以活体大脑为模型的新型计算机芯片可以学习和记忆

今天发布的一对受大脑启发的认知计算机芯片可能是计算机架构和人工智能领域的一次新的飞跃，或者至少是道路上的一个重要岔路。

大约一年前，我们曾向大家介绍过 IBM 绘制猕猴神经回路的项目，这是同类项目中最复杂的大脑网络项目。IBM 这样做并非仅仅为了科学——其目标是对神经网络进行逆向工程，为能够像大脑一样高效思考的认知计算机系统铺平道路。现在，他们已经制造出这样的系统——实际上是两个——他们称之为神经突触芯片。

这两款芯片都基于 45 纳米硅/金属氧化物半导体平台，拥有 256 个神经元。一款芯片拥有 262,144 个可编程突触，另一款芯片拥有 65,536 个学习突触，这些突触能够记忆和学习自己的动作。IBM 表示，研究人员已将计算核心用于导航、机器视觉、模式识别、联想记忆和分类实验。这是将计算机重新定义为适应性强的整体学习系统（而不是“是”或“否”计算器）的一步。

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·诺依曼计算机向极其节能的架构的重大转变。它将内存与处理器集成在一起，从根本上说是大规模并行和分布式的，并且由事件驱动，因此它开始与大脑的功能、功率和空间相媲美。”

您可以在此处阅读有关冯·诺依曼架构的文章，但本质上它是一个具有两个数据门户的系统，由输入指令和输出数据共享。这会产生瓶颈，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电路放在一起来消除这一瓶颈，使系统能够同时以更高的效率计算来自多个来源的信息。与大脑一样，芯片具有突触可塑性，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。

莫德哈表示，IBM 的长期目标是打造一个拥有 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的电力，并且大小可容纳在一个鞋盒里。

该项目由 DARPA 的 SyNAPSE（神经形态自适应塑料可扩展电子系统）计划资助，IBM 刚刚完成第 0 和第 1 阶段。IBM 表示，该项目刚刚获得第 2 阶段另外 2100 万美元的资助，合作者包括哥伦比亚大学、康奈尔大学、加州大学默塞德分校和威斯康星大学麦迪逊分校。

计算机科学家一直在研究能够模拟大脑大规模并行、低功耗计算能力的系统，并取得了多项突破。去年，计算机工程师史蒂夫·弗伯描述了一个由数万个手机芯片组成的突触计算机网络。

计算机大脑最显著的成就是在忆阻器领域。顾名思义，记忆电阻器可以“记住”电流流过时它所具有的最后电阻——因此在电流重新接通后，电路的电阻将保持不变。我们不会试图在这里深入探讨，但这基本上使系统更加高效。

惠普自 2008 年首次描述忆阻器以来一直在开发该技术，并且也参与了 SyNAPSE 项目。去年春天，惠普工程师描述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，忆阻器可以充当突触的计算机模拟，突触还可以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——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，构建模块很简单，但架构却很独特。

“当神经元改变其状态时，它所修改的状态是它自己的状态，而不是其他状态。因此，你可以将进行计算的电路与存储状态的电路物理地放在一起。它们可以彼此非常接近，这样合作就会变得非常高效，”他说。

莫德哈说，这只是一种存储记忆的新方法。

“比特就是比特。你可以将比特存储在忆阻器、相变存储器、纳米机电开关、SRAM 或任何你喜欢的存储器中。但这本身并不能构成一个完整的架构，”莫德哈说。“它没有计算能力。”

但他说，这款新芯片确实具备这种能力。它在典型的 SOI-CMOS 平台上集成了内存和处理器功能，在新设计中使用了传统晶体管。除了集成内存代替突触外，神经突触“核心”还使用典型的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。“两者都将在未来很长一段时间内陪伴我们，并继续为人类服务，”莫德哈预测道。

这个想法是，基于这种大脑网络设计的未来强大芯片将能够吸收和计算来自多个输入的信息并理解它们——就像大脑一样。

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警报。或者，杂货店可以使用一种特殊的手套来监测气味、质地和视觉，以标记受污染的农产品，莫德哈说。他说，现代计算机无法处理如此多输入信息中如此详细的信息。但我们的大脑一直在做这件事——抓起一个腐烂的桃子，你的触觉、嗅觉和视觉会立即协同工作，判断水果是坏的。

为了做到这一点，大脑在 150 万亿个突触之间使用电信号，同时消耗能量——我们的大脑需要大约 20 瓦的功率才能运作。了解其工作原理是构建基于大脑的计算机的关键，这也是 IBM 一直与神经科学家合作研究猴子和猫的大脑的原因。莫德哈说，这项研究正在取得进展。

但计算机芯片要真正匹敌大自然赋予我们的超高效计算能力还需要相当长的时间。