1 神經(jīng)形態(tài)芯片取傳統(tǒng)芯片的區(qū)分

　　1946年美籍匈牙利科學(xué)家馮·諾依曼提出存儲(chǔ)順序道理，把順序自己看成數(shù)據(jù)來(lái)看待。爾后的半個(gè)多世紀(jì)以來(lái)，盤(pán)算機(jī)的進(jìn)展取得了龐大的進(jìn)展，但“馮·諾依曼架構(gòu)”中信息存儲(chǔ)器和處置器的設(shè)計(jì)一向沿用至今，毗鄰存儲(chǔ)器和處置器的信息傳送通道仍舊經(jīng)過(guò)總線(xiàn)來(lái)實(shí)現(xiàn)。跟著處置的數(shù)據(jù)量海量地增加，總線(xiàn)有限的數(shù)據(jù)傳輸速率被稱(chēng)為“馮·諾依曼瓶頸”--尤其是挪動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、云盤(pán)算、高通量測(cè)序等的鼓起，使得“馮·諾依曼瓶頸”日益突出，而盤(pán)算機(jī)的自我糾錯(cuò)才能缺失的局限性還已成為進(jìn)展阻礙。

　　布局上的缺點(diǎn)還致使功用上的范圍。比方，由效力上看，計(jì)算機(jī)運(yùn)算的功耗較高--只管人腦處置懲罰的信息量不比計(jì)算機(jī)少，但顯然而功耗低很多。為此，進(jìn)修更多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓計(jì)算機(jī)可以更好地模仿人腦功用，成為上世紀(jì)后期以來(lái)研討的熱門(mén)[如微軟研討院的“深度進(jìn)修（或深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，DNN）”]。

　　正在這一些研討中，焦點(diǎn)的研討是“馮·諾依曼架構(gòu)”取“人腦架構(gòu)”的實(shí)質(zhì)構(gòu)造區(qū)分--取計(jì)算機(jī)相比，人腦的信息存儲(chǔ)和處置，經(jīng)過(guò)突觸這一根基單位來(lái)實(shí)現(xiàn)，因此沒(méi)有較著的界線(xiàn)。恰是人腦中的千萬(wàn)億個(gè)突觸的可塑性--各類(lèi)因素和各類(lèi)前提顛末必然的時(shí)候作用后惹起的神經(jīng)變革（可變性、可潤(rùn)色性等），使得人腦的影象和進(jìn)修功效得以實(shí)現(xiàn)。

　　2 神經(jīng)形態(tài)芯片的進(jìn)步簡(jiǎn)史

　　是以，模擬人類(lèi)大腦的了解、舉動(dòng)和認(rèn)知本領(lǐng)，就成為主要的仿生研討方針。1990 年，加州理工學(xué)院名譽(yù)教授Carver Mead為出了神經(jīng)形態(tài)芯片的界說(shuō)--“模擬芯片分歧于只有二進(jìn)制成果（開(kāi)/閉）的數(shù)字芯片，能夠像實(shí)際天下一樣得出各類(lèi)分歧的成果，能夠模擬人腦神經(jīng)元和突觸的電子流動(dòng)。”然而，Carver Mead本人并沒(méi)有完成模擬芯片的設(shè)計(jì)。

　　今后，Audience公司出于對(duì)神經(jīng)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)慣和可塑性、容錯(cuò)、免編程、低能耗等特點(diǎn)進(jìn)行了研討，研收回基于人的耳蝸而設(shè)計(jì)的神經(jīng)形態(tài)芯片，能夠模仿人耳按捺噪音，應(yīng)用于智能手機(jī)。Audience公司還由此成為行業(yè)內(nèi)搶先的語(yǔ)音處置芯片公司。

　　IBM公司正在1956 年建立第一臺(tái)人腦模仿器（512 個(gè)神經(jīng)元）以來(lái)，就一直正在處置對(duì)類(lèi)人腦計(jì)算機(jī)的研討，摹仿了突觸的線(xiàn)路構(gòu)成、基于巨大的類(lèi)神經(jīng)體系群開(kāi)辟神經(jīng)形態(tài)芯片也就大勢(shì)所趨地進(jìn)入了其視野。個(gè)中，IBM第一代神經(jīng)突觸（neurosynaptic）芯片適用于“認(rèn)知計(jì)算機(jī)”的開(kāi)辟--只管“認(rèn)知計(jì)算機(jī)”沒(méi)法像傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)一樣舉行編程，但可以根據(jù)積存履歷舉行進(jìn)修，發(fā)明事物之間的互相聯(lián)絡(luò)，模仿大腦布局和突觸可塑性。正在美國(guó)國(guó)防初級(jí)研討方案局（DARPA）的贊助下，IBM的“自適應(yīng)可變神經(jīng)可塑可擴(kuò)大電子設(shè)備體系”項(xiàng)目（SyNAPSE） 第二階段項(xiàng)目則致力于發(fā)明既能與此同時(shí)處置懲罰多源信息又能依據(jù)環(huán)境接續(xù)自我更新的體系，實(shí)現(xiàn)神經(jīng)體系的進(jìn)修慣和可塑性、容錯(cuò)、免編程、低能耗等特性。項(xiàng)目負(fù)責(zé)人Dharmendra Modha以為，神經(jīng)芯片將是計(jì)算機(jī)進(jìn)化史上的又一座里程碑。

　　IBM的新芯片架構(gòu)沒(méi)有固定的編程，把內(nèi)存取處置器集成正在一起，摹仿大腦的事務(wù)驅(qū)動(dòng)、分布式和并行處置方式。由今朝來(lái)看，雖然神經(jīng)形態(tài)芯片的才能還遠(yuǎn)不及人腦（IBM 2012年開(kāi)辟的摹擬人腦的超等測(cè)算機(jī)已可摹擬出相稱(chēng)于5千億神經(jīng)元和137億神經(jīng)突觸的測(cè)算架構(gòu)體系，但體系的運(yùn)轉(zhuǎn)速度相比于人腦要慢1 542倍），但取傳統(tǒng)的測(cè)算機(jī)相比，其正在處置感官數(shù)據(jù)、進(jìn)修數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變的才能層面上風(fēng)顯明。依據(jù)方案，2019年IBM將會(huì)操縱88萬(wàn)CPU，研制出取人腦速度相稱(chēng)的摹擬人腦體系。

　　正在IBM從前，瑞士的蘇黎世大學(xué)和蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院等曾經(jīng)做了較長(zhǎng)工夫的神經(jīng)形態(tài)芯片研討，但采納的主如果摹擬電路或數(shù)字/摹擬夾雜電路。可是，摹擬電路易受漏電流的危害，進(jìn)而帶來(lái)噪聲過(guò)大等題目，因此性能上并未最優(yōu)化。IBM的做法，則是采納了數(shù)字電路，辦理這一題目。除IBM外，HRL實(shí)驗(yàn)室、高通公司等還做了較多的神經(jīng)形態(tài)芯片開(kāi)辟，其中高通公司的芯片估計(jì)會(huì)正在2013年上市。

　　3 仿生摹擬的運(yùn)用

　　模仿人腦體系的開(kāi)辟，就必須要以神經(jīng)形態(tài)芯片作為基礎(chǔ)支持。人腦啟示軟件公司 Numenta創(chuàng)始人Jeff Hawkins曾批評(píng)，“人工智能絕對(duì)不克不及靠軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)，需要用芯片來(lái)完成。”“零項(xiàng)目”工程師 M. Anthony Lewis則以為，“即使還是以數(shù)字的情勢(shì)來(lái)完成，我們?cè)?jīng)能夠復(fù)制大腦的良多舉動(dòng)。”

　　有了神經(jīng)突觸運(yùn)算芯片外，部門(mén)水平地再現(xiàn)生物體系中神經(jīng)元和神經(jīng)突觸的運(yùn)作形式，探求工具之間的關(guān)聯(lián)性，提出假定，舉行影象和進(jìn)修等皆成為了也許，使得芯片正在很大水平上實(shí)現(xiàn)已往幾十年來(lái)的人工智能范疇開(kāi)辟的功用。比方，基于神經(jīng)形態(tài)芯片的智能傳感器和設(shè)備，可適用于病情的智能監(jiān)測(cè)，進(jìn)而使得康健監(jiān)測(cè)體系能夠監(jiān)測(cè)性命體征，盡早發(fā)覺(jué)潛正在的風(fēng)險(xiǎn)，為病人給予個(gè)性化的醫(yī)治手腕。正在臉部辨認(rèn)等觸及圖象、聲音和其他感官數(shù)據(jù)的處置懲罰范疇，經(jīng)過(guò)智能末端來(lái)存眷用戶(hù)的舉動(dòng)和環(huán)境，進(jìn)修用戶(hù)的習(xí)慣，還成為也許。對(duì)此，高通公司的手藝總監(jiān)Matthew Grob曾批評(píng)，“我們正正在含糊芯片和生物體系之間的隔膜。”事實(shí)上，HRL實(shí)驗(yàn)室已設(shè)計(jì)測(cè)試將神經(jīng)形態(tài)芯片植入到鳥(niǎo)類(lèi)中，由芯片處置懲罰來(lái)源于攝像機(jī)和其他傳感器的數(shù)據(jù)，能記著飛過(guò)的房間，學(xué)會(huì)導(dǎo)航。