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(xué)習(xí)和改變，并非遵循預(yù)先設(shè)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(guān)于腦計劃“一體兩翼”的總體戰(zhàn)略：一體即認(rèn)識腦：以闡釋人類認(rèn)知的神經(jīng)基礎(chǔ)為主體和核心；兩翼即保護腦：預(yù)防、診斷和治療腦重大疾病和模擬腦：類腦計算。

中國的學(xué)術(shù)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(xué)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(shù)及應(yīng)用國家工程實驗室。這些實驗室將借鑒人腦機制攻關(guān)人工智能技術(shù)，推進類腦神經(jīng)芯片、類腦智能機器人等新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

結(jié)語：類腦芯片或?qū)①x予機器智能

目前，搭載神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(gòu)上爭相利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(lǐng)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(shè)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(jié)構(gòu)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(gòu)上運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(xué)習(xí)的方向，但短期內(nèi)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(lǐng)域的敲門磚。或許現(xiàn)在的傳統(tǒng)架構(gòu)加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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。