《连线》杂志最近报道说，神经形态芯片(neuromorphics)旨在模仿人脑，可以迅速代替CPU。以下是文章内容摘要。人工智能服务(如Apple Siri)需要将用户问题发送到遥远的数据中心，然后通过数据中心运算作为响应进行传递。

这种人工智能服务需要与云计算相结合，因为目前的电子设备没有足够的计算能力来运行机器学习所需的强大废弃算法。目前，大多数智能手机上安装的CPU不能单独反对在设备上运行Siri等系统所需的东西。

但是理论神经科学家、加拿大人工智能初创公司苹果Divrain Research联合首席执行官克里斯埃利斯小姐确信新的芯片不会改变。很多人指出摩尔定律在南北拉开了帷幕，这意味着在一定程度上我们无法廉价获得“更多的计算力”。“阿里亚斯小姐说。他显然神经形态芯片的缓慢发展不能解决这个问题。

神经形态芯片不为人所知，但一些大型芯片制造商已经在开发这种芯片。现有CPU的废弃指令基于“时钟时间”。

也就是说，信息以一定的间隔发送，就像节拍器管理的一样。神经形态芯片在芯片上模拟人脑实时处理各种数据的能力。根据图像、声音或其他信号的变化，神经元可以改变与其他神经元的连接。

所以说，这些神经形态芯片可以模拟人脑的神经网络，创造人脑的部分功能。神经形态芯片之所以具有巨大的市场潜力，是因为这种芯片处理人工智能算法的功耗很低。例如，IBM生产的神经形态芯片包含的晶体管是英特尔标准处理器的5倍，但只需要消耗70毫瓦的电力。

英特尔处理器必须使用35至140瓦的功率，功耗不能超过神经形态芯片的2000倍。阿里亚斯认为神经形态芯片的概念不新鲜，从20世纪80年代开始设计。但是当时的设计需要将特定的算法移植到芯片上。也就是说，一个芯片必须进行识别动作，用另一个芯片检测声音，芯片还必须像人类大脑皮层一样充当标准化的处理器。

这部分是因为程序员还没有设计出可以与标准化芯片一起使用的算法。因此，大脑等芯片也已经开发出来，但为此开发算法是研究人员的主要挑战之一。

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