DHARMENDRA S. MODHA 可能是地球上唯一一位团队中包含精神病学家的微芯片架构师——但这并不是为了保持他的工程师们的理智。相反，他的合作者，一个由五所大学和同样多的 IBM 实验室组成的联盟，正在研究一种模仿神经元的微芯片。
他们称他们的研究为“认知计算”，其首批产品是两款微芯片，每款芯片由 256 个人工神经元组成，于 8 月份发布。目前，它们所能做的只是在 Pong 游戏中击败访客或导航简单的迷宫。不过，最终目标是雄心勃勃的：将人脑的神经计算能力放入一个小的硅封装中。由美国国防高级研究计划局资助的 SyNAPSE 计划正在构建一个拥有 100 亿个神经元和 100 万亿个突触的微处理器，其规模大致相当于人脑的一个半球。他们预计它的体积不会超过两升，并且消耗的电力相当于 10 个 100 瓦的灯泡。
尽管如此，Modha 坚持他并非试图创造一个大脑。相反，他的团队正在尝试创造一种替代方案，以取代自计算机发明以来几乎每台计算机都通用的架构。普通芯片必须通过单一狭窄的通道传递指令和数据，这限制了它们的最高速度。在 Modha 的替代方案中，每个人工神经元都将拥有自己的通道，从一开始就内置了大规模并行处理能力。“我们正在构建的是一种通用基板，一种平台技术，它可以作为各种应用的基础，”Modha 说。
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佐治亚州立大学的神经科学家唐·爱德华兹说，如果成功，这种方法将是 30 年来模拟神经网络研究的顶峰。即使是 IBM 的竞争对手也印象深刻。“神经形态处理为解决通过传统系统设计难以解决——有些人会说不可能解决——的问题提供了潜力，”总部位于西雅图的 Cray 公司副总裁巴里·博尔丁说。
Modha 强调，认知计算架构不会取代传统计算机，而是会补充它们，预处理来自嘈杂现实世界的信息，并将其转换为传统计算机可以处理的符号。例如，Modha 的芯片擅长模式识别，例如从人群中挑选出一张脸，然后将此人的身份发送到传统计算机。
如果这一切听起来有点像机器的崛起，或许令人稍感安慰的是，这些芯片不擅长数学。“正如大脑在今天的计算机上难以表示一样，传统计算机擅长的非常快速的加减法在类脑网络上效率非常低。两者都无法取代对方，”Modha 说。