神经形态芯片赋予计算机认知能力

这是从一种计算模式到另一种计算模式的质的变化。

每个TrueNorth芯片包含54亿个晶体管，集成了2560万个突触。

资料来源:DEANNE FITZMAURICE

在IBM大脑实验室的电脑显示器上，一段从斯坦福大学塔楼录制的视频片段显示了汽车、自行车、公共汽车、卡车和行人的穿梭图像。每种交通方式进入画面后，它会显示不同的颜色:骑自行车的是紫色，行人是绿色，汽车是深蓝色，卡车是天蓝色，公共汽车是黄色。

这些颜色显示了由邮票大小的计算机芯片做出的判断，该芯片可以监控变化的场景并区分进入系统的各种运输方式。“几乎所有的判断都是正确的，”项目负责人、IBM硅谷阿曼多研究中心的计算机工程师达曼德拉·莫德哈说。例如，一个骑自行车的人在进入图片后会立即被标记为紫色，但是当骑自行车的人下车步行时，颜色会立即变成绿色。

“神经形态学”计算机芯片

这种认知模型对人们来说很容易，但它与电脑杰作没有什么不同。Modha和他在IBM5的五个研究中心以及康奈尔大学的同事将小芯片描述为第一个具有“神经形态学”的计算机芯片，它不同于平板电脑或手机中的传统处理器，可以像哺乳动物的大脑一样工作。

这种芯片的名字叫TrueNorth，它标志着芯片设计的一个巨大飞跃，有望使计算机能够更好地处理复杂的任务，如图片和语音识别，这些任务很难用普通芯片来完成。在过去的几年里，科学家们一直试图建立一种受人脑启发的计算方法。美国和欧洲的几个实验室也尝试了不同版本的技术。但是局外人说，TrueNorth有潜力将神经形态学计算从实验室推向现实世界。

TrueNorth集成了54亿个相连的晶体管，形成了一系列由数百万个“数字神经元”组成的阵列，这些“数字神经元”就像生物体的大脑一样，可以通过2560万个“突触”相互交流这种神经网络系统结构可以有效地完成复杂的任务，如模式识别，这是普通芯片很难做到的。加利福尼亚州劳伦斯·伯克利国家实验室的计算机科学家霍斯特·西蒙说:“这是从一种计算模式到另一种计算模式的质的变化。”

对人类来说，感知似乎就这么简单。人们可以很容易地区分骑自行车和滑板。相比之下，尽管现代计算机拥有强大的计算能力，但面对这些任务，它们却无能为力。最先进的计算方法也许能够解决这些挑战，但它们需要巨大的计算能力。例如，谷歌最近展示了一套可以用来区分猫和脸的计算模型，但是这项任务需要16000个集成电路和100千瓦的能量，而人脑只需要大约10瓦的能量。

今天常用的计算机芯片是基于70年前匈牙利约翰·冯·诺依曼提出的系统架构。1945年，诺依曼引入了一种现代计算机基本设计模型，它具有独立的处理、存储和控制单元。该模型擅长执行顺序逻辑运算，有助于数据解释、电子表格操作和文字处理。但是当涉及到大数据处理时，比如处理一些视觉或语言，它就会遇到麻烦。

现代芯片必须从存储体中提取数据，然后在继续下一步操作之前将提取的结果发送回存储体。因此，提取和反馈这些数据不仅需要能源消耗，还会造成交通堵塞。

在过去的几十年里，工程师们一直试图通过缩小晶体管、缩短交流线路和减少芯片上的其他器件来进行补偿。这种方法确实缩短了数据传输的距离，降低了单个电子设备的能耗，提高了运行速度。

尽管如此，这种方法还是不起作用。由于新芯片中的单个器件的尺寸只有14纳米左右，甚至比100个原子的宽度总和还要小，因此接近物理设定的极限。因此，生产者想到并排布置多个处理器芯片并以这种方式传输数据，从而从生物学的角度解决了相关的技术问题。

技术优势

2012年，莫德哈和他的同事在IBM劳伦斯利弗莫尔国家实验室用一台名为红杉的超级计算机模拟了人脑的交流方式。该实验使用传统电路来模拟5000亿个神经元和1000亿个突触之间的通信。然而，这种模拟只有真实人脑传输速度的1/1500。莫德哈说，如果人脑的通讯速度与人脑相同，它需要120亿瓦的能量消耗，相当于洛杉矶和纽约的总能量消耗。

自然认为并行处理和复杂性研究是神经形态计算研究的核心。这个概念是由加州理工学院的电子工程师卡弗·米德在20世纪80年代提出的。他还描述了模仿神经系统结构的模拟计算机电路。HRL)加州大学欧文分校休斯研究实验室(HRL)的纳拉扬·斯里尼瓦萨和其他人受米德的启发，发明了一种硅片。它的计算电路包括576个神经元和73，000个突触。研究小组证明了芯片对视觉信号有非常清晰的解释。

另一个SpiNNaker项目是由英国曼彻斯特大学的斯蒂芬·富博实施的，由20，000个芯片组成，每个芯片代表1，000个神经元。尽管该项目与红杉模拟实验的概念非常相似，但SpiNNaker的设计更注重从生物速度的角度模拟大脑交流活动。

相关应用

"下一个限制是金钱，而不是想象."Modha说。他说，IBM希望该芯片尽快进入商业化阶段，并已开始寻求与其他公司的合作。他说，IBM计划让计算机领域的科学家尽快得到芯片，并开发尽可能多的相关功能应用。

为了鼓励相关应用，IBM建立了一所名为Synapse大学的虚拟大学，计算机科学家和研究人员可以在这里学习如何为这些新芯片编程。“如果IBM这样做，肯定会有很多人对它感兴趣，并做一些真正的科学研究。”弗伯说。也许计算机终于开始走出“婴儿期”，可以执行一些人类认为理所当然的日常任务了。(李冯公主)

《中国科学报》(国际版，第三版，2014年8月25日)