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翻译：邢东、潘纲

感谢浙江大学潘纲教授供稿

关键词：神经拟态计算人脑计划

人们喜欢变着花样来形容大脑。以前，大脑被时髦地比作17世纪贵族花园中赏心悦目的喷泉背后的水力供应系统。随着技术的发展，大脑先后被形容为电报通信网和电话交换系统。现在则是轮到用计算机来形容大脑。虽然“计算机般的大脑”还只是个比喻，但是有一群科学家试图将这个比喻颠倒过来。他们希望与其将大脑看作计算机，还不如让计算机表现得更像大脑。他们相信，人们最终不仅能对大脑的工作机制有更深的了解，还能构造出更好的计算机。

这些有远见的人自称为神经拟态学工程师。根据他们中的一名领军人物——德国海德堡大学的物理学家卡尔海因茨·迈耶(KarlheinzMeier)所述，他们的目标是设计一台计算机，能够具备大脑所具有的三大特性中的一部分（或最好是全部）。这三大特性是：低能耗（人脑的功率大约是20瓦特，而当前试图模拟人脑的超级计算机需要几百万瓦特），容错性（失去一个晶体管就能破坏一个微处理器，但大脑时刻都在失去神经元），以及无须编程（大脑在与外界交互的过程中自发地学习和改变，而非遵循预设算法所限制的路径和分支）。

然而为了实现这些目标，神经拟态学工程师不得不先实现计算机对大脑的模拟。而且由于没人知道大脑实际上到底是如何工作的，他们只能自己来解决这个问题。这意味着他们要填补神经系统科学家对这一器官认知的空白。具体来说，这意味着要构造人工大脑细胞并且用各种方式将它们连接起来，以此来模拟大脑的工作。

当前神经系统科学家对大脑的认知空缺主要在中等尺度脑解剖。单个神经细胞（即神经元）的工作模式大体上已被掌握，大脑中每个可见的脑叶和神经节的作用也已探明，但是脑叶和神经节中的神经元如何组织依旧是个谜。然而正是神经元的组织方式决定了大脑的思考方式——同时也很可能是意识的存在方式。这正是为什么绘制大脑图谱以及了解大脑成为奥巴马在年4月高调宣布的美国人脑计划(BRAINinitiative)的一大目标的原因。要想了解大脑图谱显示的是什么，唯一的方法可能就是在计算机中对其进行建模。模型甚至可能会先出现，并且反过来指导大脑图谱的绘制。换句话说，神经拟态工程学可能比神经科学更早发现思考的基本原理。

两个最前沿的神经拟态计算项目正由人类大脑研究计划(HumanBrainProject,HBP)主导下进行，这个计划是由欧洲科研机构联合发起的一个野心勃勃的尝试，试图在年构建一个大脑的拟象。这些项目开发的计算机走的是完全不同的路线。曼彻斯特大学的史蒂夫·弗伯(StevenFurber)制造的SpiNNaker便是其中之一。SpiNNaker是一台数字计算机，也就是平时最常见的那种，通过一系列代表电压有无的1和0来处理信息。由此可见，其核心是一个定制的微处理器网络。

另一部机器叫做Spikey，由迈耶博士的团队制造。Spikey让人回想起更早期的计算机。第一批计算机中有好几部是模拟计算机。这些模拟计算机用持续变化的电压范围中的点来表示数字——因此无论是0.5伏、1伏还是1.5伏，各自的含义都不相同。Spikey的工作方式某种程度上与之类似。虽然由于数字系统没有歧义，不易出错，导致模拟计算机败给了数字计算机，但是迈耶博士认为，因为模拟计算机的工作方式与真实神经系统的某些特性更为相近，所以它们是对这些特性进行建模的更好的方法。

弗伯博士和他的团队自年就投入到SpiN-Naker的研究工作中。两年前（年），他们为了验证自己的想法，构建了一个仅有18个处理器的版本。他们正准备制造一台更大的机器，比之前的要大得多。预计在年，他们就能制造出拥有百万处理器的计算机。弗伯博士认为，借助这么多芯片，他能够对人脑的1%进行建模——关键是他的模型能够在实时条件下工作。当前，即使用那些超级计算机来模拟大脑的更小部分，其运行速度也远比不上真实大脑。弗伯博士并非止步于此，他希望到年开发出性能是百万处理器计算机10倍的SpiNNaker版本。

SpiNNaker达到这样的速度要靠实现迈耶博士的第三个期望——无须编程。大多数现代计算机的工作方式是在中央时钟的控制下来回搬运数目相对较少的几个大数据块。与之不同的是，SpiNNaker的处理器只在适当的时候才发出大量微小的信息“脉冲”。这和神经元的工作方式十分类似（这是特意如此设计的），信号以被称为“动作电位(actionpotentials)”的电子脉冲(electricalspikes)的形式通过神经元，这些动作电位除了表明自己发生过之外，几乎不携带额外的信息。

这种异步信号（之所以这样称呼是因其没有用于同步的中央时钟）由于没有等待时间，处理信息的速度比同步信号快得多。它的能耗也更低，因此满足了迈耶博士的第一个期望。如果某个处理器失效了，系统会在其周围重新规划路线，由此满足了他的第二个期望。大多数计算机工程师不采用异步信号是由于其难以编程，然而作为模拟大脑的一个方案来说，异步信号几乎是完美的。

但是（在用于模拟大脑时）这种思路可能不如模拟技术。虽然迈耶博士还未完全放弃数字路线，但是他在使用中已经有所差别。他用数字组件来模拟通过突触（神经元间的连接）的信息传播。在真实的神经元里这些信息以被称为“神经递质”的化学物质作为载体，传播时只有“有”或“无”的区别。换句话说，它们是数字的。

神经递质的释放会导致一个对动作电位到来的响应。当神经元接收到其中一个神经递质信号后，便不再继续发射动作电位，而是建立一个阈值。只有当它们接收到一定数量的信号，直至超过阈值之后（这基本上是一个模拟过程）它们才能再发射一个动作电位，并重置自身。Spikey机器中的人造神经元的功能正是如此，每当其被激励时，就在电容中累积电荷，直到电荷量达到阈值后电容放电。

苏黎世神经信息研究所（由苏黎世大学和同城的工程院校苏黎世联邦理工学院共同运营）的神经拟态学工程师吉亚科莫·印第维里(Gia







































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