人造神經元出世了，人造人要來了嗎？

人造神經元能縮小生物大腦與人造大腦之間的差距

因為沒有人真的清楚大腦是如何工作的，所以對大腦的研究只能訴諸於模擬實驗。研究人員普遍認為大腦是一種生物版本的電子計算機，只是這個版本的計算機有點特殊——材質是黏糊糊的、運行結果是隨機的。但是，模擬不僅能讓研究人員對大腦進行模擬，也能帶來其他收益——長久以來，計算機科學家們一直嘗試從生物學汲取靈感提高人類的創造力。例如，人工智慧中的一大分支 " 深度學習 "（deep learning），在最近成為時髦用語並取得了快速發展，就是從生物大腦的構造模式中汲取了大量靈感。

20 世紀 80 年代末期，計算機先驅科學家卡沃 · 米德（Carver Mead）提出了 " 類腦計算 "（neuromorphic computing）的概念，即建設類似人類大腦的計算機。但人類大腦的高效和複雜卻讓科學家們舉步維艱。人類大腦或許會運行緩慢、易犯錯誤，但同時又堅韌、自適應、能耗低。（許多研究表明，人類大腦平均每秒可執行 1 億億次操作，所需能量只有 10～25 瓦特。如果讓一台超級計算機來完成同樣的工作，需要消耗的能量超過人腦的 1000 萬倍。）人類大腦擅長處理嘈雜環境中隨機性強的數據（在處理一些模式識別等複雜任務時，比如從街道上嘈雜的汽車聲中分辨出狗吠聲，計算機也遠不及我們的大腦），這種數據在現實世界中非常常見，但用傳統的電子計算機按照約定俗成的演算法去處理時卻又 " 消化不良 "。IBM 一直致力於在類腦計算上攻難克艱。（2008 年 11 月，美國國防高級研究計劃局啟動了 " 自適應、可塑、可擴展的神經形態電子系統 " 項目，該項目由 IBM 公司和 HRL 實驗室主導，目標是在 2016 年建立 " 一個與哺乳動物大腦的形式、功能類似的新型計算機 "。）8 月 3 日，IBM 蘇黎世研究院的 Evangelos Eleftheriou 研究小組在《自然納米技術》（Nature Nanotechnology）上發表文章，宣布他們發明了一個人造神經元。

在真實的人類大腦中，神經元細胞纖弱又彼此高度關聯，需承擔主要的大腦工作。設計人造神經元的想法並不新奇。米德博士就曾對三極體進行專門調諧以模仿人類行為——三極體是一種微型電子開關，是搭建計算機的基礎元件。現在，人造神經元應用範圍廣泛，通過在普通的硅器件上運行底層代碼做軟體模擬，既能在網頁上提供廣告服務，也能在 Facebook 頁面上識別面孔。儘管如此，但是就像任何一位計算機科學家會告訴你的一樣，相比簡單地利用神經元的原理，用軟體創建神經元仿製品不可避免地會導致精確度低下且計算成本高企。

神經元是模式識別設備。單個神經元與幾十上百個神經元相連接，能 " 接收 "" 發送 " 電信號。如果神經元在足夠短的時間內從其他神經元那兒接收到了足夠數量的強信號，那麼該神經元會 " 發火 "，將強電信號發送出去，可能導致接收到的神經元也發火。如果接收到的信號太微弱，或者太稀少，神經元則會保持安靜。

Eleftheriou 博士發明的神經元的主要材料包括兩個電極以及一小塊夾在兩個電極之間的鍺銻碲化合物。眾所周知，鍺銻碲化合物是一種相變型材料。這意味著，其物理結構會隨著電流的流通而發生改變。鍺銻碲化合物的物理結構本來是無序的，沒有規則的原子結構，導電能力極差。但一旦連接上一個低壓電流振動器，一小部分材料就會變熱，自行重排變成有序的晶體態，導電能力也大大加強。連接上足夠的振動器，大部分材料都會變得具有導電能力，在某個臨界點，電流流通—— " 神經元 " 發火，表現地像一個真正的神經元一樣。再連接上高壓電流，化合物回熔（變成非晶體態），" 神經元 " 複位。

整個過程也通過另一種方式模擬了真正的神經元。神經元的行為是不可預測的。細胞內的波動意味著一個給定的輸入不總是能產生相同的輸出。對於一個電子工程師而言，這是非常令其煩擾的事。但是，這篇文章的首席作者 Tomas Tuma 卻表示：自然界巧妙地利用了這種隨機性——能被完整預測的神經元組無法完成無序的神經元組能完成的事情。例如，無序能將系統從局部最小值這一數學陷阱中 " 抖動 " 出來——然而數字計算機的演算法遇到局部最小值問題，也可能會陷入困境。軟體模擬神經元一定需要人工注入隨機性。但因為 IBM 的人造神經元在結晶過程中其精確原子細節會發生周期性變化，所以 " 神經元 " 的行為必定具有微小的不可預測性。

研究團隊將其人造電極神經元按步驟進行了測試。單個人造神經元連接上合適的輸入，能在嘈雜的、波動的測試數據中進行可靠的模式識別。Tuma 博士堅信，憑藉現代的晶元製造工藝，他們的神經元將製作地比同等的傳統電路小得多，且耗能更少。

Eleftheriou 博士說，下一步是將 " 神經元 " 連接到網路上進行試驗。帶有 " 神經元 " 的系統具有廣泛的應用。微型版本嵌進感測器，能探測工廠機器里的反常溫度，能監控病人心臟中的電節律，還能在金融市場中對指定貿易類型進行考察。大型版本烤制到標準計算機晶元上，能變身快速低耗的協同處理器，擅長模式識別作業——譬如，語音識別和面部識別——如今，模式識別只能由標準電路上運行的軟體來實現，低速又低效。通過這些應用，人工大腦和生物大腦在概念上的差距將會進一步縮小。

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