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2024-12-02点击量：372
本文摘要：让机器像人脑一样工作——这不是幻想，早已有科学家回头在构建它的路上。让机器像人脑一样工作——这不是幻想，早已有科学家回头在构建它的路上。据外媒报导，英国曼彻斯特大学计算机科学学院“转录”了世界上仅次于的“大脑”——一台类脑超级计算机SpiNNaker。
据曼彻斯特大学官网讲解，这台计算机享有100万个处理器内核（processorcores）,每秒可展开200万亿次运算，处置信息的方式与人脑类似于。SpiNNaker设计师、计算机工程教授史蒂夫·弗伯回应，该类脑超算“重构了传统计算机的工作方式”。仿真生物大脑的信息处理方式“SpiNNaker之所以被称作类脑超级计算机，是因为它在仿效生物大脑处置信息的方式，而且处理速度和规模近超强同类机型，但在体系结构上与传统意义的超级计算机有显著有所不同。我更加偏向于把这类仿效生物大脑的机器总称为‘类脑机’。
”北京大学计算机科学技术系主任朱铁军在拒绝接受科技日报记者专访时回应，超级计算机往往是指性能更高、规模更大的传统计算机，而类脑机则是指糅合、仿真生物大脑神经系统结构和信息处理过程的智能机器，而非全然展开计算出来任务的传统计算机。美国加州科技大学校长秦志刚也持有人完全相同观点。“类脑机与传统计算机的工作方式有所不同。
”他回应，个人计算机往往只有1个中央处理器（CPU），该CPU功能强大，可处置多种任务，但在这种模式下，任务不能被后半段处置，即处置完了一个、才能处置下一个。但类脑机的原型——生物大脑的工作方式并非如此。
多达，人的大脑中约有1000亿个神经元，这些神经元是人脑神经系统最基本的结构和功能单位。每个神经元均可被看作是一个简化版CPU，其计算出来功能虽比不上计算机的CPU，但胜在数量多，且每个神经元均可独立国家已完成任务。简而言之，可以把大脑看作是由多个同时运转的CPU构成的机器，其具备高效的多任务信息处理能力。常规超级计算机虽也有大量CPU，但是这些CPU不能展开非常简单分段工作，相比之下，生物神经元相互连接构成的网络结构要简单得多。
那么，类脑机如何仿效生物大脑中神经元之间的信息互相交换和处理过程？大脑中每个神经元通过数千个神经神经元与其他神经元相连，包含可感官、综合处理、对系统信息的神经网络系统。感官到外界信号后，上游神经元可将信号以神经脉冲的形式“发送到”给多个下游神经元，下游神经元再行将这一脉冲信号传拿着更好的神经元。这些神经脉冲信号在神经元之间的传送过程实质上就是大脑处置信息的过程。
“类脑机通过大规模神经形态芯片仿真生物神经网络，每块芯片上都构建了大量电子或光子神经元和神经元阵列。”朱铁军讲解，与生物神经元有所不同，电子版神经元的相连状态可通过软件构建。
类脑机处理信息也使用传送神经脉冲信号的方式展开，只是一般来说不是必要使用生物神经网络的相连模式，而是使用路由互相交换的方式，提升灵活性。一种典型的作法是将脉冲信号包，然后利用包覆上的“投递地址”等信息构建面向下游神经元的精准投递；待下游神经元接到大量的信息包在，而后根据自身的处置特性分解新的脉冲，再行将信息“投递”过来，周而来回。当这种类脑机的计算精度超过一定程度后，就能产生仅有生物大脑才具备的某些功能，甚至有可能经常出现“启发兴起”等高级智能。
更加节约能源，可增进涉及学科发展1981年，美国生物学家杰拉尔德·艾德曼明确提出了“综合神经建模”理论，这位科学家沦为建模生物大脑领域的先驱者。30多年来，人们花费了大量的精力、财力研究类脑算法、模型及设施硬件设施。
以SpiNNaker为事例，该项目始建于2006年，迄今已花费了大约1500万欧元。那么，类脑机为何能让人们如此著迷并为之代价诸多希望？“类脑机享有现阶段主流人工智能模型（如深度神经网络）无法比拟的高智能、低能耗的优势。”中国科学院自动化研究所副所长刘成林回应，深度神经网络往往只具备已完成单一任务的智能，如图片辨识、语音辨识等，缺少综合处理有所不同场景信息的能力，这也是制约其未来发展的瓶颈问题之一。
类脑机则归功于仿效大脑的“先天优势”，在综合感官、推理小说等方面的能力更加引人注目。类脑机在低能耗方面具备明显的优势。人脑继续执行计算出来任务所消耗的能量要比目前标准化计算机较低很多。正如欧盟在其发售的《人类大脑计划（HumanBrainProject）》报告中认为，在处置等量任务时，目前没任何人工系统需要相媲美人脑的低能耗。
人类大脑的能耗功率一般在20瓦左右，而一台常用笔记本电脑的耗电功率大约为100瓦。这种差距在基于人工神经网络的人工智能上展现出得更加显出。2016年，阿尔法狗对战棋士九段高手李世石时，该人工智能程序的功耗约1兆瓦，将近人脑的5万倍。“现阶段类脑机的能耗虽无法降到人脑水平，但比人工神经网络节约能源。
”刘成林回应。另一方面，类脑机的研究可以增进脑科学和神经科学研究的发展。大脑是人身体中最简单的器官，其神经结构和运营机理至今仍有很多不确切的地方，靠影像手段无法必要观测。
刘成林认为，类脑机作为仿真大脑的计算出来模型，通过计算出来产生类似于大脑的活动和智能不道德，可以反过来为脑神经结构和功能的研究获取有益的灵感。同时，脑科学和神经科学的变革也将增进类脑机向更高智能方向发展。首台动态仿真人脑机器或4年后经常出现“目前类脑机研究仍处在跟上阶段，其自学、建构能力还颇高人脑。
但是随着涉及技术的更进一步发展，不可否认，类脑机确实超过甚至打破人脑的有可能。”秦志刚说道。朱铁军则刻画了未来类脑机的蓝图：当神经形态器件和芯片的仪器程度发展到一定阶段后，在信息处理速度上或比人脑慢几个数量级，同时在外形上没了人脑骨骼结构的容许……距离研制出这样一台“电脑”，我们还有多近的路要回头？朱铁军讲解说道，根据欧盟发售的《人类大脑计划》，到2022年首台动态仿真人类大脑的机器就不会经常出现，大约20年后尺寸与人脑非常又能准确仿真人脑功能的类脑机或将面世。
当类脑机经常出现后，它不会给我们的生活带给哪些转变？“类脑机的经常出现必定不会给人们的生活方式，特别是在是自学方式带给极大的变革。类脑机可大量增加人类重复性的工作，同时其也不会沦为创意启发的来源之一。”秦志刚回应。
刘成林指出，装有类脑机的机器人有可能在功能上与真人异于，不会思维、辨别、自学，需要获取更加体贴的服务，并替换人专门从事低智力工作，极大地提高工作效率，增进社会经济发展。但是，未来低智能机器的发展和普遍用于也有可能带给失业、被误解等负面影响，涉及的伦理、风险研究不应逐步进行，涉及法律法规建设也不应实时完备。
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