工程师如何制造像大脑一样工作的计算机

已知宇宙中最高效的计算机是一个重三磅且没有用户手册的物体：人类大脑，其一天的工作所需的能量不超过 BLT 中的热量。相比之下，IBM 的 Dawn 超级计算机使用 147,456 个 850 兆赫处理器来运行猫皮层规模的简单模拟，每 24 小时需要相当于大约 50,000 个 BLT 的能量。

毫不奇怪，神经科学家和计算机工程师正在努力尝试复制我们大脑的快速反应、节能机制。然而，要达到这种规模的计算机性能，科学家需要更好地绘制我们头骨下的神经元网络蓝图、更丰富的软件模型来了解其工作原理，以及运行模拟的复杂硬件。以下三个项目可以结合起来打造一个出色的机器人大脑。

挑战：连接组

弄清楚 1000 亿个神经元如何交流

解决方案

一些研究人员正在费力地手工追踪突触——每个神经元需要 10 个人每小时，因此逐个绘制数万亿个突触可能需要数千年的时间。相反，人类连接组计划让研究团队使用 MRI 扫描等成像技术来绘制大脑各部分如何在更大范围内相互连接。

里程碑

到2014年，明尼苏达大学和华盛顿大学的团队将使用超高磁场MRI绘制出1200名健康成年人大脑各区域之间的连接图。

好处

这些研究将有助于建立更精确的记忆等大脑功能解剖模型，并提供健康模型来与患有自闭症和阿尔茨海默氏症等精神疾病的患者进行比较。

挑战：蓝色基因

开发模拟大脑的软件

解决方案

通过模拟小群神经元的每一个微小电脉冲，瑞士洛桑联邦理工学院的亨利·马克拉姆正在创建神经元如何交流的软件模型。他的目标是在 10 年内开发出一个涵盖整个人类大脑的软件模型。

里程碑

马克拉姆称，他已接近模拟一百万个神经元，而之前的小规模 3D 数字模型已显示出与真实老鼠大脑类似的刺激反应。

好处

详细的神经元模拟将为从事合成神经递质和其他情绪改变药物研发的公司带来福音，可能使动物试验变得没有必要。

挑战：DARPA Synapse

设计足够强大的节能硬件来运行受大脑启发的软件。

解决方案

HP 在美国国防部研发部门 DARPA 的资助下，正在开发集成“忆阻器”的芯片，忆阻器是一种具有记忆功能的电阻器。与突触一样，忆阻器可以记住其连接的“神经元”过去是如何激发的。由于其尺寸为纳米级，忆阻器兼具高计算密度和低能耗。

里程碑

下个月，波士顿大学的合作者们计划利用忆阻器打造一个智能系统，该系统可以执行感知、导航和决策等功能。

好处

在处理器和内存之间移动信息一直是计算机设计的一个瓶颈。让芯片的一部分同时处理这两项任务可以提高处理能力和能源效率。