模擬神經系統：新型芯片將有自主學習能力

　　據《紐約時報》報道，電腦已進入能夠從自己的錯誤中吸取教訓的時代，這種發展將使數字世界能依靠自己的大腦。新型電腦芯片的首個商用型號預計將在2014年發布。其不僅可以自動完成現在需要艱苦編程的任務，如平緩有力地移動機器人的手臂，而且還可以避免錯誤甚至容忍錯誤，使“電腦死機”這個術語成為歷史。

　　已經在一些大科技公司使用的這種新計算方法，是根據生物原理，具體說就是神經元如何對刺激做出反應并與其他神經元聯系翻譯信息而開發的。其允許電腦在執行任務時接收新的信息，并根據信號的變化調整所做的事情。未來幾年，這種方法將可能開發出新一代的人工智能系統，執行某些人類做起來很輕松的功能：如看、說、聽、導航、操作和控制。

　　這將對面部和語音識別、導航和規劃等任務發揮巨大的作用，目前這些任務仍然處在初級階段，很大程度上都依賴于人的編程。設計師們稱，這種計算方式可為機器人在現實世界中安全行走和駕車鋪平道路，雖然會思考或有意識的計算機，如科幻小說中的主角，離現實依然還很遙遠。加州電信和信息技術學院院長、天體物理學家拉里·斯馬爾(LarrySmarr)表示：“我們正在從工程設計計算系統轉向有很多生物計算特征的系統。”

　　傳統計算機受制于所編的程序。例如，計算機視覺系統只能“識別”用面向統計數據的算法確定的物體。算法如同食譜，由一步一步的指令完成計算。但去年，谷歌研究人員開發了被稱為神經網絡的機器學習算法，無需看管就能執行鑒別任務。該網絡掃描了由1000萬張圖片組成的數據庫，并由此識別貓這種動物。今年六月谷歌表示，已使用神經網絡技術來開發了新的搜索服務，幫助客戶更準確地找到特定照片。

　　新的計算方法是在腦科學知識爆炸式發展下催生。負責斯坦福大學BrainsinSilicon研究項目的計算機科學家夸比納·波恩(KwabenaBoahen)表示，其也有局限性，因為科學家對大腦活動還遠沒有了解。他稱：“我們沒有線索，我是一位工程師，我開發產品，但這些冠冕堂皇的理論中沒有一個可以讓我開發一些東西。”

　　直到現在，計算機的設計還是出于大約65年前數學家約翰·馮·諾伊曼(JohnvonNeumann)提出的想法。不過IBM去年宣布，其已開發了模擬大腦的超級計算機，包含約100億個神經元，為人類大腦神經元數量的10%以上，速度比人腦慢約1500倍。另外，該電腦需要消耗數兆瓦的電力，而生物大腦僅需20瓦的電力。

　　IBM和高通以及斯坦福大學的研究團隊，已經設計出神經形態處理器。高通表示，將在2014年推出商用型號，預計將主要用于進一步開發。此外，很多大學現在都關注這一新的計算方式。今年秋天，美國國家科學基金會(NSF)與哈佛大學和康奈爾大學一起，資助了位于美國麻省理工學院的新研究中心人腦及機器思維中心(CenterforBrains,MindsandMachines)。