“微型化”是科技便利生活的重要一环。试想，有一天，我们可以把庞大的超级计算机不断缩小，直到可以把它们装进口袋；我们可以随身携带微型人工智能大脑，它们甚至可以在没有超级计算机、互联网或云计算的情况下运行，在它们微不足道的身体里运行着庞大的算法。
而这已不单单是触不可及的幻想。
近日，麻省理工学院（MIT）的工程师们设计了一种“大脑芯片”，让我们向那种未来又迈进了一步。研究人员所用的芯片物理体积比一片纸屑还要小，但却被工程师们放置了成千上万个“人工大脑突触”，这种被称为“忆阻器”的硅基元件，能够模仿人类大脑中信息传递的突触结构。
这一最新研究成果发表在近日的《自然纳米技术》杂志上。
研究展示了一种很有前途的新型神经形态器件忆阻器设计——基于一种新型电路的电子器件，这种电路以模仿大脑神经结构的方式处理信息。这种受大脑启发的电路可以被植入小型便携式设备中，执行只有今天的超级计算机才能处理的复杂计算任务。
与其他现有版本的人工大脑突触相比，这种突触的性能有所改善，而且可以在一个芯片上进行组合。研究人员表示，这一结果有望帮助开发出能够在本地处理复杂人工智能计算的设备，同时保持体积小、节能，而且不需要连接到数据中心。
大脑芯片：小型便携，堪比超算
在这项最新研究中，MIT 工程师们打破用银作为模拟大脑突触材料的传统，改为采用铜银合金构造忆阻器。改造后的新型忆阻器拥有更强的性能，能够记忆并重现美国队长盾牌的灰色图像，并通过锐化和模糊可靠地改变麻省理工学院基利安法院的图像。
研究团队表示，他们发现用银、铜和硅的合金制造忆阻器，能够制造出一种毫米见方的硅芯片，上面有成千上万个忆阻器。而且研究发现，这种芯片能够有效地“记住”并重复回忆非常详细的图像，与之前出现的其他类型的模拟大脑回路相比，“记住”的图像更加清晰和详细。
虽然这些测试看起来并没有什么技术含量，但该团队相信，他们这样的芯片设计是推动小型便携式人工智能设备发展重要一步，并有望执行现在只有超级计算机才能做到的更为复杂的计算任务。
团队的最终目标是利用微型技术重建大型、复杂的人工神经网络。麻省理工学院机械工程副教授 Jeehwan Kim 表示：“到目前为止，人工突触网络是以软件的形式存在的。我们正试图为便携式人工智能系统构建真正的神经网络硬件。”
这些神经网络目前基于需要大量 GPU 计算能力才能运行的软件，但如果将他们转化成专用硬件，这些微型芯片就可以安装在小型设备上，包括手机或相机，带来令人瞩目的技术革新。
“想象一下，将一个神经形态装置连接到你车上的摄像头上，让它识别灯光和物体并立即做出决定，而不需要连接到互联网。”
当然，麻省理工学院并不是研发神经形态芯片的唯一机构。苹果、谷歌、微软和英特尔公司都有各自版本的机器学习硬件。英特尔的 Lohi 芯片用 1024 个人造神经元模拟大脑。
人工大脑突触
忆阻器，也称记忆晶体管，是神经形态计算的基本元素。在神经形态器件中，忆阻器的工作方式更类似于大脑突触——两个神经元的连接点。大脑突触能够从一个神经元接收到离子形式的信号，然后向下一个神经元发送相应的信号。
传统电路中的晶体管，只能在两种状态（0或1）之间切换来传输信息，并且只有当它接收到的电流信号具有一定强度时才这样做，这是现代计算机的基础。
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