一年前，ibm的阿尔玛邓研究中心（almaden research center）正在进行一项“复制人脑”的计划。ibm的dharmendra s. modha博士称，现有基于冯·诺伊曼的计算机基本架构无法模拟人脑结构，而他们正在进行一项彻底颠覆这种架构的计算机芯片，从而让它能够更好地模拟人脑。

modha和他的团队的做法是从硬件和软件同时入手：他们重新设计了计算机芯片，将人脑神经系统的主要组成部分神经元（包含突触）植入到了这个芯片当中；而在软件方面他们开发了一种新的编程语言配合，这种语言需要在新芯片基础上开发，能够做到传统芯片做不到的事情——比如可以适应模拟大脑感知外界环境方面的应用，让程序员将轻易开发出检测声音和识别颜色的软件模块。ibm把这个芯片称为“neurosynaptic core”（神经突触核心）。

这个一年前听起来有些异想天开的计划如今已经正式落地了。不久前，ibm在《science》杂志上发表了一篇论文介绍这项研究的最新进展，把完成品称为“synapse chip”（synapse是systems of neuromorphic adaptive plastic scalable electronics的缩写，自适应塑料可伸缩电子神经形态系统芯片）。我们知道，人类神经系统主要是由神经元这一细胞组成的器官系统，而ibm在synapse芯片中使用了4096个神经突触核心、54亿个晶体管，晶体管的数量是传统pc处理器的4倍以上，比英特尔xeon至强芯片采用的晶体管数量多出10亿个，产生的效果相当于100万个神经元和2.56亿个突触。它也成为ibm目前最大的芯片。

值得注意的是，它并非想要用新的芯片取代原有的计算机芯片。ibm在其网站上介绍，传统的计算机关注语言和分析思考，而神经突触核心能够解决感知和形状识别的问题，它们分别像人类的左脑和右脑一样；而ibm接下来想要做的，就是让“左脑”和“右脑”连接起来合作，形成一种新的“整体计算智能”。从这个说法上来看，ibm的这个synapse芯片其实是传统芯片和neurosynaptic芯片的结合体。传统的芯片擅长大量的符号运算和数字处理，而神经突触核心的优势在于多感官和实时传感器数据处理。比如，modha曾经表示，团队正在开发一种头戴设备，能够帮助盲人感知外部环境；而这一次ibm称，经过实验测试，这种芯片可以在录像片段中检测人、汽车、卡车和公共汽车，并识别出了它们。这其实就是依靠神经突触核心来完成的。

从它的工作方式也可以看出这一点。传统的计算机芯片必须时刻处于工作状态，而synapse芯片则只有需要它们的时候才会工作。这种技术降低了能耗：它运行期间功率仅为70毫瓦。你可能马上就联想到，实际上目前智能手机芯片中采用的“协处理器”就是这么工作的，而synapse芯片与当前智能手机采用的“主处理器＋协处理器”的思路相似，都是由在不同方面有着优势的主次处理器各司其职来完成运算的。

更有意思的是，它还是可扩展的——当几个这种芯片连接在一起，就能够组成一个大的神经网络。虽然在动物界还没有直接证据显示物种的智慧程度与神经元细胞的数量有正相关关系，但作为计算机芯片，更多的芯片数量让其拥有了提高运算能力和智力的可能。

想想看，当这种芯片被应用到了那些仅仅需要人类的基本生物智慧的领域，会发生什么？或许，我们人类能够真正地从许多场景中抽身出来，因为计算机或是机器人就完全可以胜任了。

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