1997年冬天，卡弗·米德就一个不寻常的话题发表演讲，听众是计算机科学家：动物的神经系统，例如不起眼的苍蝇。米德是加州理工学院的研究员，他描述了他早期提出的电子问题解决系统的想法，该系统灵感来源于神经细胞，他将这项技术称为“神经形态”计算。四分之一个世纪后，研究人员设计了一种碳基神经形态计算设备——本质上是一个有机机器人大脑——它可以学习走迷宫。
神经形态芯片以类似于动物的方式记忆信息。当大脑学习新事物时，它的一组神经元会重新排列它们的连接，以便它们能够更快、更容易地交流。正如神经科学中的一句常用语所说，“一起放电的神经元连接在一起。”当神经形态芯片学习时，它会像大脑保存记忆一样，重新布线其电路以保存新的行为。
类脑计算的想法已经存在一段时间了。但德国美因茨马克斯·普朗克聚合物研究所的帕斯卡利斯·古皮德尼斯和他的神经形态研究团队是有机材料制造这项技术的先驱。为了构建他们的芯片，研究人员使用了称为聚合物的长链碳基分子，聚合物是柔软的，并且在某些方面，其行为类似于活体组织。为了让他们的材料像真正的神经元一样携带电荷（神经元是节能的，并在水性介质中工作），科学家们用富含离子的凝胶涂覆了有机材料。古皮德尼斯说，这提供了“更多模仿生物过程的自由度”。
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此前，一些与古皮德尼斯的马克斯·普朗克小组合作进行这项新研究的研究人员已经表明，有机聚合物可以记录其过去状态的某些方面。这一发现表明，聚合物可以“记住”某些信息，例如走迷宫所需的转弯顺序。因此，在最近的调查中，该团队使用有机材料构建了晶体管——功率和信号开关设备——并将它们排列成电路。由此产生的“大脑芯片”可以接收感觉信号，并使用它们适应环境刺激。在学习了移动方向后，该电路可以向机器人身体发送精确的电机指令。研究人员在上个月的《科学进展》杂志上描述了他们的工作。
配备神经形态芯片的乐高机器人学习走迷宫。图片来源：Frank Keller 和 Imke Krauhausen，马克斯·普朗克聚合物研究所
一旦团队成员设计出他们的有机机器人大脑芯片，迷宫似乎是测试它的完美现实场景。这是因为成功或失败会立即变得显而易见：如果机器人完成了迷宫，它显然学到了一些东西——而且“如果它没有完成，那就意味着它没有学会”，荷兰埃因霍温理工大学的研究合著者约埃里·范德伯格特解释说。
该团队选择了一款名为乐高 Mindstorms EV3 的商用玩具机器人，它有两个输入传感器来记录触摸和“视觉”信号，以及两个轮子来移动。科学家们为这款玩具配备了他们的芯片，该芯片可以控制轮子的移动方向。然后，他们设计了一个两平方米的迷宫，看起来像一个二维蜂窝，充满了潜在的十字路口，并将机器人放了进去。
在每个十字路口，机器默认向右转。但每次它最终撞到侧墙时，它都会收到一个“鼻子上的巴掌”，正如范德伯格特所说。“嗯，那基本上是一个花哨的[短语]，用来稍微调整一下电阻，”他补充道。这意味着当机器人受到轻微的人工拍打或撞到墙壁时，传感器会将触摸信号传递到有机电路。作为回应——就像神经元在接收到纠正性刺激后重新布线一样——聚合物的一种称为电阻的电特性降低了。这使得更多的电压通过聚合物，从而为材料中的离子提供能量，使其移动到电路的另一端。基于离子的运动和积累，机器人大脑现在可以做出不同的决定：在最初绊倒它的路口，它现在会向左转，而不是默认向右转。通过这种方式，机器人学会了。每次走错一步，机器人要么撞到墙壁，要么被研究人员轻轻触摸。然后它被移回迷宫的起点。机器人不断学习在每个新的路口应该向哪个方向转弯，直到在第 16 次运行时，它最终到达出口。
“该设备以我们教导孩子的方式学习，如果他们是正确的就给予奖励，如果他们是错误的就不奖励，”香港城市大学电气工程学教授阿里丹·巴苏说，他没有参与这项新研究。在这种情况下，机器人只执行二元决策，要么向左转，要么向右转。“因此，将任务扩展到在多个决策之间进行选择将会很有趣，”巴苏说。
加州大学欧文分校的计算机科学家杰弗里·克里奇马尔说，这项实验“非常酷”，他也没有参与这项研究。克里奇马尔说，机器人被允许犯错，并在稍后纠正错误。他指出，研究人员没有预先编程其未来的步骤，“但他们让整个训练成为其电路的一部分。”
尽管该实验证明了有机控制芯片的学习能力，但机器感知周围环境和移动的能力仍然依赖于玩具机器人的无机组件。“下一步可能是用有机对应物替换它们，”普渡大学工程技术学院助理教授罗伯特·纳沃茨基说，他是另一位没有参与这项研究的研究人员。全有机设备将是有利的，因为它可能是生物相容性的——例如，有可能植入人体。纳沃茨基建议，如果有机神经形态设备达到这一点，它们可能有助于治疗某些神经系统疾病和损伤。他补充说，在大脑中，神经形态植入物可以让人们控制动力外骨骼。
有机神经形态芯片还具有比标准芯片功耗更低的优势。新研究的作者称，为了进行切换，有机晶体管仅需要半伏特的电压——大约是尺寸相似的硅晶体管的 1/20。由于功率与电压成正比，这意味着整个系统具有更低的功率要求。范德伯格特说，神经形态芯片的生产成本也相对较低，并且比硅系统相对简单。
这种低功耗系统可能有很多应用。例如，克里奇马尔说，它可能帮助机器人在地球上甚至另一个星球上的偏远地区长时间工作，而无需不断充电。纳沃茨基说，在五十年或一百年后，“我们可能会拥有超低功耗的自主机器人，例如人造昆虫，甚至可以为农作物授粉。”