大腦是最復(fù)雜也是最強(qiáng)大管理領(lǐng)域，如何利用人工智能超級計(jì)算機(jī)進(jìn)行仿真大腦活動是眾多研究者最大的目標(biāo)，當(dāng)然也是挑戰(zhàn)。近日，MIT宣布設(shè)計(jì)人造突觸芯片能以類似大腦神經(jīng)元方式傳遞訊息。

盡管科技已經(jīng)如此進(jìn)步發(fā)達(dá)，但對于那些在人工智能（AI）領(lǐng)域的研究者來說，讓計(jì)算機(jī)仿真大腦活動仍是一項(xiàng)龐大的任務(wù)，如果硬件能夠設(shè)計(jì)更像大腦的硬件，那么管理起來將會更容易。

是的，大家都是這么想的，那么話說回來，究竟這個(gè)「期望」有多么困難？ 日本研究單位 5 年前就曾經(jīng)進(jìn)行過一項(xiàng)大腦活動仿真測試，這個(gè)運(yùn)用世界上最強(qiáng)大超級計(jì)算機(jī)之一所進(jìn)行的例子應(yīng)該能作為一些參考。

在 2013 年時(shí)，日本理化學(xué)研究所（Riken）運(yùn)用超級計(jì)算機(jī)「京」（K computer）進(jìn)行的對大腦活動的仿真測試;「京」一共使用了 82，944 個(gè)處理器和 1 PB（約 1，000 TB）主存儲器，幾乎相當(dāng)于當(dāng)時(shí) 25 萬臺計(jì)算機(jī)的運(yùn)算單位。

而這樣一臺計(jì)算機(jī)為了仿真大腦中 10.4 兆突觸所連接的 17.3 億神經(jīng)元活動的 1 秒鐘，就花上了 40 分鐘;盡管聽起來已經(jīng)非常厲害，但事實(shí)上是，這一切仍只是大腦活動中的百分之一。

即使是現(xiàn)在，大腦仍是比任何計(jì)算機(jī)都還要更為強(qiáng)大，它包含著 800 億神經(jīng)元和超過 100 兆個(gè)神經(jīng)突觸，隨時(shí)都在控制訊息的通過，相較之下，目前計(jì)算機(jī)芯片仍是以二進(jìn)制語言在傳輸訊號，每一條訊息都以 1、0 在進(jìn)行編碼。

科學(xué)家認(rèn)為，如果芯片運(yùn)用類似突觸的連接方式，計(jì)算機(jī)使用的訊號將可能更加多樣化，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)「突觸式」的學(xué)習(xí)。

在大腦中，突觸負(fù)責(zé)「管理」訊息的傳遞，而神經(jīng)元則會根據(jù)穿過突觸的離子數(shù)量和種類來動作，這些都幫助大腦識別模式、記住事實(shí)并執(zhí)行任務(wù);科學(xué)家將這種新興研究領(lǐng)域稱為神經(jīng)形態(tài)工程學(xué)（Neuromorphic engineering）。

迄今為止，想要讓芯片擁有這種學(xué)習(xí)方式已被證明是困難的，但 ScienceAlert 報(bào)導(dǎo)指出，隨著麻省理工（MIT）工程師成功克服障礙設(shè)計(jì)出一種由硅鍺（SiGe）制成的人造突觸芯片，未來「突觸式」學(xué)習(xí)的發(fā)展將有可能達(dá)成。

過去神經(jīng)形態(tài)芯片的設(shè)計(jì)是使用非晶體作為「開關(guān)媒介」，分隔開兩個(gè)導(dǎo)電層以起到突觸的作用。 但這種方法存在的問題是，如果沒有定義結(jié)構(gòu)性的傳播路徑，信息就會有無數(shù)的路徑可以傳遞，而這帶來芯片的不一致及不可預(yù)測性。

為了避免非晶體為芯片帶來的不均勻性，團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造了只有一維信道的硅鍺晶格，確保離子每次流動時(shí)都使用完全相同的路徑，接著團(tuán)隊(duì)再使用這些晶格打造了神經(jīng)形態(tài)芯片，就像是大腦中神經(jīng)元之間的電流一樣， 這種芯片也可以精準(zhǔn)的控制其中流動的電流強(qiáng)度。

團(tuán)隊(duì)計(jì)劃下一步將實(shí)際打造出能夠執(zhí)行手寫識別的芯片，最終目標(biāo)則是創(chuàng)造攜帶式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)裝置。 在 Kim 看來，這項(xiàng)研究就像一塊墊腳石，帶領(lǐng)人們走向生產(chǎn)真正的 AI 硬件目標(biāo)前進(jìn)，「我們希望最終能以一個(gè)指甲大小的芯片，來取代巨大的超級計(jì)算機(jī)。 」