有一种计算机叫“大脑” 模拟人脑的神经形态计算方式(2)

　　瑞士苏黎世神经信息学（INI）研究所的Giacomo Indiveri认为，神经形态设备也为神经科学家提供了一个强大的研究工具。通过观察神经功能的哪些模型可以在实际物理系统中使用，“人们就能了解大脑为何会按照这种方式建立”。

　　“我的目标是一种新的计算模式，”Boahen说，“即使在组件过于小的情况下也可以运算。”

　　硅网络

　　神经形态的观点可以追溯到20世纪80年代Carver Mead的想法，Mead是加州理工学院微芯片设计方面的先驱。他发明了“神经形态”这一术语，并且是首位强调大脑巨大节能优势的学者。“我感受到了其中的魅力。”他说，“究竟大脑是如何做到的呢？”

　　Mead探究这一问题的策略是使用“亚阈值”硅来模拟大脑的低功耗处理过程。在特别小的电压下，仍然有微小的、不规则的电子细流通过晶体管，其与神经元通道中流动的离子所携带的电子流的大小和可变性相似。Mead认为，通过微观电容器、电阻器和其他组件可以控制这些电流，因此该装置也许能做到与真正的神经元一样形成微小的电路，并有相同的电学性能。它们可以在与大脑中真实的神经电路十分相似的分散网络中被连接起来，进而在各组件间产生通信线路，而不用再通过中央处理器。

　　20世纪90年代，Mead和同事已经发现建立一个硅神经元网络是可能的，其电流和电压不限于传统芯片中的几个离散的数值。它模拟了大脑低功耗运行的关键点：与大脑一样，硅神经元使用了非常小的能量来简单地集成输入。而一个传统计算机需要持续的能源来运行内部的时钟，无论芯片是否正在运算。