瑞士研发“神经形态芯片” 可与真实大脑相媲美
日前，由瑞士、德国和美国的科学家组成的研究小组首次成功研发出一种新奇的微芯片，能够实时模拟人类大脑处理信息的过程。这项新成果将有助于科学家们制造出能同周围环境实时交互的认知系统，为神经网络计算机和高智能机器人的研制提供强有力的技术支撑。
以前的类似研究都局限于在传统计算机上研制神经网络模型或在超级计算机上模拟复杂的神经网络，而新研究的思路是：研发在大小、处理速度和能耗方面都可与真实大脑相媲美的电路。研究小组成员基尔克莫·因迪韦里表示：“我们的目标是直接在微芯片上模拟生物神经元和突触的属性。”
做到这一点面临的主要挑战，是配置由人造神经元组成的网络，让其能执行特定的任务。研究小组现在已经成功地攻克了这一“碉堡”，他们研发出一种被称为“神经形态芯片”(neuromorphic chips)的装置，能够实时执行复杂的感觉运动任务，并借助这一装置，演示了一个需要短期记忆力和依赖语境的决策能力的任务，这是认知测试所必需的典型特征。
研究小组把神经形态神经元与利用神经处理模块——相当于所谓“有限自动机”的网络相结合。有限自动机是一个用来描述逻辑过程和计算机程序的数学概念。行为可以表示为有限自动机，由此以自动化的方式转给神经形态硬件。因迪韦里说：“网络连接模式非常类似于在大脑中发现的结构。”
由于神经形态芯片可以实时处理输入的信息并作出回应，有关专家认为这项技术将有望走向实用化，从而允许机器人在复杂环境中，在不受人类远程遥控的情况下实现自动作业。
这项技术的采用还将有望在未来让计算机能够在有部件损坏的情况下继续运作，就像人类的大脑那样，每天损失数以百万计的脑细胞，但是其整体的思维能力却仍然继续正常运转。
欧盟、美国和瑞士目前正在紧锣密鼓地研制模拟大脑处理信息的神经网络计算机，希望通过模拟生物神经元复制人工智能系统。这种新型计算机的“大脑芯片”迥异于传统计算机的“大脑芯片”。它能运用类似人脑的神经计算法，低能耗和容错性强是其最大优点，较之传统数字计算机，它的智能性会更强，在认知学习、自动组织、对模糊信息的综合处理等方面也将前进一大步。
不过也有人表示了担忧：装上这种芯片的机器人将来是否会在智能上超越人类，甚至会对人类造成威胁?
不少科学家认为，这类担心是完全没有必要的。就智能而言，目前机器人的智商相当于4岁儿童的智商，而机器人的“常识”比起正常成年人就差得更远了。美国科学家罗伯特·斯隆日前说：“我们距离能够以8岁儿童的能力回答复杂问题的、具有常识的人工智能程序仍然很遥远。”日本科学家广濑茂男也认为：即使机器人将来具有常识并能进行自我复制，也不可能对人类造成威胁。值得一提的是，中国科学家周海中在1990年发表的《论机器人》一文中指出：机器人并非无所不能;它在运算速度和记忆功能方面可以超越人类，但在意识、推理等方面不可能超越人类。另外，机器人会越来越“聪明”，但只能按照制定的原则纲领行动，服务人类、造福人类。
你好，“人造大脑”!
看过电影《钢铁侠》的观众，对于主人公的人工智能电脑助手“贾维斯”应该并不陌生。在电影中，“贾维斯”就像是钢铁侠的另一个大脑，它除了能够接收指令、感知并收集外界信息外，还能据此做出相应的分析及响应。
很多人可能都期盼着有朝一日能拥有一个像“贾维斯”一样的智能助手。如今，随着科技的不断进步，人们在朝着实现这个愿景的路上又迈进了一步。在此之前，大部分类似的研究都局限于在传统计算机上研制神经网络模型，或在超级计算机上模拟复杂的神经网络。这一次，研究人员另辟蹊径，直接在微型芯片上模拟人类大脑。研究组成员之一、苏黎世大学和苏黎世联邦理工大学共建的神经信息学院教授贾科莫·因迪维里表示，“我们的目标是直接在微芯片上模拟生物神经元和突触的属性。”
要实现这一点，研究者面临的主要挑战是如何构建人造神经元网络，且让其能够执行相关的任务或指令。为此，研究人员用由硅制成的人造神经元模拟人体神经元，而后依照已知的哺乳动物大脑中的神经结构，将硅神经元构建成网络。这些网络便构成了人造神经处理模块。该神经处理模块具有短时记忆以及决策分析机制，因此它能够实时执行复杂的感觉运动任务。
假以时日，待这项技术进一步完善后，将有望从实验室走向人们的现实生活中，从而允许机器人在复杂环境中、在不受人类远程遥控的情况下实现自动运行。
截至目前，科学家们已经研发出了一些可以对环境做出响应的智能系统，智能控制的百叶窗便是其中一种。这种百叶窗可以根据外界阳光的强弱自动开启或闭合。这种实时交互的认知系统有着广泛的应用。比如，它可以与人造耳蜗或视网膜连接，帮助那些因脑部视觉、听觉神经区域受损而失明、失聪的患者重获视听感觉;“神经形态芯片”还可以应用于自动驾驶汽车的研发，并有助于制造出能与人进行互动沟通的、更加“聪明”的智能手机、电脑和电视等。
有朝一日，“贾维斯”们或许真会“走出”漫画或电影，进入人们的生活中。
大脑如何运转?
过去20年间，神经学家向人们展示了饶有趣味的画面：当我们在聆听或观赏、喜爱或厌恶、思考或行动时，大脑的不同区域是如何被激活的。是这些研究成果迈出了关键性的第一步，但它们对大脑简单运转方式的认知却充满了误导。这些研究认为特定脑部区域和不同心理活动相关，这一观点与19世纪的颅相学颇为相似，此学说宣称人的心理特质与颅骨形状相关。
大多数人更想了解人的心理，而不是头脑。为什么我们对世界产生了现在这样的感知和行为?大脑某部分与心理某部分相配合的理论不大能够回答这个问题。毕竟一个多世纪以来，我们已经认识到，心理活动是源于颈部与头顶之间的那个器官。单纯认为想象力是大脑后部的产物、规划能力是大脑前部的产物并不能帮助我们理解想象力或者规划能力是怎样运转的。
但是新技术使研究者得以同时观测整个大脑的活动，从而得出的结果与颅相学理论大为不同。事实上，大部分脑部区域都身兼数职，参与了多种多样的感知和行为。大脑非常活跃，它能够在不同的时间和空间对于相同的事件产生不同的反应。
加州大学伯克利分校(University of California，Berkeley)的杰克·L·格加伦特(Jack L.Gallant)和托尔加·丘库尔(Tolga Çukur)及其同事在《自然神经科学》(Nature Neuroscience)杂志上发表了一项新的研究，很好地诠释了这一新观点。实验对象在核磁共振仪上观看了时长半小时的视频，其中包含了关于日常生活的小片段。科学家将视频内容归为数百个种类，划分标准是每个片段中是否包含植物或者建筑、猫或者时钟，等等。
他们使用3D坐标把大脑划分为若干小区域，并且记录下每个区域每秒钟的活动情况，再采用严密的数据分析法来找到脑部活动机制和视频内容之间的关系。
实验参与者被要求在影片中寻找人物或者交通工具。寻找人物的时候，脑部的若干区域会变为一台“人物探测器”，也就是对于人物更加敏感而对交通工具较不敏感。寻找交通工具则使脑部更像一台“交通工具探测器”。当人们在搜寻人物时，大脑也对相关的事物更为敏感，比如猫咪和植物。而搜寻交通工具时，大脑则对钟表和建筑物更为敏感。
事实上，大多数脑部区域的反应机制随着人们注意力的转移而改变。人的注意力集中在不同地方，整个大脑的运行方式也就不同。
人们常常理所当然地认为了解了大脑就能够解释心理活动，所以神经学将会取代心理学。这一点可以解释人们对于颅相学“激活”理论的好奇和热情。尽管从某种程度上来说，人们早在一个多世纪前就已经了解到所有心理活动都“存在于脑海里”，但这一说法仍旧无法解释清楚问题。而较为准确的说法是，了解了心理就能解释大脑如何运转。
这些新的、更富于动态的脑部图片令心理学变得更加重要，因为神经学研究者只能通过控制分类方法和关注点来解释复杂的脑部活动机制。这就好比，如果不知道电脑软件的运行方式，即便知道电脑硬件的每根导线如何工作也并无大用。
或许当下神经学比心理学更受关注，获得了更多经费也产生了更多名家，但是这两门学科是相互依存的。
人类大脑有“内置GPS”
一项最新研究显示，科学家首次在人类大脑中发现了此前在动物大脑中发现的帮助跟踪其位置的脑细胞。
研究人员指出，该神经细胞被称为网格细胞，其功能就像大脑内置的GPS系统，它还参与大脑记忆活动。在研究参与者探索大脑虚拟环境时，这些细胞比较活跃，研究人员这才发现了它。
费城德雷塞尔大学的研究员乔舒亚·雅各布斯说：“网格细胞可以告诉主人在其所处环境里的位置。”他还补充说，对动物来说，这些细胞提供了一种导航量尺。
20世纪70年代，科学家在老鼠的大脑海马区(大脑记忆中心)发现了这种神经细胞，当老鼠在某个特定地点时，这些细胞很活跃。所以这些细胞被称为“位置细胞”，现在科学家发现人类大脑中也存在类似细胞。
网格细胞可以为位置细胞提供信息。2005年，科学家先后在老鼠、蝙蝠以及猴子身上发现了网格细胞。虽然此前的功能磁共振成像研究暗示着人类大脑中存在网格细胞，但该项研究首次找到确凿证据。
雅各布斯和他的同事进一步探索网格细胞，他们向正接受耐药性癫痫治疗的患者的大脑中植入电极。这种电极可以帮助医生寻找患者发病根源。
在研究中，参与者在模拟的户外环境里玩了一个虚拟现实游戏。他们的任务是找到水瓶和自行车等物体的位置。要找寻的物体会消失，所以参与必须使用操纵杆导航到物体此前的位置。在任务进行过程中，研究人员发现大脑内嗅皮层的网格细胞比较活跃。内嗅皮层参与记忆构造，并受阿尔茨海默病(老年痴呆症)的影响。研究显示，这些细胞会形成三角形网格，创立坐标系统来跟踪一个人的运动。
研究显示，人类使用的定位机制和老鼠等其他动物类似。这有助于解开人类定位之谜。
雅各布斯说，一些证据表明，在早期的动物身上，大脑的网格细胞系统进化到足以支持导航。但在人类身上，相似的大脑结构还参与记忆活动。雅各布斯指出：“这就解释了为何很多疾病会影响患者的空间定位，如阿尔茨海默氏病患者(老年痴呆症病人)经常迷失方向。”他还进一步解释说，如果从这类患者的网格细胞入手进行治疗，可能会有效。
先进!IBM发布基于人脑的全新计算机架构
IBM发布了基于人脑特征的全新计算架构，该架构可以让下一代应用在感知、认知和动作方面的效率堪比人脑。
IBM在2011年开发出了“神经突触(neurosynaptic)计算机芯片”，可模拟人脑认知和活动等能力。2012年，借助于全球第二大超级计算机，IBM成功地模拟出5300亿个神经元。
而这一次，IBM在该领域的研究更进一步，推出了新的软件生态系统和编程模型，通过对芯片进行编程来模拟人脑的低功率、体积紧凑等特征。
该生态系统包括多线程软件模拟器、支持广泛神经计算的神经元模式、相关程序以及代表神经突出网络蓝图的模块等。
IBM表示，该生态系统将为市场带来高参数化的神经模型，还能形成类人脑计算的基础信息处理单位。这样的系统具备对空间、时间和多模态化环境的识记、感知，甚至是做出行动的能力。
IBM的长期目标是打造一款配备上百亿个神经元和上百万亿个突触的计算机芯片系统，其能耗将将不会超过1千瓦，容积低于2升。总之，一切均以人脑为模型。
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