本文摘要：【编者按】有可能大众的感觉是，类脑芯片早已是预见的未来，人类早已借由它寻找了通向强劲人工智能的门径。

【编者按】有可能大众的感觉是，类脑芯片早已是预见的未来，人类早已借由它寻找了通向强劲人工智能的门径。然而果真如此吗？类脑芯片否就是AI的终极答案，今天还埋着过于多不确定性。而想客观了解类脑芯片的未来，我们有可能必需要把时间推倒返一些，再行解读它的过去。

一段人类了解神经与大脑的过去。本文作者脑极体。经亿欧编辑，可供行业人士参照。

今年8月，有个消息震撼了中国科技界，特别是在是AI圈。由中国科研团队研发的“天机”芯片攀上了《大自然》杂志封面。涉及文章展出了清华大学施路平团队研发的世界首款异构融合类脑芯片，它既可反对脉冲神经网络又反对人工神经网路，并且发布了利用“天机芯片”已完成自行车自动驾驶的实验视频。类脑芯片简史：它不会是AI的终极答案吗？ 这件事给投资界、产业界的直接影响，是在近段时间“类脑芯片”和“类脑计算出来”涉及的投融资、收购与创业公司忽然多了一起。

“类脑”涉及的会议活动也忽然减少。虽然说道“类脑热”还相比之下谈不上，但这个领域的忽然加剧毕竟现实可见的。如果我们把目光放得很远一点，类脑芯片显然在这几年有了大规模的愈演愈烈。各大学实验室以及科技巨头争相拿走了类脑芯片产品，也有不少专家学者指出，人工智能要经历非常简单人工智能、深度人工智能、标准化人工智能三个阶段。

而今天的深度自学代表了第二阶段的开始，类脑计算出来则是标准化智能大门的钥匙。事已至此，有可能给大众的感觉是，类脑芯片早已是预见的未来，人类早已借由它寻找了通向强劲人工智能的门径。

然而果真如此吗？类脑芯片否就是AI的终极答案，今天还埋着过于多不确定性。而想客观了解类脑芯片的未来，我们有可能必需要把时间推倒返一些，再行解读它的过去。

一段人类了解神经与大脑的过去。神经行为学：AI之外的另一条路从人类的大脑和智慧中，提取萃取某种技术，是一件源远流长的工作。能无法让机械像人类一样辨识、辨别和思维，最后发展出有了今天的AI。

而在另一项“兄弟研究”里，却一步步发展出有了今天的类脑芯片——换言之，类脑芯片的起点或许上来说跟AI没啥关系。因为它类的是青蛙的脑。早在16世纪，达芬奇就在手稿中分析过咬死青蛙也能活的现象，或许上来说他找到了生物电和中枢神经系统的秘密。但是我们告诉达芬奇手稿近世才被透露，所以这个找到就像他很多惊天发明者一样变为了“达芬奇的秘密”。

1786年，伽格尼找到了青蛙悬挂在金属栅栏上腿不会震颤的现象，继而一步步创建了早期生物电学。沿着青蛙们以尊贵壮烈牺牲精神拓展的道路，人类渐渐找到了生物电和神经系统的奥秘。

即生物的神经运转，是依赖生物电性刺激神经元节点，最后构建了大脑掌控机体的网状神经结构。由这个结构开始，神经学界很大自然就不会思维另一个问题：既然动物是依赖神经元来传递信息、展开掌控的，那么这种掌控是如何再次发生的呢？环绕这个问题，人类在20世纪开始漫长的，对神经传送、神经动力的研究，并在1963年已完成了神经行为学的术语概念证实。这个学科中，研究者从生物、解剖学、神经光线等多个角度明确提出了关于神经元的行为学模型。其中很多关于神经元计算出来的辩论，甚至早AI概念的明确提出。

我们告诉，今天人工神经网络是AI的基石，但人工神经网络的明确提出，只不过只是上世纪70年代，AI和计算机学界对神经元研究的一次糅合，主要是仿效了神经元分层处置的特征。它的基础还是坐落于在统计学和生物学的概念上。

但随着AI和现代计算出来的大大发展，作为“兄弟学科”的神经行为学自身也在变革。于是就有人误解到了，能无法必要整体重制神经元系统，在现实世界里，把类似于动物大脑中神经元不道德的动力机制变为一种运算机制？之所以要这么腊，主要还是邻近21世纪，人类找到冯诺依曼架构大大抵近无限大。一种从根儿上不同于经典计算出来的计算出来架构，也许是最一劳永逸的解决办法。量子计算出来是一种解决问题方式，而全仿生神经元行为学的解决方案则是另一种——这一种在大部分时候就被全称为类脑计算出来。

事实上，类脑计算出来中除了神经元行为学的仿生计算出来，也还要其他计算出来方式。但今天，毫无疑问仿效神经元不道德是最顺利的一种，于是我们今天看见的二者大体是可以划等号的。却是人脑认同是最差的计算机，再加想要发展AI，那么类似于人脑结构的计算出来方式似乎极具魅惑。

于是类脑计算出来在众多新的计算出来形式中天然占有着加分项，而又过了几十年，摩尔定律的无限大越发显著的今天，类脑计算出来也显然拿走了一些成绩。类脑计算出来：比特之外的另一条路想理解芯片简化的类脑计算出来之前，我们还要再行理解两个东西：SNN和人造神经元。上面咱们说道过了，人工神经网络（ANN），本质上还是一种基于统计学迭代原理所建构的计算出来架构。

那么想做类脑计算出来，就必须一种更加仿生大脑神经元运作的计算出来架构。这种架构应当反映出有人脑计算出来的高效、精准和连续性，从而对存储分离出来的冯诺依曼架构明确提出挑战。是不是有这种东西呢？还真为有。这就是今天类脑芯片们的基础检验标准：脉冲神经网络SNN。

1952年，找到了神经学的功能的离子学说和神经元电位的诺贝尔医学奖得主，艾伦·劳埃德·霍奇金爵士明确提出了脉冲神经网络这种神经行为学模型。SNN的价值在于，它叙述了神经元之间的电位是如何产生和流动的，它指出神经元之间的互相交换主要靠“神经递质”来产生化学静电，从而在神经网络中构建简单和星型的神经系统交互。

这一发明者回到了计算出来世界，就变为了一种高度仿效神经元的计算出来架构。它用再次发生脉冲的仿生来仿真神经元电位，包含了一种独有的网络结构。

今天，SNN早已在很多领域，比如低功耗和标准化处置能力证明了自己的杰出。但是对于很多说道SNN一定是ANN的演化，是下一代神经网络，这个众说纷纭失礼偏颇。事实上，SNN的经常出现远比ANN晚。

说白了要简单早已用了，确实让它逗留在实验室中的，还是缺少实际的任务处置能力。但就像大规模并行计算新的转录了深渊几十年的ANN一样，SNN的未来谁又说道得定呢？类脑计算出来的另一个关键点，是计算出来节点的问题。我们告诉，比特计算出来的节点是晶体管的导电电源。而类脑计算出来则拒绝模拟出与人类神经元相近的计算出来节点，来构建非比特计算出来的另一条路。

这也就是说，我们必须人造神经神经元。今天关于如何仿真，或者生产人工神经元，早已有相当多的探寻。

但整体而言新材料还有这样那样的问题，需要量产的类脑芯片，基本还是用电路仿真人造神经元的方式来构建类脑计算出来。这样做到对工艺拒绝很高，生产效率地下，只不过并非长久之计。沿着这两条路，人类渐渐就碰到了类脑芯片的大门。

2011年，IBM公布了TrueNorth芯片，这也是人类用电路仿真神经行为学的开端。2014年TrueNorth改版了第二代，功耗超过了平方厘米消耗 20 毫瓦，印证了类脑芯片的低功耗价值，也在一些AI任务上印证了类脑芯片的实际工作能力。

而紧随其后的，看看也告诉应当是英特尔。2017年，英特尔公布了类脑芯片Loihi，其享有13万个人造神经元。今年7月，英特尔公布了堪称业界首个大规模神经形态计算出来系统Pohoiki Beach。

这个系统由64块Loihi组合而成，早已可以在自动导航系统、相继规划等必须高效继续执行的AI任务中带给低于GPU的功耗和处置能力。除此之外，业界较为有名的类脑芯片还有高通的Zeroth，以及一些高校实验室和创业公司发明者的芯片。不吃瓜群众完全一致回应，这个场子现在就补谷歌了。

事实上，或许上看2019年是类脑芯片愈演愈烈应用于潜力的一年。无论是中国的天机，还是英特尔和IBM的类脑芯片，都早已在今天被证明了在低功耗和超高速反应上，具备有一点期望的效果。这有可能给AI领域的一些涉及任务，比如非监督自学、较慢定位、路径规划上带给协助。

但是客观来说，类脑芯片并不是几乎成熟期的。虽然主流科技公司争相布局，中国浙大的“达尔文”芯片、清华的“天机”芯片都早已在路上。但类脑芯片距离确实奠定产业价值，从实验室步入现实世界，还有很长的路要回头。

未知的，不得而知的：类脑芯片的今天类脑芯片究竟是什么？是人类的朗基努斯枪，还是唐·吉歌德面向风车的宣言？也许我们知道没适当在今天就得出答案。计算出来史上从不是每一次尝试都必需顺利，同时很多告终也具备最出色的价值。综合来看，今天类脑芯片的发展至今，早已可以具体它的几大优势和特性，也就是类脑芯片的光明面：1、像人脑一样的存算一体，超越了存储计算出来分离出来的架构，这是类脑计算出来的核心突破。2、功耗极低，并且会因计算出来任务的架构变得复杂而功耗剧增。

这再一让计算出来耗电量和风扇两大难题寻找了新的方向。3、有可能更加合适SNN代表的类神经元计算出来架构，在未来AI发展之路上看看无限。并且不具备架构灵活性，阵列化计算出来效率不波动等等优点。当然，最显然的优势在于，类脑计算出来可以绕过比特编程和摩尔定律。

在算力无限大面前，是跟量子计算出来一样都是人类的主要救生船。但是光明面的背后当然就是阴影，也要显然看见的是，类脑芯片在今天还有很大的不确定性，特别是在是有一些基础问题不得而知答案。

比如类脑芯片的任务性处置能力差、算力水平过较低。第一代TrueNorth甚至无法处置任何有价值的任务。虽然经过几年的发展，类脑计算出来可以处置的任务更加多，但是要看见这些任务都有苛刻的先决条件。

对于绝大部分计算出来目标来说，类脑芯片都回应带不动。另一方面，用电子电路仿真人造神经元，是极为不划算的一件事。它要花费极高的工艺与技术成本，来构建效率并不低的神经元仿真。

所以面向未来，更加多人指出一定要寻找可以替换经晶体管的，归属于类脑计算出来的新材料——但是这个材料是什么，如何才能做像硅晶片一样低廉，今天都是未知数。另一方面，兼容类脑计算出来的架构、算法、编程方案等等也处在普遍的空白期。总体来看，类脑芯片今天就像一片新的开发区，附近有机场，有铁路，但其他东西都还逗留在研发方案上。

特别是在在我们身边，还要尤其警觉一件事，那就是类脑芯片欺诈兴旺带给的危险性。AI火了之后，更加未来更加AI的技术沦为投融资与政府扶植热点，是一件很大自然的事。但类脑计算出来和类脑芯片，事实上还有十分近的路要回头。

今天在产业中辩论它，很多时候都是漫无边际的非理性飨宴。笔者曾多次参与过一些地方产业的组织联合举行的类脑芯片活动，现场辩论莫衷一是，产学各界代表几乎没在统一的技术逻辑上进行对话。乱拳打伤老师傅模式的盲目发展类脑，很有可能最后留给“做事不决，量子力学”般的一摊浆糊。

返回类脑芯片的现实发展路径，今天的类脑芯片，本质上还处在有过于多不确定性的实验室探寻阶段。它的变革在现实再次发生，中国也显然车站在十分具备想象力的起跑线上，但想要让类脑芯片为世界贡献些什么，我们有可能还要拿走更加多，更好的，以及更好的冷静。不告诉大家看完电影《富春山居图》没？。

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