模擬神經(jīng)系統(tǒng)：新型芯片將有自主學習能力

　　據(jù)《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(fā)展將使數(shù)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(fā)布。其不僅可以自動完成現(xiàn)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(jīng)在一些大科技公司使用的這種新計算方法，是根據(jù)生物原理，具體說就是神經(jīng)元如何對刺激做出反應并與其他神經(jīng)元聯(lián)系翻譯信息而開發(fā)的。其允許電腦在執(zhí)行任務時接收新的信息，并根據(jù)信號的變化調(diào)整所做的事情。未來幾年，這種方法將可能開發(fā)出新一代的人工智能系統(tǒng)，執(zhí)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(guī)劃等任務發(fā)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(xiàn)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(xiàn)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(tǒng)轉(zhuǎn)向有很多生物計算特征的系統(tǒng)。”

　　傳統(tǒng)計算機受制于所編的程序。例如，計算機視覺系統(tǒng)只能“識別”用面向統(tǒng)計數(shù)據(jù)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(fā)了被稱為神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習算法，無需看管就能執(zhí)行鑒別任務。該網(wǎng)絡掃描了由1000萬張圖片組成的數(shù)據(jù)庫，并由此識別貓這種動物。今年六月谷歌表示，已使用神經(jīng)網(wǎng)絡技術來開發(fā)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(fā)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(fā)產(chǎn)品，但這些冠冕堂皇的理論中沒有一個可以讓我開發(fā)一些東西。”

　　直到現(xiàn)在，計算機的設計還是出于大約65年前數(shù)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(fā)了模擬大腦的超級計算機，包含約100億個神經(jīng)元，為人類大腦神經(jīng)元數(shù)量的10%以上，速度比人腦慢約1500倍。另外，該電腦需要消耗數(shù)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(jīng)設計出神經(jīng)形態(tài)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(fā)。此外，很多大學現(xiàn)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)。