【新知关键词：人工神经】
“脑子是个好东西，真希望人人都有”，虽然这是句热门网络流行语，但却与事实相呼应。其实人类大脑90%以上都处于休眠状态，平均估算下来，普通人仅使用了3%到9%的大脑。即便是被世界公认为最聪明绝顶的爱因斯坦，也只使用了大脑的1/3，余下2/3处于休眠状态。由于如何开发大脑尚存疑虑，科学家们转而思考建造人工神经突触，只要激发其学习能力，制造出使用率为100%的人工大脑将成为可能！
基于一个芯片
创造出的人造神经突触
据外媒“数字化趋势”网站4月6日报道，法国国家科学研究中心CNRS和法国国立波尔多第一大学的科学家们已经成功开发出能自主学习的人工神经突触。他们甚至能够建造出模拟神经设备，而后者是发展复杂智能电路的基石。该研究论文发表于4月3日的《自然-通讯》杂志上。
在过去10年中，脑启发深度学习神经网络领域的发展，已远远落后于人工智能方面的数项重大突破。然而CNRS与波尔多大学、联合挪威信息技术公司开发的新项目却极有可能带领前者突破到另一个层次，这得归功于基于一个芯片创造出的人工神经突触。
现代科研证明，人脑是由大约100亿到1000亿个神经细胞所组成的复杂器官。神经细胞之间并无接触，但却能通过电化学的形式在一种名为“突触”的细微结构之间来回穿越，完成信息交流。整个大脑内，突触的数目可达百万的四次方，并随着人体成长不断变化，与神经细胞共同构成一个巨大而复杂的信息交流网络。可以说，突触是大脑内部信息传递的关键部位，突触数量影响着人的智力发育。
当强化突触刺激，加强脑神经连接时，大脑的学习行为就发生了。研究人员正是从中获取创造灵感，设计出一种名为“忆阻器”的人工神经突触。它是一种纳米级的电子元件，内部由正负两个电极，以及夹在中间的一层薄薄的铁电层共同组成。铁电层的电阻会受到类似神经元电信号的电压脉冲的调整。当电阻小时，突触联系强；电阻大时，突触联系弱，信号传达不到突触的另一头。也即，通过模仿天然神经突触的行为，人工突触依靠可变电阻实现了激发信息传播的行为。
依据铁电畴动力学原理
制作出了人工神经突触模型
来自CNRS的文森特·加西亚博士也参加了该项目的研发，他表示，软件公司基于人工神经网络的模式开发模式识别类算法的过程中有很多突破。在过去，这些算法都是在标准处理器上进行模拟测试，耗能很大。现在研究人员直接在芯片上开发人工神经网络，使得人人均可参与其中，研发效率更高。
在使用材料方面，加西亚博士介绍，研究使用的是一种基于纯粹电子效应的特殊“忆阻器”。整个器件中的铁电层含有电偶极子，能够在电场中来回穿梭。根据这些电偶极子的移动取向，电阻呈现关闭或打开的状态，在强弱之间自由转换。通过控制电场配置，还能实现向上和向下的电偶极子共存，中间为电压脉冲的状态。这就产生了许多不同电阻级别的模拟装置。研究者们在论文中已详细阐述了“忆阻器”电阻是如何随着电压脉冲变化的原理，甚至依据铁电畴动力学原理制作出了人工神经突触的模型。
研究结果证明，一列45组的“忆组器”能够在无外援情况下，学习检测简单图案阵列，等同于实现了机器学习社区中时常提到的“无监督学习”。现在，研究团队已能预测出单独一个人工神经突触的行为。下一个目标就是发展一张包含数百个人工突触的芯片，在小小芯片上发展出庞大的神经网络。一旦该目标实现，研究者会将人工神经网络与监测事物的摄像机远程连接，通过测定高速运动物体的图像来进行性能测试。
距离人工大脑的梦想更近了一步
研究论文表明，科学家相信未来的人工神经形态结构将由数百亿此类突触共同构成。而在这之前，需要人们清晰地认识到，整个物理机制具备强大的可塑性。在可预见范围内，脉冲神经网络能够以开放路径提高“智商”。从某种意义上讲，该项目在构造人工神经网络方向上前进的这一小步，已经成为实现自适应电子架构的重要里程碑。
当然，实验室并非研究的最终归宿，加西亚博士表示，项目的最终目标是能够将仿生研发的摄像头整合到汽车中去，从而在行车过程中，帮助驾驶员迅速判断意外闯入道路中间的人或物体。外媒猜测，不久之后，基于芯片建造的人工神经网络也会被纳入人们的智能手机或其他移动设备中，作为中央处理器的一部分，帮助人类处理各项事务。
目前，全世界有许多顶级实验室在研究人工神经突触，各类新设备的工作原理还处于保密状态。法国CNRS所主导的项目其实是“欧盟2020战略”研究项目中的一部分。对于科学界而言，在芯片上制作出能够自主学习的人工神经突触，并首次开发出能够预测人工神经突触如何工作的物理模型，就意味着距离人工大脑的梦想更近了一步。也许，人类能够在完全开发自然大脑之前，创造出与之匹敌，甚至超越前者的人工大脑。本版文并供图/罗春晓
