本文发表于《大众科学》的前博客网络，反映了作者的观点，不一定反映《大众科学》的观点
在过去的几年里，科技公司和学术研究人员一直试图构建所谓的神经形态计算机架构——这种芯片模仿人脑的分析和直觉能力，以便为大量数据提供上下文和意义。现在，开发这种系统的领先努力取得了一个新的里程碑，生产出一个拥有 54 亿个晶体管和 4000 多个神经突触核的芯片。
每个核由类似于其生物对应物的计算组件组成——类似于大脑突触的核心存储功能、提供核的神经细胞（或神经元）的处理器，以及类似于大脑轴突神经纤维的布线处理的通信能力。领导该项目的 IBM 和康奈尔大学的研究人员在 8 月 8 日出版的科学杂志上发表了他们的研究成果。
来自这两所机构的研究人员正在共同合作，作为国防高级研究计划局 (DARPA) 神经形态自适应塑性可扩展电子系统 (SyNAPSE) 项目的一部分。SyNAPSE 旨在逆向工程人脑的计算能力，制造一台可以模仿我们感知、感觉、行动、互动和理解不同刺激的能力的计算机。自 2008 年以来，DARPA 在 SyNAPSE 的这种方法上花费了约 5300 万美元。（HRL 实验室正在领导DARPA 的另一个 SyNAPSE 项目。）
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IBM 和康奈尔大学设计的新芯片的行为类似于节能的脉冲神经网络。与以规则间隔处理数据的普通神经网络不同，脉冲神经网络的效率更高，因为它仅在电荷达到特定值时才触发。根据科学研究，这种触发反过来会影响其他人工神经元上的电荷——很像真实大脑中发生的情况。该芯片的每个神经突触核都具有 256 条输入线（类似于轴突）和 256 条输出线（类似于神经元）。与此同时，IBM 的新芯片包含 4,096 个神经突触核，产生超过一百万个可编程脉冲神经元和 2.56 亿个可配置突触。
IBM 及其 SyNAPSE 合作伙伴的最终目标是构建鞋盒大小的神经突触超级计算机，该计算机具有 100 亿个神经元和 100 万亿个突触，功耗仅为一千瓦。（人脑大约有 100 万亿个突触，但仅使用约 20 瓦的功率，或者大致相当于为一个烤箱灯供电所需的功率。）
研究人员通过让芯片分析视频片段来测试芯片，从背景中挑出人、自行车和其他物体，然后识别每个物体。研究人员报告称，与使用现代通用微处理器在同类型人工神经网络上运行的模拟器相比，新芯片配置的能耗降低了 176,000 倍，同时每帧速度提高了 100 倍。该芯片同样优于其前代产品，每个内核的功耗比 IBM 在 2011 年推出的原始版本降低了 100 倍。
IBM 设想神经突触芯片作为新一代超级计算机的构建模块，该计算机使用尺寸仅为几毫米的微芯片来模仿人脑，并且具有足够的能源效率，可以嵌入到眼镜、手表和其他可穿戴配件中。这些芯片还被设计为非常擅长对感官输入进行分类，使其成为医疗诊断的良好候选者。例如，IBM 研究人员设想一种配备认知传感器的数字温度计，它可以扫描和感知生病儿童口腔中的化学信号混合物，并快速提供诊断。
交付认知技术的更直接的努力正集中在 IBM 的沃森计算机上。2011 年 2 月，沃森在电视节目 Jeopardy! 问答节目中击败了两位前冠军，这归功于其搜索事实数据库以响应问题、确定置信度以及根据该置信度抢在竞争对手之前抢答的能力。去年年底，德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心和凯斯西储大学克利夫兰诊所勒纳医学院开始测试更小、更强大的沃森版本，将其作为数据分析和医生培训的工具。一月份的华尔街日报文章阐述了 IBM 在将沃森暴露于真实世界数据分析的严苛性时面临的几个挑战。即使 IBM 正在解决这些早期问题，该公司也计划将沃森作为云服务提供，从而有可能将任何连接互联网的设备变成认知计算机。