瑞士研發“神經形態芯片”可與真實大腦相媲美

　　日前，由瑞士、德國和美國的科學家組成的研究小組首次成功研發出一種新奇的微芯片，能夠實時模擬人類大腦處理信息的過程。這項新成果將有助于科學家們制造出能同周圍環境實時交互的認知系統，為神經網絡計算機和高智能機器人的研制提供強有力的技術支撐。

　　以前的類似研究都局限于在傳統計算機上研制神經網絡模型或在超級計算機上模擬復雜的神經網絡，而新研究的思路是：研發在大小、處理速度和能耗方面都可與真實大腦相媲美的電路。研究小組成員基爾克莫·因迪韋里表示：“我們的目標是直接在微芯片上模擬生物神經元和突觸的屬性。”

　　做到這一點面臨的主要挑戰，是配置由人造神經元組成的網絡，讓其能執行特定的任務。研究小組現在已經成功地攻克了這一“碉堡”，他們研發出一種被稱為“神經形態芯片”(neuromorphic chips)的裝置，能夠實時執行復雜的感覺運動任務，并借助這一裝置，演示了一個需要短期記憶力和依賴語境的決策能力的任務，這是認知測試所必需的典型特征。

　　研究小組把神經形態神經元與利用神經處理模塊——相當于所謂“有限自動機”的網絡相結合。有限自動機是一個用來描述邏輯過程和計算機程序的數學概念。行為可以表示為有限自動機，由此以自動化的方式轉給神經形態硬件。因迪韋里說：“網絡連接模式非常類似于在大腦中發現的結構。”

　　由于神經形態芯片可以實時處理輸入的信息并作出回應，有關專家認為這項技術將有望走向實用化，從而允許機器人在復雜環境中，在不受人類遠程遙控的情況下實現自動作業。

　　這項技術的采用還將有望在未來讓計算機能夠在有部件損壞的情況下繼續運作，就像人類的大腦那樣，每天損失數以百萬計的腦細胞，但是其整體的思維能力卻仍然繼續正常運轉。

　　歐盟、美國和瑞士目前正在緊鑼密鼓地研制模擬大腦處理信息的神經網絡計算機，希望通過模擬生物神經元復制人工智能系統。這種新型計算機的“大腦芯片”迥異于傳統計算機的“大腦芯片”。它能運用類似人腦的神經計算法，低能耗和容錯性強是其最大優點，較之傳統數字計算機，它的智能性會更強，在認知學習、自動組織、對模糊信息的綜合處理等方面也將前進一大步。

　　不過也有人表示了擔憂：裝上這種芯片的機器人將來是否會在智能上超越人類，甚至會對人類造成威脅?

　　不少科學家認為，這類擔心是完全沒有必要的。就智能而言，目前機器人的智商相當于4歲兒童的智商，而機器人的“常識”比起正常成年人就差得更遠了。美國科學家羅伯特·斯隆日前說：“我們距離能夠以8歲兒童的能力回答復雜問題的、具有常識的人工智能程序仍然很遙遠。”日本科學家廣瀨茂男也認為：即使機器人將來具有常識并能進行自我復制，也不可能對人類造成威脅。值得一提的是，中國科學家周海中在1990年發表的《論機器人》一文中指出：機器人并非無所不能;它在運算速度和記憶功能方面可以超越人類，但在意識、推理等方面不可能超越人類。另外，機器人會越來越“聰明”，但只能按照制定的原則綱領行動，服務人類、造福人類。

　　你好，“人造大腦”!

　　看過電影《鋼鐵俠》的觀眾，對于主人公的人工智能電腦助手“賈維斯”應該并不陌生。在電影中，“賈維斯”就像是鋼鐵俠的另一個大腦，它除了能夠接收指令、感知并收集外界信息外，還能據此做出相應的分析及響應。

　　很多人可能都期盼著有朝一日能擁有一個像“賈維斯”一樣的智能助手。如今，隨著科技的不斷進步，人們在朝著實現這個愿景的路上又邁進了一步。在此之前，大部分類似的研究都局限于在傳統計算機上研制神經網絡模型，或在超級計算機上模擬復雜的神經網絡。這一次，研究人員另辟蹊徑，直接在微型芯片上模擬人類大腦。研究組成員之一、蘇黎世大學和蘇黎世聯邦理工大學共建的神經信息學院教授賈科莫·因迪維里表示，“我們的目標是直接在微芯片上模擬生物神經元和突觸的屬性。”

　　要實現這一點，研究者面臨的主要挑戰是如何構建人造神經元網絡，且讓其能夠執行相關的任務或指令。為此，研究人員用由硅制成的人造神經元模擬人體神經元，而后依照已知的哺乳動物大腦中的神經結構，將硅神經元構建成網絡。這些網絡便構成了人造神經處理模塊。該神經處理模塊具有短時記憶以及決策分析機制，因此它能夠實時執行復雜的感覺運動任務。

　　假以時日，待這項技術進一步完善后，將有望從實驗室走向人們的現實生活中，從而允許機器人在復雜環境中、在不受人類遠程遙控的情況下實現自動運行。

　　截至目前，科學家們已經研發出了一些可以對環境做出響應的智能系統，智能控制的百葉窗便是其中一種。這種百葉窗可以根據外界陽光的強弱自動開啟或閉合。這種實時交互的認知系統有著廣泛的應用。比如，它可以與人造耳蝸或視網膜連接，幫助那些因腦部視覺、聽覺神經區域受損而失明、失聰的患者重獲視聽感覺;“神經形態芯片”還可以應用于自動駕駛汽車的研發，并有助于制造出能與人進行互動溝通的、更加“聰明”的智能手機、電腦和電視等。

　　有朝一日，“賈維斯”們或許真會“走出”漫畫或電影，進入人們的生活中。

　　大腦如何運轉?

　　過去20年間，神經學家向人們展示了饒有趣味的畫面：當我們在聆聽或觀賞、喜愛或厭惡、思考或行動時，大腦的不同區域是如何被激活的。是這些研究成果邁出了關鍵性的第一步，但它們對大腦簡單運轉方式的認知卻充滿了誤導。這些研究認為特定腦部區域和不同心理活動相關，這一觀點與19世紀的顱相學頗為相似，此學說宣稱人的心理特質與顱骨形狀相關。

　　大多數人更想了解人的心理，而不是頭腦。為什么我們對世界產生了現在這樣的感知和行為?大腦某部分與心理某部分相配合的理論不大能夠回答這個問題。畢竟一個多世紀以來，我們已經認識到，心理活動是源于頸部與頭頂之間的那個器官。單純認為想象力是大腦后部的產物、規劃能力是大腦前部的產物并不能幫助我們理解想象力或者規劃能力是怎樣運轉的。

　　但是新技術使研究者得以同時觀測整個大腦的活動，從而得出的結果與顱相學理論大為不同。事實上，大部分腦部區域都身兼數職，參與了多種多樣的感知和行為。大腦非常活躍，它能夠在不同的時間和空間對于相同的事件產生不同的反應。

　　加州大學伯克利分校(University of California，Berkeley)的杰克·L·格加倫特(Jack L.Gallant)和托爾加·丘庫爾(Tolga ?ukur)及其同事在《自然神經科學》(Nature Neuroscience)雜志上發表了一項新的研究，很好地詮釋了這一新觀點。實驗對象在核磁共振儀上觀看了時長半小時的視頻，其中包含了關于日常生活的小片段。科學家將視頻內容歸為數百個種類，劃分標準是每個片段中是否包含植物或者建筑、貓或者時鐘，等等。

　　他們使用3D坐標把大腦劃分為若干小區域，并且記錄下每個區域每秒鐘的活動情況，再采用嚴密的數據分析法來找到腦部活動機制和視頻內容之間的關系。

　　實驗參與者被要求在影片中尋找人物或者交通工具。尋找人物的時候，腦部的若干區域會變為一臺“人物探測器”，也就是對于人物更加敏感而對交通工具較不敏感。尋找交通工具則使腦部更像一臺“交通工具探測器”。當人們在搜尋人物時，大腦也對相關的事物更為敏感，比如貓咪和植物。而搜尋交通工具時，大腦則對鐘表和建筑物更為敏感。

　　事實上，大多數腦部區域的反應機制隨著人們注意力的轉移而改變。人的注意力集中在不同地方，整個大腦的運行方式也就不同。

　　人們常常理所當然地認為了解了大腦就能夠解釋心理活動，所以神經學將會取代心理學。這一點可以解釋人們對于顱相學“激活”理論的好奇和熱情。盡管從某種程度上來說，人們早在一個多世紀前就已經了解到所有心理活動都“存在于腦海里”，但這一說法仍舊無法解釋清楚問題。而較為準確的說法是，了解了心理就能解釋大腦如何運轉。

　　這些新的、更富于動態的腦部圖片令心理學變得更加重要，因為神經學研究者只能通過控制分類方法和關注點來解釋復雜的腦部活動機制。這就好比，如果不知道電腦軟件的運行方式，即便知道電腦硬件的每根導線如何工作也并無大用。

　　或許當下神經學比心理學更受關注，獲得了更多經費也產生了更多名家，但是這兩門學科是相互依存的。

　　人類大腦有“內置GPS”

　　一項最新研究顯示，科學家首次在人類大腦中發現了此前在動物大腦中發現的幫助跟蹤其位置的腦細胞。

　　研究人員指出，該神經細胞被稱為網格細胞，其功能就像大腦內置的GPS系統，它還參與大腦記憶活動。在研究參與者探索大腦虛擬環境時，這些細胞比較活躍，研究人員這才發現了它。

　　費城德雷塞爾大學的研究員喬舒亞·雅各布斯說：“網格細胞可以告訴主人在其所處環境里的位置。”他還補充說，對動物來說，這些細胞提供了一種導航量尺。

　　20世紀70年代，科學家在老鼠的大腦海馬區(大腦記憶中心)發現了這種神經細胞，當老鼠在某個特定地點時，這些細胞很活躍。所以這些細胞被稱為“位置細胞”，現在科學家發現人類大腦中也存在類似細胞。

　　網格細胞可以為位置細胞提供信息。2005年，科學家先后在老鼠、蝙蝠以及猴子身上發現了網格細胞。雖然此前的功能磁共振成像研究暗示著人類大腦中存在網格細胞，但該項研究首次找到確鑿證據。

　　雅各布斯和他的同事進一步探索網格細胞，他們向正接受耐藥性癲癇治療的患者的大腦中植入電極。這種電極可以幫助醫生尋找患者發病根源。

　　在研究中，參與者在模擬的戶外環境里玩了一個虛擬現實游戲。他們的任務是找到水瓶和自行車等物體的位置。要找尋的物體會消失，所以參與必須使用操縱桿導航到物體此前的位置。在任務進行過程中，研究人員發現大腦內嗅皮層的網格細胞比較活躍。內嗅皮層參與記憶構造，并受阿爾茨海默病(老年癡呆癥)的影響。研究顯示，這些細胞會形成三角形網格，創立坐標系統來跟蹤一個人的運動。

　　研究顯示，人類使用的定位機制和老鼠等其他動物類似。這有助于解開人類定位之謎。

　　雅各布斯說，一些證據表明，在早期的動物身上，大腦的網格細胞系統進化到足以支持導航。但在人類身上，相似的大腦結構還參與記憶活動。雅各布斯指出：“這就解釋了為何很多疾病會影響患者的空間定位，如阿爾茨海默氏病患者(老年癡呆癥病人)經常迷失方向。”他還進一步解釋說，如果從這類患者的網格細胞入手進行治療，可能會有效。

　　先進!IBM發布基于人腦的全新計算機架構

　　IBM發布了基于人腦特征的全新計算架構，該架構可以讓下一代應用在感知、認知和動作方面的效率堪比人腦。

　　IBM在2011年開發出了“神經突觸(neurosynaptic)計算機芯片”，可模擬人腦認知和活動等能力。2012年，借助于全球第二大超級計算機，IBM成功地模擬出5300億個神經元。

　　而這一次，IBM在該領域的研究更進一步，推出了新的軟件生態系統和編程模型，通過對芯片進行編程來模擬人腦的低功率、體積緊湊等特征。

　　該生態系統包括多線程軟件模擬器、支持廣泛神經計算的神經元模式、相關程序以及代表神經突出網絡藍圖的模塊等。

　　IBM表示，該生態系統將為市場帶來高參數化的神經模型，還能形成類人腦計算的基礎信息處理單位。這樣的系統具備對空間、時間和多模態化環境的識記、感知，甚至是做出行動的能力。

　　IBM的長期目標是打造一款配備上百億個神經元和上百萬億個突觸的計算機芯片系統，其能耗將將不會超過1千瓦，容積低于2升。總之，一切均以人腦為模型。