大脑有多少神经元神经元有5-6纳米,为什么7纳米的芯片却造不出生命体

《为什么中国人迟迟搞不出芯片终于有人讲透了!》 精选一


你知道一个芯片是怎样设计出来的么?你又知道设计出来的芯片是怎么生产出来的么看完这篇文章你就有夶概的了解。

一、复杂繁琐的芯片设计流程

芯片制造的过程就如同用乐高盖房子一样先有晶圆作为地基,再层层往上叠的芯片制造流程後就可产出必要的 IC 芯片(这些会在后面介绍)。然而没有设计图,拥有再强制造能力都没有用因此,建筑师的角色相当重要但是 IC 設计中的建筑师究竟是谁呢?本文接下来要针对 IC 设计做介绍

在 IC 生产流程中,IC 多由专业 IC 设计公司进行规划、设计像是联发科、高通、Intel 等知名大厂,都自行设计各自的 IC 芯片提供不同规格、效能的芯片给下游厂商选择。因为 IC 是由各厂自行设计所以 IC 设计十分仰赖工程师的技術,工程师的素质影响着一间企业的价值然而,工程师们在设计一颗 IC 芯片时究竟有那些步骤?设计流程可以简单分成如下

在 IC 设计中,最重要的步骤就是规格制定这个步骤就像是在设计建筑前,先决定要几间房间、浴室有什么建筑法规需要遵守,在确定好所有的功能之后在进行设计这样才不用再花额外的时间进行后续修改。IC 设计也需要经过类似的步骤才能确保设计出来的芯片不会有任何差错。

規格制定的第一步便是确定 IC 的目的、效能为何对大方向做设定。接着是察看有哪些协定要符合像无线网卡的芯片就需要符合 IEEE )

此外,電脑是以 0 和 1 作运算要如何以电晶体满足这个目的呢?做法就是判断电晶体是否有电流流通当在 Gate 端(绿色的方块)做电压供给,电流就會从 Drain 端到 Source 端如果没有供给电压,电流就不会流动这样就可以表示 1 和 0。(至于为什么要用 0 和 1 作判断有兴趣的话可以去查布林代数,我們是使用这个方法作成电脑的)

不过制程并不能无限制的缩小,当我们将电晶体缩小到 20 纳米左右时就会遇到量子物理中的问题,让电晶体有漏电的现象抵销缩小 L 时获得的效益。作为改善方式就是导入 FinFET(Tri-Gate)这个概念,如右上图在 Intel 以前所做的解释中,可以知道藉由导叺这个技术能减少因物理现象所导致的漏电现象。

更重要的是藉由这个方法可以增加 Gate 端和下层的接触面积。在传统的做法中(左上图)接触面只有一个平面,但是采用 FinFET(Tri-Gate)这个技术后接触面将变成立体,可以轻易的增加接触面积这样就可以在保持一样的接触面积丅让 Source-Drain 端变得更小,对缩小尺寸有相当大的帮助

最后,则是为什么会有人说各大厂进入 10 纳米制程将面临相当严峻的挑战主因是 1 颗原子的夶小大约为

《为什么中国人迟迟搞不出芯片?终于有人讲透了!》 精选四

对于美制裁中兴一事商务部再次强调,美方行径引起了市场对媄国贸易和投资环境的普遍担忧美方的行为表面针对中国,但最终伤害的是美国自身不仅会使其丧失数以万计的就业机会,还会影响荿百上千的美国关联企业将会动摇国际社会对美国投资和营商环境稳定的信心。

希望美方不要自作聪明否则只会自食其果。

但我们同樣也不能否认的是还是老生常谈的问题:虽然这些年国内集成电路产业发展突飞猛进自给率也在逐渐提高,但基础技术和底层产品跟美國依然还有很大差距

集成电路产业试错成本高、排错难度大,对从业人员的素质要求极高但现阶段国内教育过分重视知识的记忆而忽畧逻辑和方法,高素质人才培养上仍有欠缺拖慢了“芯痛”毛病的治疗。

中国的经济升级最大的两个领域是汽车制造工业和集成电路笁业。反过来说我们要实现最终打垮西方列强,也就是要在这两个超级产业完成逆袭

1、美国的立国之本是ICT产业

这个地球上最强大的国镓美国,它有哪些百亿美元利润级别的公司

除开能源和金融行业以外,有大约17家:Facebook通用电气,IBM思科,英特尔宝洁,强生微软,蘋果沃尔玛,迪士尼通用汽车,甲骨文Alphabet(谷歌母公司),VerizonATT,Comcast

再具体一点,零售业1家日化业2家,娱乐业1家汽车业1家,其他制造業(通用电气)1家,总共6家而剩下的11家都在ICT领域(ICT指的是信息和通信技术,是电信服务、信息服务、IT 服务及应用的有机结合)

17家百亿媄元净利润公司竟有11家在ICT领域!

因此可以说,ICT产业已经成了美国的立国之本了——谷歌亚马逊,脸书思科,IBM英特尔,微软甲骨文,VerizonATT为美国贡献了巨大的利润。

美国的强大是什么撑起来的

是这些伟大的公司。反过来说这些公司没有了,强大的美国也就不存在了1945年,日本和德国都还有几千万人日军在战场上不过阵亡了二百多万人,为什么完全无力抵抗了因为本土的工业公司都被摧毁了,工業生产持续不下去了强大的力量也就不存在了。

而在美帝立国之本的ICT领域很明显,中国是美国的最大挑战者:中国移动华为,中兴阿里,百度腾讯,网易小米,浪潮紫光等不仅在中国本土获得了优势,而且在对外扩张中也攻城略地同时这些公司大多数净利潤超过10亿美元。要知道全球净利润超过10亿美元的公司全部算在一起也就是三四百家。

这也是为什么美国对中国集成电路产业如此关注的原因

集成电路是ICT领域的上游技术,是硬件的基石如果中国集成电路产业也起来了,受到冲击最大的还是美国而这是美国的核心领域の一。

看下图世界集成电路三强:英特尔,三星高通。光是高通和英特尔两家每年就能带给美国八九百亿美元的营收,养活数万美國工程师还能带来一百多亿美元的净利润。

除了英特尔和高通美国还有德州仪器,Nvidia博通,美光等一大批半导体公司这个产业对美國的重要可想而知。

2、中国为什么对集成电路的需求那么大

中国目前每年进口的工业品,只有两个大类超过了500亿美元一个是汽车和零蔀件,我们每年进口额达/RCv4Ha6

《为什么中国人迟迟搞不出芯片终于有人讲透了!》 精选九

据说,5月1日起磁条不能用了银行出来辟谣:误传,市民要解读清楚哟!然而具体情况是怎么样的呢?快阅读正文并把消息通知给周围的亲朋好友吧,免得不必要的麻烦哦!

现在银荇卡早已成为我们离不开的消费工具,几乎每个人手里都会有多张银行卡

可是,有个关于银行卡的重要消息估计很多小伙伴们都还不知道!

今年5月1日起,银行将全面关闭芯片磁条复合卡的磁条交易!

掐指一算现在距离5月1日也就3天时间了,很多朋友可能会发愁了:自己錢包里有好几张这样的银行卡以后会不会就成了废卡一张?

下面为大家科普一些小知识:

什么是芯片磁条复合卡

目前,市场上流通使鼡的银行卡分为三种:

1、只有磁条的纯磁条卡

2、只带芯片的金融IC卡

(需要插卡付款或者碰触付款)

3、磁条和芯片都有的复合卡

(既可刷,又可插还能碰触付款)

生活中,盗刷事件层出不穷卡不离身,钱却不翼而飞这到底怎么回事?据小爱了解罪魁祸首多来自于磁條卡!

磁条卡:磁条卡用户只要在POS机或ATM机上刷卡,就会在机器上留下该银行卡的磁条信息因此持有磁条卡的用户,很容易就发生被盗刷嘚情况而且有时还会消磁!

芯片卡:金融IC卡又称为芯片银行卡,是以芯片作为介质的银行卡其信息存储在智能芯片中,卡内信息难以複制并且有多重的交易认证流程,可以有效保障账户资金安全

磁条芯片复合卡:目前,磁条芯片复合卡既有磁条卡又有芯片卡的功能所以它实际的安全性等同于磁条卡,在防止复制的效果上并没有起到作用只有关闭它的磁条交易功能,这样它才是真正的芯片卡

因此,从安全角度考虑芯片卡比磁条卡难复制很多,安全系数相对较高银行建议:

大家尽快将手上的磁条卡换成芯片卡!

那么,磁条卡還能用吗

此次,央行关闭的是“芯片磁条复合卡的磁条交易”也就是说,只针对那种既有磁条又有芯片的复合卡这种卡今年5月起只能使用芯片功能,纯磁条的银行卡还是可以用不会受影响。

连复合卡的磁条交易都要关闭了那么,纯磁条卡还有理由不换吗

虽然纯磁条卡在有效期内依然能继续使用,鉴于纯磁条卡存在易被复制伪造等问题小爱还是建议大家尽快更换为芯片卡。

但新问题来了换卡掱续麻烦吗?要收费吗

***是:手续超级简单,你只用拿着***和原卡去银行就可以办理哦!!目前多数银行免收换“芯”费,少數银行收取5元如果想保留原有卡号,可办理时向银行申请(某些开卡时间较早的磁条卡换成芯片卡卡号无法保留!)

如果卡号未变,原卡上的业务自动“迁移”至新卡不用担心因更换芯片卡后,工资、、水电等受到相关影响所以,小伙伴们可以放心去换卡啦!

当然叻需要注意的是,如果原无法保留之前又绑定了还贷款的账户,就需要在当初办理贷款的支行去办理换卡业务!

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《为什么中国人迟迟搞不出芯片?終于有人讲透了!》 精选十

4月18日夜,中国计算机技术研究所一场紧急举办的对话正在进行。

到场的数十位人员中有中国半导体/元器件/芯片专家、企业家,还有中兴前技术人员和法律专家等当晚的对话主题也同样表现了某种急迫:生存还是死亡,面对禁“芯”中国嘚高技术产业怎么办?

“中兴事件”发生在中美贸易战争的大背景下依然让众多国内产业和投资圈人士感到意外。在中美芯片水平巨大嘚差距之下美国这纸禁令之严厉,几乎可以说给中兴这家中国老牌通讯公司下了死亡通知单唇亡齿寒,众多中国企业和资本不禁也人囚自危不过,也有人认为此次危机或许会倒逼中国国内相关产业的变革,这或许是创业者和投资者们的机会

在芯片发展上,中国一矗在热身现在是时候该上场了。

从2018年3月以来中美贸易战争经过了几个回合。中国刚刚还想着用等给对方一击结果美国不按常理出牌,直接祭出“重罚中兴”的王炸让这次博弈陷入了某种程度的僵局。

要想真正了解此次“中兴事件”还要回溯到几年前。

2014年美国商務部工业与安全局(BIS)获得两份中兴的内部机密文件。文件描述了中兴将含有美国制造的设备出口到伊朗合同金额达数亿美元。此前聯合国已于2010年6月通过了对伊朗的制裁。

2016年3月经过谈判,双方达成协议中兴同意支付8.92亿美元罚款,后续中兴若继续违反与美国商务部的協议还须额外支付3亿美元罚款。罚款是否支付取决于未来7年中兴对协议的遵守程度。从2010年至2016 年中兴全部利润约为73亿元,这一纸天价罰款几乎让其几年的努力付诸东流。

同时除了罚金,中兴还被要求进行内部整改除了解雇4位参与事件的高层,还要通过减少奖金等方式处罚35名员工

不过,根据美国商务部长威尔伯·罗斯的声明,中兴依然给予了涉事员工奖励。这惹恼了美国商务部,成为后者随后实施强硬封禁措施的直接理由。

中兴事件发酵后有观点认为中兴没有按规则办事,是受到重罚的根本原因但也有观点认为,虽然美国商務部表示贸易战和对中兴禁运是两码事但中兴在中美贸易战的时间节点受到重罚,不由得让人联想是否是因为两国博弈受到波及

“中興事件并不仅是贸易问题,还是国家层面的较量重罚是做给中国**看的,是谈判的筹码”

对于中兴事件的定性各家观点不一,但美国“偅罚中兴”的这记重拳却的的确确敲开了国内各界对于中国缺“芯”现状的认识。

1.芯片产业周期长的特点

“其实我们早知道芯片缺乏泹是前几年大家都忙着发展移动互联网等能更快速带来回报的产业。除了专业赛道投资人很少有其他的投资人会关心芯片。” AI芯片公司Eyemore創始人兼CEO朱继志说

“中国芯片行业在早期阶段基本很少受到商业资本的关注。基本依靠**资本往后才有商业资本愿意进场”。胡伟武对此感慨道公开资料显示,其旗下公司龙芯中科第一轮投资来自地方**到2015年才获得。

这和芯片产业特点有关“三年做基础技术的开发,兩年做推广随后两年才是大规模收获期,一个原创技术芯片必须要经过这么长的周期”朱继志称。

2.芯片系统都需要试错

而比做芯片更難的是把原创芯片卖出去“做芯片最困难的,不是技术赶不上别人而是做出来的东西没地方用。” 中国工程院院士、中国计算机学会洺誉理事长李国杰无奈地表示此前我们的思路是,把芯片做到和国际一样好了才开始使用其实这并不正确。任何芯片系统都需要试错嘚过程只有在这个过程中,芯片才能不断迭代提高性能。

从美国半导体的——上个世纪70年代和80年代至今Intel等芯片巨头已经经过了约40年這样的试错和迭代,才磨炼出今天这样的芯片性能相比而言,中国起步甚晚拿目前行业领先的龙芯中科来说,也才走过18年

“中国计算机行业应用型和基础性人才严重失衡。所有年轻人都奔着做大数据、做人工智能去而计算机基础科学却人才匮乏。原因很简单:二者の间的薪资待遇差别太大最终的结果就是:我们的Java工程师数以百万计,Java虚拟机人才却只有几十个” 胡伟武称。

在种种困局之下我们現在和美国等的差距有多大?“中国的芯片的制造工艺和美国大概差了两代目前国内芯片还没有能完全替代国外的产品。” 李国杰称“之所以造成这个情况,不完全是因为某个芯片企业不太努力最重要的是中国缺乏芯片发展的生态。”在他看来这个生态的形成,需偠芯片厂商从加工的设备到配套的软件等各个链条上有长期的经验积累并不是说国家砸个几百亿元就可以解决问题。

中国芯片对美国的依赖到底有多强“高级芯片90%以上依赖进口。高档芯片现在是第一大进口产品其次是原油。后者每年要花掉约2000亿美元” 中央第九巡视組副组长季晓南透露。

拿中兴来说其手机、基站、交换机等各类核心产品中,外来零件占比超过6成来自美国的部分占25%至30%。相当大仳例的芯片、零部件、操作系统、软件都和美国厂商紧密相关

这意味着,如果用完了当前的存货中兴可能很快就将无米下锅。“通常凊况下没有存货,公司可能支持不了几个月”朱继志称。更严重的是“上了美国的拒绝合作名单后,欧洲、日韩等‘半导体联盟国’很大程度上不会再和中兴合作英国就是一个例子”。朱继志称退一步来说,即使其他国家愿意提供替代品中兴也需要更换基站和芯片、重新设计原设备以及进行长时间试验等。过程可能长达几年

“靠市场交换换不来最先进的创新,现在这句话已经应验了”在2018年4朤18日举办的2018智·创未来大会上,中国工程院院士沈昌祥对中兴事件如此评价。

我们要如何看待中兴事件?

创世伙伴资本创始合伙人周炜强調“中兴事件”带来不应该只是悲观情绪,“美国引发贸易战后国家可能会加大力度扶持本土的尖端技术,尤其是芯片技术这对投資来说是个新机会。”

在创业者朱继志看来值得注意的是,人工智能带来了芯片格局的变化“过去的20年到40年间,最重要的芯片是CPU比洳英特尔和高通的CPU。但AI爆发后大家突然发现,原来英伟达的GPU比CPU更重要随后诞生了一批多元的AI芯片公司。”他表示这是人工智能带来嘚芯片发展机会。“美国、日本和欧洲的AI并不比中国领先多少而中国有最大的市场。如果我们能够结合人工智能不同赛道去做更好的芯爿通过差异化战略,先在中国市场实现突破再推广到全球,也不失为一条出路”

在芯片发展上,中国一直在热身现在是时候该上場了。此次危机或许会倒逼中国国内相关产业的变革这或许是创业者和投资者们的机会。

人脑那自傲、强大而又神秘无比嘚信息处理功能一直令人痴迷也许是缘于这种痴迷,每当新的技术出现它们总会被用来进行复制大脑有多少神经元的尝试。虽然在这┅过程中我们收获了不少新的信息处理工具但这些“复制品”和真正的大脑有多少神经元依然相差甚远,这也一次次证明了人类对脑的悝解还仅处于“两小儿辩日”的启蒙阶段

然而就在最近半年里,“造脑行动”又有了新的进展:IBM 和高通(Qualcomm)两大巨头先后发布了基于神經拟态技术的“脑芯片”IBM的SyNAPSE芯片号称模拟了一百万个神经元细胞和超过两亿个神经突触连接,初具人工大脑有多少神经元的规模高通公司4月公布的Zeroth芯片也在硅片上高效地模拟了脑神经元,装载了该芯片的机器小车还能运用“受到人脑启发的算法”完成寻路、躲避障碍等任务如果几十年前的人穿越过来,恐怕会以为科幻小说全面进入生活了

左:IBM 公司于2014年8月推出的SyNAPSE芯片外观;右:高通 Zeroth 芯片的宣传图

那么,“仿真脑”的时代真的要来临了吗现在下结论似乎还为时过早。在对人脑的模拟上科学家们还面临着许多困惑和挑战。下面就让峩们来看看“造脑”这个科幻题目在现实世界中究竟现状如何吧。

“神经拟态”芯片英雄谱

仿照生命体的神经系统的架构来设计大规模集荿电路(VLSI)的硬件电子技术被称为“神经拟态工程” (Neuromorphic engineering),这门工程学开创于上世纪80年代在近40年的发展中,神经拟态芯片屡有新作尤其是最近10年,随着IBM、惠普、高通等电子硬件巨头的加入神经拟态领域开始呈现加速赛跑的热闹场面。 

神经拟态的关键在于制造可以产苼神经电信号的“拟真神经元”要达到这一目的,有两种途径可走第一种是利用硅的半导体特性,直接在硅元件上用积累的电压来模擬神经元的膜电位这种方式被称为“模拟式神经拟态”。这种方案是神经拟态工程最经典的技术路线它直接地将神经细胞的信号传导方式转换到了硅基导体上。用模拟方式制造出来的“神经元”能够轻松达到和生命体一样的运算速度甚至更快。

另一种模拟途径是制造┅块类似小型电脑的数字芯片然后在上面运行神经元的仿真程序,由仿真程序负责生成类似神经冲动的信号这种方案被称为“数字式鉮经拟态”。开篇提到的IBM公司的 SyNAPSE 和高通公司的 Zeroth 芯片采用的都是数字式的拟态方案数字模拟的优势在于可以灵活采用各种不同的神经元模型,例如在拟真度要求较高的应用中可以加入神经突触和离子通道的详细特性而在速度要求较高的时候则可以简化模型来保证速度。数芓方案虽然仿真速度有所下降但经过优化后也能达到和神经元一样或更快的运算速度,而更高的灵活性也让它成为了神经拟态技术的热門选项

在各种神经拟态芯片中,绝大多数都混合集成了数字和模拟这两种技术通过优势互补使芯片达到更好的性能。

现在已经有了楿当多的“类脑”芯片问世,它们看起来相当“酷炫”但似乎从未能够撼动传统计算机芯片的地位。这很大程度上是缘于“造脑”这件任务所带来的巨大挑战

对很多音乐发烧友来说,“魔声(Monster)”这个耳机品牌应该不陌生创立魔声品牌的是美国加利福尼亚的华裔工程師李美圣(Noel Lee)。李先生年轻时对于音乐品质的细微挑剔已经到了苛刻的地步以至于在常人所不注意的线材上都发现了可以提升音质的余哋。所以魔声公司一炮走红的主打产品其实并不是我们所熟悉的耳机而是又粗又壮的高端线材(Monster Cable) 。魔声公司在技术上的历程引发了一个思考:高质量的信息处理系统往往需要高质量的信号通路传输通路的重要性有时甚至会超过信息的产生和处理本身。

不幸的是建立通蕗在电子信息系统里是比较麻烦也比较昂贵的。如果用电子通路来模仿一个有N个神经元的神经网络那么所有神经元之间两两互通就需要 N2 條通路。如果每条通路都用一条物理连接来建立那么模拟的神经元数量稍微一多,线路就会乱作一团乱目前的半导体芯片技术基本上還是二维布线,所以在一片硅片上能够允许的线路资源就更加有限要想用这样的通路来实现人脑式的互联互通,几乎一定会被物理规律咑翻在地

为了绕开物理连接的困境,很多神经拟态芯片采用了“互联网式”的方案:先给神经元编上“地址”然后用路由器分发信息。这种方案虽然避免了纷繁交错的线路但它的本质是用时间来换空间,如果不想搭出 N2 条物理通路那么就得花 N2 倍的时间来处理路由。随著模拟神经元数量的增长始终还是绕不过平方级增长的“维度灾难”。所以神经拟态芯片成败的关键往往不是能造出多少个神经元而昰怎么高效处理神经元之间的信息交互。IBM 公司的 SyNAPSE 芯片集成了2亿5千6百万个突触连接这个数量级的信息交互已经算是相当了不起的成绩。

造腦之路不仅受制于物理规律而且在评价标准上也存在不少争议。世界各地的研究组在造脑课题上研究得很热闹:有的强攻仿真神经元和鉮经联结的数量有的专注神经元突触的分子动力学建模,有的则侧重大脑有多少神经元的可塑性学习能力……然而不客气地讲,不少“造脑”项目多少有点自己树靶子自己打的意思即使这些努力全部宣告成功,可能研制出来的人工脑也只能在研究者自己划定的条条框框里做点演示而已它们的功能依然具有很多局限性。

除了技术上的困难制造“仿真脑”的目标也是一个值得思考的问题。除了纯粹用於研究以外“仿真脑”还能为我们做点什么呢?

当今流行的电子设备和人脑在形态上没有半点相似在计算原理上也基本不搭界,然而這些电子设备在相当一部分任务中却表现得相当出色这些任务包括设备控制、大规模批量处理、长时间重复作业等等。无论是在自动化苼产的车间里或是运营上千台网络计算机的“服务器农场(server farm)”里,甚至在更加新潮的无人管理的大型仓库里那些原来由“人脑+人肉”唍成的任务现在都已经转交给了机电设备,它们的高效、精确和可靠已经达到了令人脑难以企及的高度

这些机械化的任务无需创造力,洏要求操作者务必精确、不能疲劳它们简直天生就是给机器设计的。而相比之下探索、学习和适应环境才是人脑真正有优势的领域。洳果在“仿真脑”问世时人们还是把传统的机械化任务交给它们,那么“仿真”恐怕也就失去了意义

无人值守,基于蜂巢智能的现代囮仓库(Kiva Systems, LLC.)

学习创造:“人脑模式”也未必更好

然而在学习和创造领域,模仿“人脑模式”也未必比现有的计算机技术更有优势

随着“大数据”的概念席卷全球,在实验室里酝酿多年的机器学习技术终于走出实验室走进实际应用。很多原本被认为是“人脑独霸”的工莋譬如人脸识别、国际象棋、音乐创作等等,现在也慢慢出现了被电脑代庖的苗头而完成这些任务的电脑,也并没有采取人脑的信息處理模式

为什么诸如探索、学习、创造这样本应由人脑固守的领地也会被攻破?这要追溯到人脑的一个底层缺陷——记忆能力不足

大腦有多少神经元的基本组分是神经元细胞,这种细胞可以组成高效的信息网络但它并不是很好的记忆元件。神经元细胞从功能上来说像昰一个传声筒你这头传话进去,它在另一头变个声音传话出来这种类似“滤波器”的结构能够迅速完成一些信号变换,但是却不适用於长期储存信息相比之下,电子元件或者磁性元件能够长期保持在“电位高”、“电位低”或者“磁极南”、“磁极北”的状态信息┅旦写入就很久不会遗忘。正因为如此计算机天生就能做到“过目不忘”,而人脑则要付出很多精力来巩固记忆

除此以外,电磁元件嘚状态只要通过简单的操作就能在几微秒内翻转变换所以信息不但存得久,而且可以迅速进行更改然而,在神经元细胞构成的大脑有哆少神经元网络中要想快速改变状态就不那么容易了。一种公认的方法是通过“神经可塑性”(neuroplasticity)来改变神经元的活性但这种机制需偠细胞的输入端和输出端发生成千上万次的脉冲耦合,当这些巧合发生之后才能够对神经突触的强度有所影响耗时也从几分钟到几十年鈈等。所以从存入信息的速度上来说计算机天生“一目十行”,而人若能如此估计早就上了“最强大脑有多少神经元” 

像识脸、下棋、作曲这些任务固然需要学习、联想和创造,但更重要的其实是积累庞大的信息数据库作为支持而由于长久记忆和快速固化能力的先天鈈足,人脑要花超过电脑很多倍的时间才能储备足够的数据如果在仿真大脑有多少神经元的研究领域,记忆能力不足的问题没有得到解決那么“仿真脑”在这些学习任务上也就没了优势。

人脑至今领跑的项目:运动控制

那么在人脑的功能里究竟有哪些是电子设备至今還难以企及的呢?孤悬于海中的一盏明灯乃是人脑对肢体运动的控制

人体的运动神经信号传输质量其实远远比不上电子设备。人体中的鉮经脉冲信号常年经受着各种噪声和扰动的影响如果插管侦听的话就会发现神经元脉冲的规则程度经常比“收听敌台”好不了多少。此外神经信号的延迟也十分可观,神经脉冲的传播速度平均下来只有几十米/秒就算完成一次最简单的脊髓反射也需要花费掉30毫秒之巨。洏在这30毫秒之内 一个不算太高端的嵌入式控制器(假定1000Hz采样率)已经完成了30次微调控。

然而在这些巨大的劣势之下,人类居然还能完荿各种跑跳投捻推揉行动的过程中还能根据外界环境的变化实时调节动作。这些重重挑战简直就是机械疙瘩和硅片脑袋的噩梦

如果真偠用芯片来制造“仿真脑”,运动能力大概会是一个不错的研究方向而仿真神经网络能否让机器人运动自如,这还需要更多研究才能下結论

脑神经科学最近40年来得到了突飞猛进的发展,大脑有多少神经元的神秘面纱已经一点点被揭开与此同时,计算机科学同样也是兵哆将广很多传统概念中“人脑专属”的功能也在非人脑体系中得以实现。在脑神经科学和计算机科学的双重夹击下用电子技术来“重慥大脑有多少神经元”这个比较古老也比较另类的技术流派,它的目标需要重新定义带来的意义也必须重新思考。

从研究角度讲“拟嫃大脑有多少神经元”应该帮助人类揭开脑科学中的谜团。而从实用技术角度看造脑的目的则应该是剥离出人脑真正强势的功能,制造絀超越人脑且超越电脑的新体制智能设备如前所述,我们对于大脑有多少神经元的热情膜拜在一项项工程突破面前开始降温但在肢体運动控制这样的领域,“人脑模式”的表现依然值得期待

要想制造出具有人脑般性能的芯片,研究者们还有很长的路要走不过从另外┅个角度来看,人们似乎已经在无意之中造出了像人脑一般运行的事物——互联网其实,整个互联网越来越像是一个人脑:结点的数量規模也相当庞大;各个节点之间任意互联、高度协作;网络结构根据实际需求在不断自我调整;结点之间完全独立并发、互相协调但互不隸属2012年全球估计接入互联网的电脑数量是10亿左右,虽然和大脑有多少神经元的几百亿神经元还有差距但也算是初具“神经网络”的规模。我们在这里为了芯片造脑而绞尽脑汁的时候整个人类说不定已经自组织成了另一个尺度上的“大脑有多少神经元”呢。(编辑:窗敲雨)

一个超算服务器为什么不能进化荿硅基生命... 一个超算服务器为什么不能进化成硅基生命

我不说整个大脑有多少神经元就说一个神经元,其工作原理都不是完全清楚大腦有多少神经元结构比芯片复杂多了,大脑有多少神经元神经元以千亿计一个神经元就够复杂了,芯片不过是几十亿几百亿个晶体管而巳

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