类神经的微芯片

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使用以人脑的神经系统为基础研制出的高能效集成电子元件，能制成可植入眼内的硅视网膜以恢复视力，也可用作机器人眼和其他智能传感器。

在这张美术图里显示的可植入眼内的硅视网膜，能模仿眼睛的天然功能，从而帮助某些类型的眼盲病人恢复视力。

1997年，IBM超级电脑“深蓝”在那场举世闻名的比赛中险胜国际象棋世界冠军Garry Kasparov（卡斯帕罗夫）。它依靠纯粹的“蛮力”赢得了比赛。它能在1秒钟内考虑约2亿步可能的走法，而其血肉之躯的对手每秒最多只能考虑3步。不过胜利归胜利，计算机在诸如视觉、听觉、图像识别和学习这些领域还远远不是人脑的对手。举个例子，计算机不能像我们那样仅凭一个朋友走路的姿势就从远处把他给认出来。而且要是比较二者能效的话，电脑根本就不能和人脑相提并论。一台房间大小的普通超级电脑比起由神经组织构成的哈密瓜大小的人脑来说，要重1千倍、大1万倍、耗能高100万倍。

人脑以相对缓慢的速度（千分之一秒左右）在神经元之间传递化学信号，但为何最后却能比最强大的数字处理器更迅速更高效地执行特定任务？其中的秘密看来在于人脑是如何组织它这些运作迟缓的电子元件的。

人脑并不做执行代码的工作，它采用的方式是激活神经联络（又叫神经突触）。每次激活就相当于执行了一行代码。所以我们可以拿每秒钟内大脑 激活的联络数和同样时间内电脑执行的命令数来做比较。突触活动的数目令人吃惊：每秒1undefined16次！100万台Intel奔腾处理器才能达到这个速度——另外还需要几亿瓦能量来驱动这些机器。

现在一小群极富创新力的工程师在复制神经元的组织和功能方面取得了巨大进步。研究者们谈论的是将神经联络的结构“类化”到硅电路中去，建立类神经形态的微芯片。如果成功的话，这个成就将能够为盲人植入硅视网膜、为聋人植入声音处理器，这些仪器仅靠一枚9伏电池就能使用30年；也能够制成适用于机器人或者其他智能机器的便宜又好用的视觉、听觉或味觉识别芯片。

我们这个在宾夕法尼亚大学的实验室开始专注于类化视网膜——那是一层位于眼睛后部仅有半毫米厚的网状组织。视网膜由5层特异神经细胞 构成，可以处理从外界获取的图像，并从中提取有用信息，这个过程不需要大脑花什么力气。选择视网膜做突破口的原因是解剖学家已经把这个敏感的系统研究得相当清楚了。后来我们转而研究建立这种生物电路的发展机械学机制——我们把这个过程叫做“元类化”（metamorphing）。