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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( 四 )


神经形态硬件还可以让研究人员检验他们关于脑功能的理论 。 康奈尔大学计算神经科学家托马斯·克莱兰（Thomas Cleland）建立了嗅球模型 ， 以阐明嗅觉机制的原理 。 使用洛以希芯片使他能够建立足够快的硬件模型 ， 以模仿生物 。 当从化学传感器（作为我们气味受体的人工版本）获得数据时 ， 系统学会了只要接受一个样本就能识别气味 ， 这要优于传统的机器学习方法 ， 并接近嗅觉最灵敏的人 。
戴维斯说道：“通过像这样成功的模仿 ， 并实际展示可以用神经形态芯片做到这一点 ， 这确实证实了你真的搞懂系统了 。 ”
克莱兰的嗅觉模型并不总是如预期的那样成功 ， 但那些“失败”的实验也同样具有启示意义 。 传感器有时会觉得气味输入与模型预测的不同 ， 这可能是因为气味比预期的要更复杂或更嘈杂 ， 或者是因为温度或湿度干扰了传感器 。 他说道：“输入会变得有点不稳定 ， 我们知道这骗不了我们的鼻子 。 ”研究人员发现 ， 通过关注气味输入中以前被忽视了的“噪音” ， 嗅觉系统模型可以正确检测出更多种类的输入 。 这一结果使克莱兰更新了他的嗅觉模型 ， 研究人员现在可以观察生物系统 ， 看看它们是否也使用这种以前未知的技术来识别复杂或嘈杂的气味 。
克莱兰希望对他的模型进行改进 ， 使模型能以生物实时运行 ， 以分析来自数百甚至数千个传感器的气味数据 ， 而这在非神经形态硬件上运行可能需要几天时间 。 他说道：“只要我们能把算法用到神经形态芯片上 ， 那么它就能很好地工作 。 ”“对我来说 ， 最令人兴奋的是当我们真的做了这些改进之后 ， 我们就能够运行这些16000个传感器数据集 ， 看看算法会变得多么好 。 ”
SpiNNaker、真北和洛以希芯片都能以生物的实际速度运行对神经元和脑的仿真 ， 这意味着研究人员可以使用这些芯片来实时识别刺激 ， 如图像、手势或声音 ， 并立即进行处理和作出响应 。 除了让克莱兰的人工鼻处理气味外 ， 这些能力还可以让机器人实时感知环境并做出反应 ， 同时只消耗极少的电力 。 这比大多数传统的计算机有很大的进步 。
【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
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图6/6- Matt Chinworth -对于某些应用来说 ， 比如建立学习过程的模型可能需要数周、数月甚至数年的时间 ， 如果速度能快一点 ， 就会有所帮助 。 这就是BrainScaleS的优势所在 ， 它的运行速度大约是生物脑的1000至10000倍 。 而且这个系统只会越来越先进 。 它正处于升级到BrainScaleS2的过程中 ， 正在与神经科学家密切合作以开发新版本所用的新处理器 。
新系统将能够更好地模仿学习和化学过程 ， 比如多巴胺对学习的影响 ， 而这些都是其他神经形态系统无法复制的 。 研究人员表示 ， 它还将能够建模各种神经元、树突和离子通道 ， 以及结构可塑性的一些特征 ， 如突触的丢失和生长 。 也许有一天 ， 该系统甚至能够接近人的学习和智能 。 帮助开发BrainScaleS的海德堡大学生物物理学家约翰内斯·舍梅尔（Johannes Schemmel）说道：“理解生物智能 ， 我认为是本世纪迄今为止最大的问题 。 ”


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