人造大腦在未來會實現嗎？

計算機越來越來越智能是科學家們的不懈追求，然而現代計算機的結構對於人工智慧而言卻不是最優結構。

現代計算機的結構體系來自於馮·諾依曼的天才構想，他在圖靈機的模型之上，構建了一套可行的計算機結構體系。這個計算機體系由控制器、運算器、存儲器、輸入設備、輸出設備五部分組成，將指令和數據同時存放在存儲器中，計算機根據程序完成各類運算。

馮·諾依曼體系

這種體現天生為演算法而生，但是對於類人智能來說卻並不友好。於是人類的大腦的結構就成了科學家們的模仿對象。

近日，這個模仿有了一個突破。以法國國家科學研究院（CNRS）為領導，聯合多個研究組織，成功研製出人工的大腦連接技術。他們創造了一種人工突觸，這是人工智慧領域從未完成的課題，意味著人工智慧將邁出一大步。因為我們可以通過模擬神經元來構成複雜的大腦，其自主學習能力將超越現今的任何計算機，完全可以做到像人類一樣思考。目前他們正在對該設備進行建模，準備開發更複雜的腦迴路。該研究於4月3日在《自然》的《自然—通訊》分刊上發表。

突觸模型

這類技術統屬於生物模擬學，該學科的目標之一就是從大腦的功能中獲得靈感，用以設計越來越多的智能機器。並且已經有了許多應用，例如圖像識別等，只不過這類程序耗能巨大，效果不佳，更像是「雞肋」。法國國家科學研究院在這一領域向前邁進了一步，直接在晶元上製作了一個能夠學習的人工突觸，稱為憶阻器。該電子納米組件由夾在兩個電極之間的薄鐵電層組成，其電阻可以使用與神經元相似的電壓脈衝進行調諧。如果電阻較低，突觸連接會很強，反之，則連接較弱。適應外部阻力的能力使突觸得以學習。他們還開發了解釋這種學習能力的物理模型，找到了創建突觸網路以及更低能耗的智能系統的方法。這將有助於創建更複雜的系統，例如由這些憶阻器相互連接的一系列人造神經元。

大腦模型

突觸已出現，神經元在望，大腦還會遠嗎？

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