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人类神经元和计算机芯片，交织的更加紧密了。
近日，一家初创公司竟直接用真正的神经元与计算机芯片相结合，试图构建一个微型无实体大脑。
这家初创公司名叫Cortical Labs，来自澳大利亚，目前正训练芯片来玩雅达利早期研发的游戏“Pong”。
这一举措如果成功，并且得到延伸拓展的话，那就可以解决深度学习极度耗能的问题了。
举个例子，当年大热的人机大战，据科技公司Ceva估计，AlphaGo在玩游戏时，消耗了1兆瓦的能量，相当于100户人家一天的使用量。
而相比之下，人脑消耗的能量却约为20瓦，是AlphaGo耗能的五万分之一。
人类神经元如何与AI芯片结合？
具体如何结合，联合创始人兼首席执行官Hon Weng Chong做出了解释。
公司将用两种方法来提取神经元：
1、从胚胎中提取小鼠神经元；
2、将人类皮肤细胞转化回干细胞，然后诱导他们长成人类神经元。
随后将这些神经元嵌入一个特制芯片顶部的液体培养基中。
在这个特制芯片上，有一个由22000个微小电极组成的网格，程序员可以通过这个网格提供点输入，同时感知它们的输出。
这样做的目的就是去塑造神经元的行为。
神经元芯片的发展
不管是2016年IBM宣布制造出世界首个人造纳米级随机相变神经元芯片，还是同年中星微研发的中国首款嵌入式网络处理器芯片“星光智能一号”。
目前为止，大部分研发的AI芯片形式各有千秋。
但它们都属于受到人脑机理的启发，通过半导体电路与器件去实现的，都未曾将真正的神经元与半导体结合制成芯片。
而就在去年12月有了一个新进展。
科学家们宣布制造出了一直微小新型硅微芯片。研究人员首次将生物神经元的电特性复制到半导体芯片上。这样的芯片与人体存在的生物神经细胞几乎相同。
这种芯片低功耗，制成电池可用于生物电子设备和植入物，从而对对抗阿尔茨海默病，心力衰竭等影响神经系统的疾病提供了新途径。
如果此次该公司能够研发成功，那么也必将是一个很大的突破了。
生物神经网络究竟会带来什么？
试着想想，除了低功耗以外，生物神经网络还会带来什么？为何科学家们极力研究计算机模仿人脑神经形态，抑或是现在直接提取培养人类神经元与芯片结合。
那么首先就是功能和结构的模块化。
与目前的AI架构的同质性不同的是，大脑是有不同模块组成，比如，海马，小脑，基底神经节等。
不同的模块有不同的功能和结构，从而使得人脑得以高效运转。
其次是无监督学习与迁移学习。
AI系统需要大量的训练数据才可以达到人类级别的性能。
就比如AlphaGo zero练习了490万场才击败人类围棋大师。
如果一个人每天玩围棋30年，那么他每天必须玩450场比赛才能达到AlphaGo zero的练习量。
显然，人类所需要的训练量要少得多，而且他们还可以利用解决先前任务时所获得的先验知识，将其转移到新任务中。
还有在理解，规划及主动因果学习上，AI系统都有很大的上升空间。
伦敦大学学院神经学家弗里斯顿表示，这个团队直接找到了真正的神经元，那么所有基于软件的神经网络所具有的一些问题是都可以完全避免。
Chong表示，每个人都在竞相制造AI系统，但是我们唯一知道的真正的AI是生物智能，人类智能。获得人类智力水平的唯一方法是使用人类神经元。
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原文发布时间：2020-04-06
本文作者：白交
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