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聪明的计算机芯片放弃数字模拟
这种神经形态芯片由卡尔海因茨迈耶(Karlheinz Meier)的海德堡小组设计，具有384个神经元和10万个突触，运行速度约为生物实时速度的10万倍。
图片来源:基尔霍夫物理研究所
在20世纪中期，数字计算迅速取代了模拟计算。多亏了摩尔定律，数字计算变得如此成功，以至于许多计算机科学家认为模拟计算的时代已经一去不复返了。
然而，模拟计算正在卷土重来。
数字计算确实面临一些问题，如果我们将数字冯·诺依曼计算机与模拟人脑进行比较，这些问题就变得尤为明显。一台超级计算机很容易消耗兆瓦的电力，而人脑只消耗20瓦(能源问题)。软件正在成为一个瓶颈，特别是在大规模并行数字(软件问题)。随着晶体管变得越来越小，它们也变得越来越不可靠(可靠性问题)。计算机模拟大脑活动的速度通常比生物模拟慢100到1000倍(速度问题)。最后但并非最不重要的是，与人脑相比，高性能超级计算机体积庞大(紧凑问题)。
克服这五个问题是德国海德堡大学Karlheinz Meier的目标，他是欧洲十年研究的联合主任人类大脑计划(HBP)和项目负责人神经形态计算在家庭血压。“神经形态计算永远不会取代写电子邮件或填写电子表格，”他说，“但它有潜力比数字计算更好地处理意外和嘈杂的数据，并根据物理世界的内部模型做出预测”，这些活动人类大脑表现得非常好，而人工智能(尽管摩尔定律存在)却做不到。
昆虫的大脑
迈耶和他的同事们已经制作了一个具有相当于400个神经元和10万个突触(神经元之间的连接)的电子芯片。相比之下，人类大脑包含大约10亿个处理信息的神经元和10000倍的突触。
Meier说:“简单地说，神经形态芯片上的神经元在硅中表示为并联的电容和电阻。它的行为源于其物理特性，与生物神经元非常相似。在神经形态计算中，我们讨论的不是数字计算中的数字和程序，而是电压、电流和电荷。”
在数字计算中，存储器和处理器是独立的单元，而神经形态存储器和处理在同一个芯片上进行。每个神经元大约有20个可配置参数，每个突触有一个可配置权重。神经形态芯片的使用者可以配置网络和单个细胞。
梅尔和他的同事们用一个神经形态芯片就能可靠地模拟昆虫的气味检测系统:将不同的气味分类并将其分配到不同的花朵上的能力。Meier说:“如果我们可以对气味进行处理，我们也可以对其他类型的数据进行处理。”“这是一个通用的生物系统，不像数字计算中使用的模式识别程序。”
意识
在海德堡大学，单个神经形态芯片被放大到20厘米的晶圆，包含20万个神经元和5000万个突触。“作为人类大脑项目的一部分，我们将建立一个由20个这样的晶圆组成的系统，它们将相互连接，”Meier说。“我们的目标是在2015年10月之前让它工作，届时它将成为世界上最大的神经形态计算系统。然而，让它启动并运行仍然是一项巨大的工程努力。”
HBP的众多其他目标之一是模拟大脑的视觉系统。“这肯定是可以实现的，”Meier说，“但它能在多大程度上模仿视觉大脑系统还是一个悬而未决的问题。我们的神经元模型是太简单了，还是刚刚好?我们拭目以待。如果有必要，我们将使用HBP内神经科学家同事的结果来调整我们的神经元或网络模型。”
Meier经常被问到他们是否会建造一个有意识的电子大脑。“我拒绝谈论这个，”他说。“我们正在为神经科学家和计算机科学家建立一个游乐场。当1000名科学家能够使用这个操场时，我们将会看到结果。除了对大脑进行逆向工程，从理论计算机科学的角度来看，用神经形态芯片探索计算的基本原理将是非常有趣的。信息是如何存储的?如何做出决定?学习是怎么起作用的?”
虽然理论上数字计算可以做到模拟计算所能做到的一切，但数字计算能否在实践中实现这一点还有待观察。Meier说:“就我个人而言，我确信像大脑这样的大规模并行信息处理在短时间内无法通过传统数字计算实现。”
班摩尔是一位生活在荷兰阿姆斯特丹的科技作家
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