北京时间 9 月 24 日消息，IBM 一直都有一个梦想，开发一台计算机，它能够像人一样做决定，拥有智力。最近，IBM 的研究取得了重大突破，它离目标更近一步。

IBM 开发了名叫 TrueNorth 的芯片，能够模拟人脑运行。为了证明它的速度很快，能耗很低，IBM 对芯片进行了测试。TrueNorth 具有深度学习能力，像人类大脑一样，它也可以进行关联分析，判断各种可能性。虽然其它一些计算机也可以拥有相同的能力，但是它们的能耗高很多。

因为 TrueNorth 可以自己学习，未来，我们可以将智力植入各种计算设备，比如物联网、智能手机、机器人、汽车、云计算和超级计算机。

早先 IBM 展示过芯片，当时它将芯片装进一台名叫 NS16e 的计算机，该计算机的运行原理与人脑类似。利用神经网络，NS16e 能够识别图像、语音、模式。

人类的大脑极为复杂，拥有 1000 亿个神经元，神经元通过神经节点也就是突触连结在一起，彼此可以通信。皮质负责识别视觉图像，其它部分负责各种运动机能。

NS16e 建有数字神经元，但是数量比人脑少得多。IBM 系统安装了 16 颗 TrueNorth 芯片，每一颗有 100 万个神经元，突触数量 2.56 亿个，彼此用电路连结在一起。NS16e 也有内存、计算通信子系统，但是它们的设计方式与现有组件不同，IBM 系统可以处理数据。

IBM 介绍称，TrueNorth 处理器可以给图片数据分类，每秒速度 1200-2600 帧，能耗 25-275 毫瓦。处理器还能够识别图片模式，这些图片是 50-100 个摄像头以每秒 24 帧的速度拍摄的。未来，IBM 可以将功能嵌入到智能手机，几天不充电都可以使用。

TrueNorth 的能耗很低，现有安装的是传统芯片，比如 GpU、CpU 和 FpGA，它们也可以识别图像和语音。Facebook、谷歌、微软、百度都在开发深度学习技术，通过分析与图片、语音相关的答案，深度学习网络可以自动学习，网络一般用 GpU 驱动，能耗很高，超过 150 瓦。

IBM 为 TrueNorth 开发了算法和深度学习模式，它包含了识别模式，可以将过往数据和现有数据联系在一起。针对不同的深度学习模式，IBM 开发了相应算法，尽管如此，芯片仍然兼容现有系统，比如 MatConvNet。换言之，开发者利用 MatConvNet 就可以为 IBM 芯片开发学习模型，TrueNorth 可以在幕后处理任务，开发者并不需要直接面对 TrueNorth。

这种处理过程和早期的游戏开发有些类似，最开始时，游戏开发者并不直接深入 GpU，他们也不知道如何利用 GpU 的功能。直到最近，Vulkan 更换了 OpenGL ApI，开发者才可以直接使用 GpU 功能。

深度学习很强大，无人驾驶汽车就是明证，汽车用强大的计算机导航，识别信号、车道及其它对象，安全行驶。TrueNorth 芯片会让每一个神经元进行低级处理，然后将处理结果融合在一起，最终识别图像或者声音。事实上，Nvidia、英特尔芯片使用的技术是一样的，只是功耗高很多。

TrueNorth 仍然处在发展初期，按照 IBM 的计划，它准备开发一台和人脑相当的计算机，问题在于编写算法和应用有些挑战。

2004 年，IBM 开始研究大脑芯片，2009 年，IBM 计算机已经能够模拟猫的大脑，2011 年，IBM 开发出原型芯片，它有 256 个数字神经元，能够识别模式。什么时候能开发出跟人脑一样强大的电脑？可能还要等很长时间。IBM 还在开发量子计算机，其它一些机构和企业也在开发人脑模拟芯片，比如惠普企业（Hewlett packard Enterprise）、斯坦福大学、德国海德堡大学、英国曼彻斯特大学。

济宁IT新闻