據(jù)美國《連線》雜志網站1月1日報道，目前，高通、谷歌和Facebook正在利用神經學原理來進行類似大腦系列產品的研發(fā)，意在通過此類產品解決當前技術上的問題。雖然此類產品有大量可預見的好處，但據(jù)《連線》分析，類似大腦產品時代尚未到來。

在上世紀50年代和60年代，技術專家曾為制造智能機器就對大腦結構進行了模仿，但神經網絡的概念最終還是淡出了歷史舞臺。如今，這個概念卷土重來，或將改變計算機硬件的設計方法。

高通公司目前正在研發(fā)一系列類似大腦的計算機芯片。其產品管理總監(jiān)SamirKumar認為，這些芯片最終能夠用于支持類似Siri和GoogleNow的數(shù)碼助手，控制機器人四肢，或導航無人汽車和遙控飛機。

但別高興的太早。據(jù)美國《紐約時報》本周報道，高通打算在2014年發(fā)布一版電子芯片，即使這是真的，我們也未能看到任何硬件實物。Kumar解釋說，“我們準備去尋找一小部分合作商來使用我們的硬件結構。但目前這些硬件結構仍舊是仿真的，并不是真正的電子芯片。”

2013年10月，高通公開了此款芯片，將其命名為Zeroth。名稱來源于IsaacAsimov的機器人學第零定律：“機器人不會傷害人類，而它們也不會允許人類來傷害它們。”

Zeroth芯片基于一款新的硬件結構，其與主宰計算機領域多年的硬件結構有很大區(qū)別。它模仿人類大腦結構，由數(shù)十億協(xié)力合作的神經細胞組成。Kumar解釋，雖然人腦的處理速度比數(shù)碼計算機慢很多，但此款芯片在特定領域的計算速度比普通計算機更快、更有效，因為它能一次同時進行多種計算。

而即使是世界上最大的超級計算機一次也“只能”使用一百萬的處理核心。

此外，Kumar還說，現(xiàn)今的超級計算機在解決復雜問題時，需要首先將大問題分解成小問題。而人腦在解決問題時卻不需要過多的步驟，它幾乎是自動的。

神經網絡的終極目標是創(chuàng)造出能夠學習的計算機。理論上，只要有足夠的線索和反饋，使用這些芯片的計算機就能夠自己學習處理任務，而不是通過一系列已有指示去完成任務。例如，通過告知機器人應該在哪個方格上落腳，高通可以訓練一個機器人來在網格中行走，而不是通過編制程序來讓它走特定的路線。

高通將Zeroth芯片稱作“神經處理裝置”，或NPU。但這并不是神經網絡的唯一選擇。谷歌正在用現(xiàn)有圖像處理裝置GPU來創(chuàng)建大型人腦，而這些芯片最初被用來制作高端視頻游戲。

其實，相對于替代現(xiàn)有處理器，高通更希望Zeroth芯片能夠補充其它處理器的不足之處。正如電腦中可能同時擁有CPU和GPU一樣，Kumar認為未來的電腦和智能手機都將有三個處理器。他相信，未來，NPU將通過處理人類或動物的計算來解放CPU和GPU。

但從目前來看，這一切都是那么瘋狂和不著邊際。