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来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-08-14 12:30 标签： c语言char是什么意思
美国研制模拟人脑运作方式的新型电脑
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来源：作者：责任编辑：许莹莹
　　（记者刘霞）美国科学家近日表示，他们研制出了一种模拟人脑运作方式的新型电脑的原型机，这种名为“存储式电脑（memcomputer）”的设备未来或能完成诸如破译密码等极其复杂的任务，也将助神经科学家更好地理解人脑的工作原理。
　　传统微芯片中执行计算任务的处理器和执行存储任务的存储器是不同的部分。数据在这两者之间来回传递不仅费时，且会耗费大量能量，大大限制了电脑的性能。
　　为此，加州大学圣地亚哥分校的理论物理学家马西米利亚诺·迪·文德拉和同事利用既能处理数据又能存储数据的“存储式处理器（memprocessor）”构建了“存储式电脑”。这种设计方案模拟了人脑的组成部分——神经元的工作原理。在人脑中，每个神经元既是处理器也是存储器。
　　迪·文德拉接受美国趣味科学网站采访时表示：“‘存储式电脑’原型机不仅能有效地解决某类计算难题，还可以利用现有技术制造出来。”
　　迪·文德拉所说的计算难题是指“NP完全问题”。在此类问题中，人们能很快确认可能的解决方案是否有效，但无法确定最佳解决方案。其中一个典型的例子是“旅行商问题”。在这个问题中，某人必须走遍一份名单上的每个城市，找出一条走遍每个城市后回到起点的最短路径。人们或许能很快找到一条覆盖每个城市的路径，但如不一一尝试，很难确认哪一条路径最佳。
　　现在，新型电脑内的“存储式处理器”能协同工作并同时找出所有可能的解决方案。而且，新电脑也解决了“NP完全问题”中的子集求和问题。迪·文德拉说：“现在的电脑无法解决的此类问题，新型电脑能更有效地解决。我们还想知道，从此类电脑中获取的知识能否让我们更好地理解人脑的工作原理。”
　　其实，目前也有科学家尝试利用量子电脑来解决此类问题，但量子电脑通常需在极低温度下操作，而“存储式电脑”则能用标准技术制造并在室温下操作。
　　不过，迪·文德拉也承认，很难增加“存储式处理器”来对电脑进行升级，或许能制造出采用其他方式解码数据的存储式处理器，以制造出更大规模的“存储式电脑”。[责任编辑:许莹莹]
光明网版权所有李彦宏透露“百度大脑”计划 计算机技术模拟人脑
2月28日，&2014中国民营经济大家谈&在全国工商联举行。百度创始人李彦宏首次对外披露，百度目前正在推进一个名为&百度大脑&的项目，利用计算机技术模拟人脑，已经可以做到2-3岁孩子的智力水平。李彦宏表示，&相信随着硬件成本越来越低，计算能力越来越提升，计算机的能力将非常接近人的能力。&
李彦宏领衔的百度，为何要开展人脑模拟研究？事实上，这是搜索引擎的技术发展水到渠成的一步。在10多年前搜索引擎刚刚被&发明&出来时，它还是一个基于统计学的技术，但现在，由于互联网的快速发展，在千奇百怪的用户需求和海量数据处理背景下，搜索引擎已经越来越依赖人工智能、机器学习技术。
据了解，百度的深度学习研究工作启动于2012年，2013年百度深度学习研究院IDL（Institute of Deep Learning）在李彦宏的指示下正式成立，前Facebook资深科学家徐伟、美国新泽西州立大学统计系教授张潼，异构计算专家、前AMD异构系统首席软件架构师吴韧、&千人计划&国家特聘专家余凯等一大批世界顶级专家纷纷加入，除了在国内有专门实验室外，在美国硅谷，离苹果公司不远的地方，百度深度学习实验室也已经在运转。2014年初，为了进一步推进深度学习的研究，李彦宏还决定在百度开启&少帅计划&：搭建平台，面向全球招募9名30岁以下的人工智能领域青年精英，希望以他们之力完成颠覆式创新。李彦宏希望和这些聪明人一起，做出更聪明的搜索引擎。
确实，一年多来，深度学习的研究让百度搜索更加&智能&了。如百度的语音识别，准确度已经近乎和人际交流相同；在图像识别方面，百度也已经是全世界最为领先的公司之一。据了解，在人工智能方面百度已经获得了超过20项专利成果。
目前国际上与百度一样也在积极开展人工智能研究的公司还有IBM和谷歌。美国知名科技媒体《连线》曾专门报道百度在人工智能方面的研究，并认为未来百度将在该领域与国际大公司一较高下。而李彦宏也曾在一次内部分享中提到，百度的目标是要成为全球创新中心。
去年底，鲜少上电视的李彦宏出现在了江苏卫视《最强大脑》的第一期，李彦宏的计算机科学背景、缜密分析逻辑和在人工智能的造诣，使这位技术男神对挑战选手的分析点评一语中的，成为整场节目亮点。而实际上李彦宏参加节目实际上有他自己的兴趣所在，&《最强大脑》讲的是人脑，我想的是电脑能不能做。如果你能做到的事情，我通过研究后用电脑也能做到，甚至做得更好，那不是很有意义的一件事吗？&随着互联网和计算机技术的发展，出现完全模拟甚至匹敌人脑的&百度大脑&，这一天，也许并不遥远。
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&&&&人脑其实是一个高效又节能的器官，用又慢又杂乱的神经元，就可以处理一些对世界上最厉害的超级计算机而言都很棘手的问题：理解语言、抽象思考还有控制动作等。而这个比鞋盒还小的人脑，只用了比家里电灯泡还少的能量。
&&&&人脑的这种高效和节能一方面给予科学家灵感，另外一方面也吸引了科学家进一步探究其秘密的欲望，而模拟人脑的芯片或系统则满足了这两点，从而引无数英雄竞折腰。
&&&&据物理学家组织网近日报道，美国斯坦福大学的科学家研制出了运行速度更快且能效更高的微型芯片，其运行速度为传统个人电脑（PC）的9000倍且能耗低很多。科学家们表示，最新研究有望大力推动机器人技术和计算技术的发展并进一步提升人类对自己大脑的理解。例如，能像人脑快速高效运行的芯片有望让机械义肢拥有健全肢体的复杂性和反应能力。相关研究发表在国际顶级期刊《电气与电子工程师协会会刊》上。
&&&&“神经网格”或能操控义肢
&&&&斯坦福大学生物工程副教授夸贝纳·波尔翰研究团队研制出的“神经网格（Neurogrid）”电路板，由16块特制的“神经内核（Neurocore）”芯片组成，每块芯片上都有超过65536个“硅神经元”，这些神经元可以通过80个参数进行编程，以模拟不同类型的神经元。这16块芯片携手，能模拟100万个神经元和数十亿个突触连接。它模拟人脑1秒钟的活动，仅需要1秒钟。“神经网格”的大小与一台iPad相当，功耗为5瓦，仅相当于一个手机充电器，而其能模拟的神经元和突触比其他大脑模拟设备多几个数量级。
&&&&“神经网格”所具备的高速运行和低能耗的特征使其成为研究人类大脑的有力工具，除了了解大脑的正常活动，它还可以研究大脑疾病，例如自闭症、精神分裂等，这些疾病用现有的传统技术都很难模拟。有鉴于此，美国国立卫生研究院（NIH）对这款百万神经细胞模型进行了资助。
&&&&现在，波尔翰已经着手进行下一步的研究——降低成本并制造编译软件。编译软件能使不具备神经科学知识的工程师和计算机专家也能用其来解决问题，例如，使用“神经网格”控制类人机器人等。波尔翰研究团队正在为残疾病患研发能被类似“神经内核”芯片控制的义肢。
&&&&多款人脑模拟设备各有千秋
&&&&波尔翰指出，除了他的“神经网格”项目外，还有多个大型的神经形态学方面的研究，正如火如荼地进行着。其中包括欧洲的“人脑计划”以及美国的“大脑计划”等。“人脑计划”旨在用超级计算机模拟人脑的工作原理；而“大脑计划”的主要目的是研发能阅读大脑内数百万个神经细胞的活动并写出这些活动的模式的新型工具。
&&&&另外，还有IBM公司的“神经形态自适应塑料可微缩电子系统（SyNAPSE）”项目。SyNAPSE芯片为硅芯片，其架构从人脑的功能、省电性及紧凑性获得灵感。最新的SyNAPSE芯片集成了256个数字神经元，每个神经元配备1024条突触回路，IBM公司希望能在系统中进一步增加神经元的数量。
&&&&而由德国海德堡大学基尔霍夫物理研究所主导的“大脑规模（BrainScales）”计划的目标是研制出逻辑芯片来模拟神经元和突触的行为。他们研制出的“高输入数模拟神经网络（HICANN）”能模拟药物之间的相互作用。目前，HICANN系统能模拟512个神经元的活动，每个神经元配备224个突回路。
&&&&这些研究各有千秋，也采用了不同的技术手段，例如，让每个硬件电路模拟单个神经单元（单个突触）还是几个神经单元（通过两次激活硬件电路来模拟两个活动突触的影响）等，这就导致不同系统拥有不同的功能，表现也各不相同。
&&&&波尔翰还制造了一个度量单位来计算所有这些系统的成本，包括芯片大小、它能模拟多少神经元以及能耗等，结果表明，“神经网格”是最合算的神经元模拟方式，实现了波尔翰的初衷——制造出一款人们能负担得起且能广泛应用于各个研究领域的系统。
&&&&降低成本为当务之急
&&&&尽管如此，仍然有很多工作要做，最重要的就是降低成本。目前，“神经网格”电路板上每块芯片的成本约为4万美元。波尔翰相信，使用现代化的制造过程并大批量制造这种芯片，他能将每个“神经内核”的成本降低100倍；更廉价的硬件和编译软件则可以降低芯片的配置成本，如此一来，就能大大降低“神经网格”的成本，让其有机会在多个领域大展拳脚。
&&&&例如，像人脑一样高速有效运行的芯片能让义肢拥有健全肢体所具有的复杂性和反应速度。波尔翰预见，未来，一块类似“神经内核”的芯片能被植入残疾人的大脑中，解释人类的运动并将其翻译成命令，指挥义肢。
&&&&目前，在波尔翰的实验室内，“神经网格”正在对一个小型义肢进行控制，让其实时执行运动命令。现在看来，这款小型义肢并不起眼，但它的操作杆杠和关节非常简单，这很有可能是未来机器义肢的雏形。
&&&&当然，所有这些神经形态学系统，都无法与人脑的复杂性和高效性相比。波尔翰强调称，尽管“神经网格”的能效约为一台模拟100万个神经元的个人电脑的10万倍，但仍然无法与我们的大脑相匹敌。
&&&&波尔翰表示:“人脑内神经元的数量是‘神经网格’的8万倍，耗能仅为其三倍。神经形态学领域的工程师们面临的终极挑战就是，规模和能效两不误，也就是说，达到人脑能效的同时，提供更好的可配置性和规模。”

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