神经形态计算

神经形态计算是一种制造计算机芯片的思路，它模仿大脑自身的工作方式，而不是普通计算机的运行方式。普通计算机把存储器和运算部件分别放在不同的地方，按照固定的时钟节拍，让数字在两者之间来回搬运。神经形态芯片更像一片神经组织：里面密密麻麻地布满了微小的人工神经元，以及它们之间的连接，也就是突触，而信息的存储和计算就发生在同一个位置上。最关键的是，这些人工神经元并不会不停地做运算；它们平时安静地待着，只有在有信息要传递时才发出一个短促的电脉冲，也就是一次“放电”，就像真实的神经元会发放动作电位——神经细胞用来传递信号的那种短暂电压尖峰。

这种类脑设计之所以重要，主要在于效率。在活体大脑里，任意时刻绝大多数神经元都是沉默的，所以在真正需要传递信号之前，几乎不消耗能量。神经形态硬件借用了这个窍门：由于每个人工神经元只在放电的那一瞬间才耗电，而且数据不必往遥远的存储器来回奔波，这些芯片在执行某些类脑任务时——识别一段声音、追踪运动、对传感器作出反应——所需的电力只是传统处理器的极小一部分。这让它们非常适合长时间待机的设备，以及任何对电池续航和散热都很苛刻的场合。

神经形态计算处在神经科学与工程学的交汇点上，而且是双向受益的。工程师利用神经科学家关于神经元、突触和放电时序的发现，来打造更精简的机器；神经科学家则把这些芯片当作快速的物理模型，用来检验关于真实大脑可能如何运算的想法。这仍是一个年轻的领域：如今的神经形态系统只能完成生物大脑所做之事的极小一部分，因此最好把它们看作受大脑启发的产物，而不是大脑的复制品。