在美国圣荷西附近的研究室里，IBM 用 48 块 TrueNorth 试验芯片构建了一个电子的啮齿动物大脑，每一块芯片都可以类比大脑的一个基本构造。
最近《Wired》杂志的记者在专案负责人 Dharmendra Modha 的带领下，近距离接触了整个工程。它的体积就像一个浴室的医药箱，遍体是半透明塑胶板，能清晰的看到里面的芯片，电路板和它内部多彩的指示灯。它看起来就像一个 70 年代科幻电影里的物体，不过 Modha 却表示：“你看到的是一个小型啮齿动物。”
他是说一个小型啮齿动物的大脑，至少这堆芯片能顶的上那样的大脑。这些芯片充当了大脑的基本构造——神经元。Modha 表示，这个系统可以类比 4,800 万个神经细胞，基本可以与小型啮齿动物大脑的神经细胞数相仿。
在 IBM，Modha 负责认知计算组，他们发明了“神经芯片”。他和他的团队第一次对外公布这一发明时，用它为位于硅谷的 IBM 研发实验室的学者和政府研究人员提供支持，进行了三周的试运作。在将自己的电脑连接到这一数位鼠脑之后，这些研究人员探索了它的结构，并开始为 TrueNorth 芯片编写程式。
上个月，有些研究人员已经在科罗拉多看到过这个家伙了，所以他们编写的程式已经可以让它辨识照片和语音，并且可以理解一些自然语言。芯片负责运行“深度学习”算法，这一算法现下主宰了网络的人工智能服务，它为 Facebook 提供面部辨识服务、为微软的 Skype 提供语言即时翻译。不过，IBM 在这方面还是有领先优势，因为它的研究可以减少对空间和电力供应的需求。这样未来我们就有可能将这一人工智能放进手机和其他的小型装置中，比如助听器和手表。
“从神经突触结构里我们能得到什么？我们只需要很低的功耗就可以进行图片分类，还可以在新环境中不断解决新问题。”Brian Van Essen 说道，他是劳伦斯利福摩尔国家实验室的电脑科学家，负责将深度学习算法运用到国家安全。
TrueNorth 芯片是最新的科技结晶，未来它将负责深度学习的运行和一系列其他的人工智能服务。而现下运作 Google、Facebook 和微软算法的机器，还需要加装独立的图形处理器，不过他们都在走向 FPGA（能就特定任务进行程式设计的芯片）。Peter Diehl（苏黎世理工大学皮质计算组的博士）认为，TrueNorth 要比独立图形芯片和 FPGA 都要优秀，因为它功耗很低。
密歇根大学电脑科学系的教授 Jason Mars 认为，其主要的不同就在于 TrueNorth 与深度学习算法的配合可以算得上是天衣无缝。两者都对神经网络进行了深度模拟，并在“大脑中”产生神经元和突触。“芯片可以高效执行神经网络的命令”，他并没有参加试运行，但却密切关注著这一芯片的进展。
即便如此，现在 TrueNorth 还不能完全与深度学习算法同步，不过 IBM 已经决定让外部研究人员参与芯片的改进，因为它离真正上市还有一定的距离。对 Modha 来说，这也是一个必须经历的过程，就像他说的：“我们需要为重大的转变打好坚实的基础。”
手机里的大脑
Peter Diehl 最近到中国旅行，但因为一些你懂得的原因他的手机不能使用 Google，一下子把人工智能打回了原形。因为现在的云端计算多数还要靠 Google 的服务器来进行，所以没有了网络，一切都白搭了。
深度学习需要非常强大的处理能力，一般来说这个级别的处理能力是巨型资料中心才可以提供的，而我们的手机一般透过网络与其相连；但 TrueNorth 就不同了，它至少可以将部分处理能力搬到你的手机或其他装置上，这样就可以扩展人工智能的使用频率。
不过要理解这些，你首先要理解深度学习是如何工作的。它的运作分为两个阶段，首先 Google 和 Facebook 之类的公司需要培植自己的神经网络来处理特殊任务。如果他们想要自动辨识猫咪照片的功能，就要先让神经网络看一堆猫咪的照片。然后，模式得到训练后，需要让另一个神经网络来执行这一任务。你拿出一张照片，系统就要判断里面是否有猫咪，而 TrueNorth 存在的目的就是为了提升第二步的效率。
一旦完成了对神经网络的训练，芯片就可以说明你绕过巨型资料中心，直接完成第二步的操作。而且因为 TrueNorth 芯片体积和功耗都很小，它还能装载到手持设备上。这样整个效率就提高了，因为你不再需要透过网络从资料中心下载计算结果了。如果能得到普及，就可以大大减轻资料中心的压力。“这是行业的未来，今后装置可以独立执行复杂的任务。”Mars 说。
神经元、轴突、突触和神经冲动
Google 最近就在努力让神经网络进军手机，但 Diehl 认为 TrueNorth 相比其他对手已经领先很多，毕竟它与深度学习更加的合拍。每块芯片都能类比数以百万计的神经元，而且这些神经元可以透过“大脑中的突触”互相交流。
而这正是 TrueNorth 区别于市场上同类产品的独特之处，即使与图形处理器和 FPGA 相比也占有足够的优势。TrueNorth 芯片可以可以形成“神经冲动”，与大脑中的电脉冲相似。神经冲动可以在某人的讲话中显示声调的改变，或图像中色彩的改变。“你可以把它当做神经元之间互相传递的小资讯。”Rodrigo Alvarez-Icaza 说道，他是芯片的主设计师之一。
虽然芯片上有 54 亿个晶体管，但其功耗只有区区 70 毫瓦特。而标准的英特尔处理器呢？它拥有 12 亿个晶体管，但其功耗却达到了 35 至 140 瓦特。即使是智能手机普遍使用的 ARM 芯片，其功耗也是 TrueNorth 芯片的数倍。
当然，想要这种芯片真正发挥功效还需要配套的新型软件，这也正是 Diehl 等研发人员在试运作期间一直努力做的。换句话说，研发人员是在将现有的程式码转换成芯片可辨识的程式语言并输入芯片，不过他们也在努力为 TrueNorth 编写原生的程式码。
赠礼
和其他研发人员一样，Modha 主要注重在生物学领域对 TrueNorth 进行讨论，如神经元、轴突、突触、神经冲动等。毫无疑问，该芯片在某些方面类比了人类的神经系统，不过它依然有其局限性。“这类讨论经常会唤起人们的警醒，毕竟，硅可不是组成人脑的物质。”Chris Nicholson 说道，它是 Skymind 公司的联合创始人。
Modha 也承认这些说法。当他在 2008 年开启这一专案时，从 Darpa（国防部的研究机构）得到了 5,350 万美元的投资，其目标是用完全不同的材料打造全新芯片并对人脑进行类比。但他清楚这一目标不可能很快实现，“在追求梦想的路上也不能忽略现实”，他说。
2010 年，他因猪流感卧床不起，这段时间里他意识到突破瓶颈的最好方式就是从芯片结构下手，实现对大脑的模拟。“你不需要让神经细胞类比基础物理学、化学和生物学来提升计算能力，我们要在维持足够灵活性的同时，变得与大脑越来越相似。”他说道。
这就是 TrueNorth 芯片。它不是数字化的大脑，但是它在这条道路上迈出了重要的一步，而且透过 IBM 的试运作，这一计划也步入了正轨。整个机器其实是 48 台的机器组成的，每一个都有自己的 TrueNorth 处理器。下周，随着试运作的结束，Modha 和他的团队将会分解这一机器，让研究人员进行进一步研究。人类利用科技改变社会，而这些研究者正是我们的中坚力量。
- IBM’s ‘Rodent Brain’ Chip Could Make Our Phones Hyper-Smart
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