IBM开发具辨识能力的类人脑芯片

IBM的研究人员已开发出一款芯片，相对于以往产品能更好地模拟人脑。这一研究成果已经发表在《科学》杂志上。

IBM在这篇论文中表示，该公司利用传统的硅芯片制造工艺开发了一款“神经突触处理器”，能像传统的超级计算机一样处理高度复杂的计算任务，同时能耗不超过普通的助听器电池。

这一芯片由54亿个晶体管组成，比英特尔(32.6, -0.08, -0.24%)至强处理器中使用的晶体管数量多10亿个。

IBM的研究人员在这款芯片中设计了由4096个神经突触核心构成的网状网络。每个核心都包含计算、存储，以及与芯片其他部分通信的元件。这些核心可以并行运行。

IBM表示，多个此类芯片可以无缝地互联，从而形成神经突触超级计算机。IBM已经使用了16块芯片开发了一台这种超级计算机。

这一新设计有可能变革传统计算技术。自上世纪40年代以来，基于冯·诺依曼架构的计算机一直没有太大改变。冯·诺依曼计算机将程序的数据存储在内存之中。

与此不同，这一名为TrueNorth的芯片依靠神经网络，能像人脑一样去探测并识别模式。简而言之，当你的大脑发现与字母不同部分相关联的模式时，能够将这些字母关联在一起，从而识别出单词和整句。

对于计算技术长期存在的一大问题，这一芯片很可能将取得突破。目前的计算机能很好地进行数学计算或阅读单词，但无法理解内容的含义，或识别及归类物体。而人脑可以很容易地完成这些工作。利用一段视频，IBM测试了这种芯片能否识别人物、汽车、卡车和巴士，而结果非常成功。

关于复杂度，这款芯片集成了100万个神经元，与普通蜜蜂的大脑水平相当。而人脑平均包含1000亿个神经元。但随着时间推移，这一技术可被用于开发具有理解能力的计算机。

目前，这款芯片每秒每瓦可实现460亿次神经突触操作，这一指标是为了与传统芯片进行对比。衡量传统芯片性能的一个主要指标为每秒浮点运算次数。目前，最节能的超级计算机能实现45亿次的每秒浮点运算次数。

IBM的研究人员在论文中表示，类似TrueNorth的芯片将可以与传统系统配合使用，从而充分发挥其能力解决问题。这样的系统也可能匹敌当前的超级计算机，被用于与智能手机类似大小的设备，同时有着更低的能耗。

这一项目获得了美国国防部研发部门DARPA的资助。IBM与Cornell Tech以及iniLabs进行了合作。(维金)