“芯片上的大腦”原型

造個大腦給你用

    德國海德堡大學的物理學家卡爾海因茨·邁爾正在協調由歐盟支持的FACETS項目，該項目匯集了來自7個國家15個研究院所的科學家來從事該項研究。得益于神經科學研究的成果，他們正在構建一臺像大腦一樣工作的神經計算機，但規模要小得多。邁爾說：“我們都知道大腦具有神奇的運算本領。我們即將開發的系統將借鑒大腦的生物學知識，也許將成為新一輪信息技術革命的一部分。”

    人類大腦和日常使用的計算機在3個方面具有明顯的不同：消耗功率非常小；即使在部件失效時也能運行良好；不用任何軟件就能工作。

    那么它又是如何進行運算的呢？還沒有人知道。不過，FACETS的一個研究小組正在對大腦細胞——神經元進行詳盡的研究，以期找出它們到底是如何工作的，它們之間是如何相連的，這些網絡又是如何“學會”做新事情的。

測繪腦細胞

    邁爾說：“我們現在的處境極像是分子生物學家在幾年前面臨的境況，那時人們開始繪制人類基因組，并獲取有用的數據。我們的同事現在也正在記錄神經組織的數據，來描繪神經元和突觸以及它們的連接。這項工作近乎工業規模，要記錄許許多多神經細胞的數據，然后將其放入數據庫中。”

    同時，另一個FACETS小組則正在開發簡化的數學模型，以精確地描述正被揭示的這些復雜行為。雖然這些神經元可進行詳細建模，但是它們實在是過于復雜，因而無法用軟件或硬件來加以實施。

    研究人員的目標是要利用這些模型制造出一臺可模擬大腦的“神經計算機”。第一步就是在單個芯片上建立一個由300個神經元和50萬個突觸組成的網絡。研究小組使用模擬電子來代表神經元，利用數字電子來代表它們之間的通信。這是一個獨特的組合。

    因為神經元是非常小的，所以這個系統要比生物等效法快10萬倍，比軟件模擬快1000萬倍。邁爾說：“我們可在1秒鐘內完成1天的模擬量。”

    目前，研究人員可在互聯網上使用該網絡開展工作，而無需親身前往海德堡。

新型計算

    但是，這個“第一階段”的網絡是在測繪和建模工作得出成果之前設計的。目前，研究小組正在構建“第二階段”網絡，新網絡中包含了20萬個神經元和5000萬個突觸，這將納入迄今為止神經科學的所有發現。

    研究小組在20厘米的單硅片上建立了該網絡，這種硅片通常用在批量生產芯片過程的切割和封裝之前。此做法將有助于制成更緊湊的設備。

    此前，“圓片規模集成”從未這樣使用過，因為如此大的電路必將產生制造缺陷。邁爾指出：“我們的芯片會有缺陷，但每個缺陷可能只會影響到網絡中的一個突觸或一個連接。我們利用了容錯原理，使整個圓片成為一個神經網絡。”

    神經計算機又是如何使用的呢？邁爾強調，制造數字計算機的原理并不能簡單地套用到大腦建模設備上。要使它們工作須有一個全新的計算理論。FACETS的另一個小組正在就此開展工作。

超越大腦

    一臺真正實用的神經計算機離我們可能還需5年的時間。邁爾說，第一步也許是在你的家用計算機中加入一個小設備，它能處理非常復雜的輸入數據并提供一個簡單的結果，一個典型的應用可能就是互聯網搜索。

    從長遠來看，哪里需要作出復雜和困難的決定，哪里就會有神經計算機的身影。比方說，公司可在作出重要的商業決策時，用神經計算機來評估此決策的效果。在今天暗淡的經濟氣候下，許多公司都會希望擁有一臺這樣的計算機吧！

    那么，神經計算機的發展較終將向哪里去？邁爾指出，神經計算機的低功耗和容錯性，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算機設備，它們具有優異的性能，在某些時候，它們的表現也許可與大腦媲美，甚至超越大腦。”