBM 研究项目负责人 Dharmendra Modha 在接受采访时表示：“这种新架构代表着从当今传统的冯·诺依曼计算机向极高能效架构的关键转变。它将内存与处理器集成在一起，并且在本质上是大规模并行和分布式的，同时还是事件驱动的，因此它开始能够媲美大脑的功能、功耗和空间。”
你可以在 这里 阅读有关冯·诺依曼架构的介绍，但本质上它是一个拥有两个数据端口的系统，输入指令和输出数据共享这两个端口。这会产生一个瓶颈，从根本上限制内存传输的速度。IBM 的系统通过将数据计算和存储的电路放在一起，消除了这个瓶颈，从而使系统能够以更高的效率同时计算来自多个源的信息。同样，与大脑一样，这些芯片也具有突触可塑性，这意味着某些区域可以重新配置以执行最初未分配给它们的任务。
Modha 表示，IBM 的长期目标是构建一个拥有 100 亿个神经元和 100 万亿个突触的芯片系统，该系统仅消耗一千瓦时电，并且可以装进一个鞋盒大小的设备中。
该项目由 DARPA 的 SyNAPSE (神经形态自适应可塑可扩展电子系统)倡议资助，IBM 已完成了第 0 和第 1 阶段。IBM 的项目，包括来自哥伦比亚大学、康奈尔大学、加州大学 Merced 分校和威斯康星大学麦迪逊分校的合作者，已获得另外 2100 万美元的资金用于第 2 阶段。
计算机科学家们长期以来一直在致力于开发能够模拟大脑大规模并行、低功耗计算能力的系统，并已取得多项突破。去年，计算机工程师 Steve Furber 介绍了一种由数万个手机芯片组成的突触计算机网络。
最值得注意的计算机-大脑成就体现在 忆阻器 领域。顾名思义，忆阻器可以“记住”电流流过时的最后阻值——因此在电流再次开启后，电路的阻值将保持不变。我们在此不深入探讨，但这基本上使得系统更加高效。
自 2008 年首次描述忆阻器以来，惠普一直在 开发忆阻器，并且也是 SyNAPSE 项目的参与者。去年春天，惠普工程师介绍了一种使用低功耗的二氧化钛忆阻器。
对于基于大脑的计算机系统，忆阻器可以作为突触的计算机模拟器，突触同样存储有关先前数据传输的信息。IBM 的芯片不使用忆阻器架构，但它确实将内存与计算能力集成在一起——并且它使用计算机神经元和轴突来实现这一点。康奈尔大学工程学院研究和研究生院副院长 Rajit Manohar 表示，构建块很简单，但架构是独特的。
“当一个神经元改变其状态时，它修改的是它自己的状态，而不是其他东西的状态。因此，您可以物理上共定位用于计算的电路和用于存储状态的电路。它们可以彼此非常接近，因此这种协同作用变得非常高效，”他说。
Modha 表示，这只是一种存储内存的新方式。
“位就是位。你可以将一个位存储在忆阻器、相变内存、纳米机电开关、SRAM 或任何你喜欢的内存形式中。但仅此而已，并不能构成一个完整的架构，”Modha 说。“它没有计算能力。”
但他表示，这款新芯片确实拥有这种能力。它在一个典型的 SOI-CMOS 平台上将内存与处理器功能集成在一起，并使用传统晶体管来实现新设计。除了集成内存用作突触外，神经突触“核心”还使用典型晶体管来实现输入/输出功能，即神经元。
然而，这种新架构不会取代传统计算机。Modha 预测：“两者都将与我们共存很长时间，并继续为人类服务。”
这个想法是，未来基于这种脑网络设计的强大芯片将能够摄取和计算来自多个输入的信息，并像大脑一样理解它们——就像大脑一样。
Modha 举例说，一个监测海洋的认知计算机可以记录和计算温度、海浪高度和声学等变量，并决定是否发布海啸或飓风预警。或者，一个在货架上摆放商品的杂货店员工可以使用一种特殊的手套，通过监测气味、质地和视觉来标记受污染的农产品。他表示，现代计算机无法处理来自如此多输入的这种详细程度。但我们的大脑却一直在这样做——拿起一个腐烂的桃子，你的触觉、嗅觉和视觉会瞬间协同工作，确定水果已经坏了。
为了做到这一点，大脑利用大约 150 万亿个突触之间的电信号，同时又消耗极少的能量——我们的大脑只需要大约 20 瓦就能运转。理解这一点是构建类脑计算机的关键，这就是为什么 IBM 一直与神经科学家合作研究猴子和 猫的大脑。Modha 表示，这项研究正在取得进展。
但要让计算机芯片真正媲美大自然赋予我们的超高效计算能力，还需要相当长的时间。
