三、類腦計算成新方向

人腦的這三大特性始終是計算機無法比擬的：一是低能耗，人腦的功率大約為20瓦，而目前計算機功耗需要幾百萬瓦；二是容錯性，人腦時刻都在失去神經(jīng)元，而計算機失去一個晶體管就會破壞整個處理器；三是無需編程，大腦在于外界交互過程中自發(fā)學習和改變，并非遵循預先設計好的算法。

中國也十分重視類腦研究，并將類腦計算作為國家戰(zhàn)略發(fā)展的制高點。中國不僅在2015年將腦計劃作為重大科技項目列入國家“十三五”規(guī)劃，還發(fā)布了關于腦計劃“一體兩翼”的總體戰(zhàn)略：一體即認識腦：以闡釋人類認知的神經(jīng)基礎為主體和核心；兩翼即保護腦：預防、診斷和治療腦重大疾病和模擬腦：類腦計算。

中國的學術界也展開了對類腦的研究，2015 年中科院、清華、北大，相繼成立“腦科學與類腦智能研究中心”，2017年5月在合肥成立了類腦智能技術及應用國家工程實驗室。這些實驗室將借鑒人腦機制攻關人工智能技術，推進類腦神經(jīng)芯片、類腦智能機器人等新興產業(yè)發(fā)展。

結語：類腦芯片或將賦予機器智能

目前，搭載神經(jīng)網(wǎng)絡引擎的芯片層出不窮，芯片巨頭和初創(chuàng)們都在原有的馮諾依曼架構上爭相利用神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化芯片計算力。從目前這類AI芯片的表現(xiàn)上看，F(xiàn)PGA的靈活性較好但開發(fā)難度大，ASIC因其功耗低、開發(fā)難度適中將在終端AI芯片上具有較大優(yōu)勢。

類腦芯片不僅能提高計算機的計算速度、降低功耗，其在國防領域也將發(fā)揮重要作用，對研發(fā)高度自主性的智能機器人以及提高其他設備的智能水平也有重要意義。就讓機器實現(xiàn)智能這一人工智能終極理想來說，從人類自身結構出發(fā)是一可選思路，但并非僅此一種。

從現(xiàn)在各大公司的研究成果來看，像IBM TrueNorth這樣的類腦芯片運行的效率還不及以上提到的在傳統(tǒng)架構上運用神經(jīng)網(wǎng)絡的芯片。但馮諾依曼瓶頸是客觀存在的事實，隨著運算數(shù)據(jù)量的增加，這一短板將越來越明顯。

而人腦也的確憑借低功耗、高運算力成為計算機芯片研發(fā)學習的方向，但短期內類腦芯片還難以表現(xiàn)出其優(yōu)勢，或許隨著對人腦研究的深入，會有人像牛頓一樣被“上帝的蘋果”砸中，從而擁有敲開具有高速運算力的類腦芯片領域的敲門磚?；蛟S現(xiàn)在的傳統(tǒng)架構加神經(jīng)網(wǎng)絡芯片就是像牛頓的萬有引力定律一樣適用于數(shù)據(jù)量較大的運算，而類腦芯片像愛因斯坦的相對論一樣在實現(xiàn)機器智能上更具潛力。