“芯片上的大腦”原型

造個(gè)大腦給你用

    德國(guó)海德堡大學(xué)的物理學(xué)家卡爾海因茨·邁爾正在協(xié)調(diào)由歐盟支持的FACETS項(xiàng)目，該項(xiàng)目匯集了來(lái)自7個(gè)國(guó)家15個(gè)研究院所的科學(xué)家來(lái)從事該項(xiàng)研究。得益于神經(jīng)科學(xué)研究的成果，他們正在構(gòu)建一臺(tái)像大腦一樣工作的神經(jīng)計(jì)算機(jī)，但規(guī)模要小得多。邁爾說(shuō)：“我們都知道大腦具有神奇的運(yùn)算本領(lǐng)。我們即將開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)將借鑒大腦的生物學(xué)知識(shí)，也許將成為新一輪信息技術(shù)革命的一部分。”

    人類(lèi)大腦和日常使用的計(jì)算機(jī)在3個(gè)方面具有明顯的不同：消耗功率非常小；即使在部件失效時(shí)也能運(yùn)行良好；不用任何軟件就能工作。

    那么它又是如何進(jìn)行運(yùn)算的呢？還沒(méi)有人知道。不過(guò)，F(xiàn)ACETS的一個(gè)研究小組正在對(duì)大腦細(xì)胞——神經(jīng)元進(jìn)行詳盡的研究，以期找出它們到底是如何工作的，它們之間是如何相連的，這些網(wǎng)絡(luò)又是如何“學(xué)會(huì)”做新事情的。

測(cè)繪腦細(xì)胞

    邁爾說(shuō)：“我們現(xiàn)在的處境極像是分子生物學(xué)家在幾年前面臨的境況，那時(shí)人們開(kāi)始繪制人類(lèi)基因組，并獲取有用的數(shù)據(jù)。我們的同事現(xiàn)在也正在記錄神經(jīng)組織的數(shù)據(jù)，來(lái)描繪神經(jīng)元和突觸以及它們的連接。這項(xiàng)工作近乎工業(yè)規(guī)模，要記錄許許多多神經(jīng)細(xì)胞的數(shù)據(jù)，然后將其放入數(shù)據(jù)庫(kù)中。”

    同時(shí)，另一個(gè)FACETS小組則正在開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)化的數(shù)學(xué)模型，以精確地描述正被揭示的這些復(fù)雜行為。雖然這些神經(jīng)元可進(jìn)行詳細(xì)建模，但是它們實(shí)在是過(guò)于復(fù)雜，因而無(wú)法用軟件或硬件來(lái)加以實(shí)施。

    研究人員的目標(biāo)是要利用這些模型制造出一臺(tái)可模擬大腦的“神經(jīng)計(jì)算機(jī)”。第一步就是在單個(gè)芯片上建立一個(gè)由300個(gè)神經(jīng)元和50萬(wàn)個(gè)突觸組成的網(wǎng)絡(luò)。研究小組使用模擬電子來(lái)代表神經(jīng)元，利用數(shù)字電子來(lái)代表它們之間的通信。這是一個(gè)獨(dú)特的組合。

    因?yàn)樯窠?jīng)元是非常小的，所以這個(gè)系統(tǒng)要比生物等效法快10萬(wàn)倍，比軟件模擬快1000萬(wàn)倍。邁爾說(shuō)：“我們可在1秒鐘內(nèi)完成1天的模擬量。”

    目前，研究人員可在互聯(lián)網(wǎng)上使用該網(wǎng)絡(luò)開(kāi)展工作，而無(wú)需親身前往海德堡。

新型計(jì)算

    但是，這個(gè)“第一階段”的網(wǎng)絡(luò)是在測(cè)繪和建模工作得出成果之前設(shè)計(jì)的。目前，研究小組正在構(gòu)建“第二階段”網(wǎng)絡(luò)，新網(wǎng)絡(luò)中包含了20萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元和5000萬(wàn)個(gè)突觸，這將納入迄今為止神經(jīng)科學(xué)的所有發(fā)現(xiàn)。

    研究小組在20厘米的單硅片上建立了該網(wǎng)絡(luò)，這種硅片通常用在批量生產(chǎn)芯片過(guò)程的切割和封裝之前。此做法將有助于制成更緊湊的設(shè)備。

    此前，“圓片規(guī)模集成”從未這樣使用過(guò)，因?yàn)槿绱舜蟮碾娐繁貙�產(chǎn)生制造缺陷。邁爾指出：“我們的芯片會(huì)有缺陷，但每個(gè)缺陷可能只會(huì)影響到網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)突觸或一個(gè)連接。我們利用了容錯(cuò)原理，使整個(gè)圓片成為一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。”

    神經(jīng)計(jì)算機(jī)又是如何使用的呢？邁爾強(qiáng)調(diào)，制造數(shù)字計(jì)算機(jī)的原理并不能簡(jiǎn)單地套用到大腦建模設(shè)備上。要使它們工作須有一個(gè)全新的計(jì)算理論。FACETS的另一個(gè)小組正在就此開(kāi)展工作。

超越大腦

    一臺(tái)真正實(shí)用的神經(jīng)計(jì)算機(jī)離我們可能還需5年的時(shí)間。邁爾說(shuō)，第一步也許是在你的家用計(jì)算機(jī)中加入一個(gè)小設(shè)備，它能處理非常復(fù)雜的輸入數(shù)據(jù)并提供一個(gè)簡(jiǎn)單的結(jié)果，一個(gè)典型的應(yīng)用可能就是互聯(lián)網(wǎng)搜索。

    從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，哪里需要作出復(fù)雜和困難的決定，哪里就會(huì)有神經(jīng)計(jì)算機(jī)的身影。比方說(shuō)，公司可在作出重要的商業(yè)決策時(shí)，用神經(jīng)計(jì)算機(jī)來(lái)評(píng)估此決策的效果。在今天暗淡的經(jīng)濟(jì)氣候下，許多公司都會(huì)希望擁有一臺(tái)這樣的計(jì)算機(jī)吧！

    那么，神經(jīng)計(jì)算機(jī)的發(fā)展較終將向哪里去？邁爾指出，神經(jīng)計(jì)算機(jī)的低功耗和容錯(cuò)性，也許可將其部件的尺寸降至分子大小。“這樣，我們就能制造出完全不同的計(jì)算機(jī)設(shè)備，它們具有優(yōu)異的性能，在某些時(shí)候，它們的表現(xiàn)也許可與大腦媲美，甚至超越大腦。”