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【新浪科技综合】以假乱真的硅神经元，能复制人脑吗？新浪科技综合2020-07-17 09:57:310阅

来源 | 神经现实
撰文 | Sandeep Ravindran
译者 | 顾凡及
编辑 | EON
2012年 ， 计算机科学家达曼德拉·莫达（Dharmendra Modha）用一台强大的超级计算机仿真了超过5000亿个神经元的活动 ， 其数目甚至超过了人脑中850亿个左右的神经元数 。 这是莫达近十年工作的顶峰 ， 在这十年里 ， 莫达从仿真啮齿动物和猫的脑开始直到仿真有人脑规模的系统 。
该仿真消耗了巨大的计算资源 ， 它用了150万个处理器和1.5PB（150万GB）的存储器 ， 然而其速度仍然慢得令人抓狂 ， 比脑计算速度要慢1500倍 。 莫达估计 ， 如果要使它和生物的实际运行速度一样快 ， 就需要12吉瓦的能量 ， 大约是胡佛大坝最大供电量的6倍 。 加州北部IBM阿尔马登研究中心（IBM Almaden Research Center）的脑启发计算首席科学家莫达说：“然而 ， 这对脑来说只是小菜一碟 。 ”这种仿真远远无法复制人脑的功能 ， 而人脑的功率与一个20瓦的灯泡差不多 。
自2000年初以来 ， 硬件的改进以及实验和理论神经科学的进步 ， 使研究人员能够创建更大、更精细的脑模型 。 但这些仿真越复杂 ， 就越会受到传统计算机硬件的限制 ， 莫达极度耗电的模型就说明了这一点 。
莫达的人脑仿真是在劳伦斯·利弗莫尔国家实验室（Lawrence Livermore National Lab）的蓝基因/Q红杉超级计算机（Blue Gene / Q Sequoia supercomputer）上运行的 ， 这台计算机是传统计算机硬件的一个无比强大的集合体：它的工作要靠一大堆传统的计算机芯片 ， 这些芯片是指甲大小的硅片 ， 其中包含数百万个晶体管 。 传统计算机芯片的结构和功能原则与我们的脑完全不同 。
计算机的“思考”与我们的脑截然不同 ， 这一事实让它们在处理数字运算等任务时具有优势 ， 同时也让它们在其他一些领域里明显显得很原始 ， 比如理解人类的语言或从经验中学习 。 如果科学家们想要仿真脑 ， 使其能与人类智力相媲美 ， 更不用说超越人类智力 ， 他们可能就必须先要研制更好的构件——某些受我们脑启发的计算机芯片 。
聪明芯片（SMART CHIP）：由物理学家卡尔海因茨·迈尔（Karlheinz Meier）领导的海德堡小组设计的神经形态芯片（neuromorphic chip） 。 该芯片有384个人工神经元 ， 由10万个突触相互连接 ， 运行速度比脑计算速度快约10万倍 。
【新浪科技综合】以假乱真的硅神经元，能复制人脑吗？新浪科技综合2020-07-17 09:57:310阅
文章图片
图1/6HEIDELBERG UNIVERSITY所谓的神经形态芯片（neuromorphic chips）复制了脑的架构 ， 也就是说 ， 它们通过类似于神经元动作电位的“神经锋电位”相互交流 。 这种发放锋电位的行为方式使得芯片的功耗非常小 ， 即使将其拼接成非常大规模的系统 ， 也能保持高能效 。
滑铁卢大学的理论神经科学家克里斯·伊莱亚史密斯（Chris Eliasmith）说道：“在我看来 ， 最大的优势是可扩展性 。 ”在他的《如何构建脑》（How to Build a Brain）一书中 ， 伊莱亚史密斯描述了他创建并命名为“语义指针架构统一网络”（Spaun）*的功能脑的大规模模型<1> 。 当伊莱亚史密斯运行Spaun的初始版本时 ， 该模型有250万个“神经元” ， 即使在最好的传统芯片上运行 ， 它的运行速度也比生物神经元要慢20倍 。 他说道：“每当我们增加几百万个神经元时 ， 它就会变慢那么多 。 ”当伊莱亚史密斯在数字神经形态硬件上运行他的一些仿真时 ， 他发现它们不仅速度快得多 ， 而且功效也提高了50倍左右 。 更妙的是 ， 随着伊莱亚史密斯仿真更多的神经元 ， 神经形态平台变得更加高效 。 这也是神经形态芯片要从自然界复制过来的方式中之一 ， 在自然界 ， 随着规模的扩大 ， 比如说 ， 从蠕虫脑的300个神经元扩大到人脑的850亿个左右 ， 脑似乎会同时增加功率和效率 。
*译者注
Spaun是Semantic Pointer Architecture Unified Network的缩写 。
神经形态芯片在执行复杂的计算任务时 ， 功耗极低 ， 这引起了科技行业的关注 。 神经形态芯片的潜在商业应用包括高能效超级计算机、低功耗传感器和自学习机器人 。 但生物学家心中有一种不同的应用：构建一个功能齐全的人脑复制品 。
今天的许多神经形态系统 ， 从IBM和英特尔开发的芯片 ， 到作为欧盟人脑计划一部分所创建的两种芯片 ， 研究人员都可以使用 ， 他们可以远程访问它们来运行他们的仿真 。 研究人员正在用这些芯片创建单个神经元和突触的精细模型 ， 并解读各单元如何聚集在一起以创建更大的脑子系统 。 这些芯片允许神经科学家在实际硬件上检验视觉、听觉和嗅觉如何工作的理论 ， 而不仅仅是用软件仿真 。 最新的神经形态系统也使研究人员得以开始进行更具挑战性的任务 ， 即复制人类如何思考和学习 。
现在还只是起步阶段 ， 要真正释放神经形态芯片的潜力将需要理论、实验和计算神经科学家以及计算机科学家和工程师的共同努力 。 但最终的目标非常宏伟 ， 并不亚于弄清楚脑的各个组成部分是如何共同创造思想、感情甚至意识 。
英特尔神经形态计算实验室主任、计算机工程师迈克·戴维斯（Mike Davies）说道：“通过逆向工程复制脑 ， 是我们能接受其挑战的最雄心勃勃的技术难题之一 。 ”


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