尽管科技已经如此进步发达，但对于那些在人工智能（AI）领域的研究者来说，让电脑模拟大脑活动仍是一项庞大的任务，如果硬件能够设计更像大脑的硬件，那么管理起来将会更容易。
是的，大家都是这么想的，那么话说回来，究竟这个“期望”有多么困难？日本研究单位 5 年前就曾经进行过一项大脑活动模拟测试，这个运用世界上最强大超级电脑之一所进行的例子应该能做为一些参考。
2013 年时，日本理化学研究所（Riken）运用超级电脑“京”（K computer）进行的对大脑活动的模拟测试；“京”一共使用了 82,944 个处理器和 1 PB（约 1,000 TB）主内存，几乎相当于当时 25 万台电脑的运算单位。
这样一台电脑为了模拟大脑中 10.4 兆突触所连接的 17.3 亿神经元活动的 1 秒钟，就花上 40 分钟；尽管听起来已经非常厉害，但事实上是，这一切仍只是大脑活动中的百分之一。
即使是现在，大脑仍比任何电脑都还更强大，它包含了 800 亿神经元和超过 100 兆个神经突触，随时都在控制讯息流通，相较之下，目前电脑芯片仍以二进制语言传输讯号，每条讯息都以 1、0 编码。
科学家认为，如果芯片运用类似突触的连接方式，电脑使用的讯号将可能更多样化，进而实现“突触式”学习。
▲ 即使科技进步的现在，大脑仍让所有电脑望尘莫及。（Source：pixabay）
大脑中，突触负责“管理”讯息的传递，而神经元则会根据穿过突触的离子数量和种类来动作，这些都帮助大脑识别模式、记住事实并执行任务；科学家将这种新兴研究领域称为神经形态工程学（Neuromorphic engineering）。
迄今为止，想要让芯片拥有这种学习方式已被证明是困难的，但 ScienceAlert 报导指出，随着麻省理工（MIT）工程师成功克服障碍设计出一种由硅锗（SiGe）制成的人造突触芯片，未来“突触式”学习的发展将有可能达成。
过去神经形态芯片的设计是使用非晶体做为“开关媒介”，分隔开两个导电层以发挥突触的作用。但这种方法存在的问题是，如果没有定义结构性的传播路径，讯息就会有无数的路径可以传递，而这带来芯片的不一致及不可预测性。
为了避免非晶体为芯片带来的不均匀性，团队创造了只有一维通道的硅锗晶格，确保离子每次流动时都使用完全相同的路径，接着团队再使用这些晶格打造神经形态芯片，就像是大脑神经元之间的电流，这种芯片也可精准控制其中流动的电流强度。
团队计划下一步将实际打造出能够执行手写辨识的芯片，最终目标则是创造携带式神经网络装置。在 Kim 看来，这项研究就像一块垫脚石，带领人们走向生产真正的 AI 硬件目标前进，“我们希望最终能以一个指甲大小的芯片，来取代巨大的超级电脑。”
这项研究已发表在《自然─材料》（Nature Materials）期刊。
- MIT Engineers Have Designed a Chip That Behaves Just Like Brain Cell Connections
（首图来源：shutterstock）
