主页（http://www.cnwulian.net）：神经芯片真来了！智能机器人还有多远？
第1页：ibm发布新一代智能芯片
英国浪漫主义诗人雪莱曾说过：“如果冬天来了,春天还会远吗？”这句话广为流传，给人以希望和鼓舞。不久前，据国外媒体报道，ibm再度发布能模拟人类大脑的synapse芯片。相比前一代原型，拥有100万个“神经元”内核、2.56亿个“突触”内核以及4096个“神经突触”内核，而功率则仅有70毫瓦。据说新的芯片已有了很大的拓展和进步，达到量产要求，笔者不禁要问，这次神经芯片已经真的来了！智能机器人离我们还有多远？
事实上，三年前，ibm已经发布了第一代synapse神经芯片，但是彼时仅为一个单核心的原型，距离量产转化还差太多。但是现在，情况已经发生改变，ibm对synapse进行了重大升级，芯片核心数量如今达到了惊人的100万个“神经元”内核、2.56亿个“突触”内核以及4096个“神经突触”内核，而这一切只建立在70毫瓦的功率之上。
synapse神经芯片（图片来自ibm） 将活的生物体和机器融为一体一直是科学家们的梦想，现在，在这种芯片上，活的脑细胞和硅电路可以有机地连在一起已经变为触手可及的事实。 这项研究有助于将来某一天开发出先进的神经修复技术，用于治疗神经失调或开发通过活的神经细胞处理数据的有机电脑。同时，也意味着智能机器人的大门再次打开。 这款新型芯片是一个完整的端到端垂直整合生态系统的组件，涵盖芯片模拟器、神经科学数据、超级计算、神经元技术规格、编程规范、算法和应用程序以及原型设计模型。该生态系统全面支持从设计到开发、调试及部署的整个编程周期。
第2页：机器人三定律
在经典的科幻小说《我，机器人》中，阿西莫夫提出了著名的机器人三定律，即：
1：机器人不得伤害人，也不得见人受到伤害而袖手旁观 2：机器人应服从人的一切命令，但不得违反第一定律 3：机器人应保护自身的安全，但不得违反第一、第二定律。
能自我思考的智能机器人（图片：hr369.com） 其后该定律被不断补充和完善，但是有一项根本问题还没有得到解决，那就是只能识别0和1的机器人如何真正定义具体的逻辑，比如其后加入的零定律要求机器人不得伤害人类整体，或者坐视人类整体受伤害。这个界限是非常模糊的，要区分开人类个体和人类整体之间的区别，必须要求届时的机器人具备真正意义上的人工智能。
我们知道，机器是冰冷而不具有生命的。前面提到，新型芯片采用基于类似人脑的、非冯诺依曼的计算架构，含有100万神经元和2.56亿突触。这意味着它的处理能力和智能程度将远超过去的传统芯片。 ibm科学家日前发布首款前所未有的超大规模神经突触计算机芯片，其中含有100万个可编程神经元、2.56亿个可编程突触，每消耗一焦耳的能量，可进行460亿突触运算。这款由54亿支晶体管组成的功能齐全、可大规模生产的芯片是迄今建造的最大的cmos芯片之一。并且在进行生物实时运算时，这款芯片的功耗低至70毫瓦（mw），比现代微处理器功耗低数个数量级。 整个芯片利用了三星28纳米工艺技术，神经突触超级计算机芯片如同一枚邮票大小，其工作电源相当于助听器电池，这种支持视觉、听觉和多感官应用的技术将给科技、商务、政府和社会带来全新的变化。 新型认知芯片架构由4，096个数字化的分布式神经突触核心组成片上二维网状网络，其中每个核心模块以事件驱动、并行、及容错机制将内存、计算和通信集成在一起。为使系统不受单芯片局限，该新型认知芯片在两块相邻平铺时，可实现无缝拼接，这为日后构建神经突触超级计算机奠定了基础。为证明其可扩展性，ibm还展示了一款16芯片系统，该系统含有1，600万可编程神经元和40亿可编程突触。
第3页：智能机器人还有多远？
抛开涉及伦理的议题不谈，我们来探讨一下一个真正智能的机器人所必须具备的条件。
机器人脑子里在想什么？（图片：eeworld.com.cn） 首先，它必须具备自主学习的能力，真正的认知计算模拟系统让机器人能从经验中不断总结学习、寻找关联、分析总结，这其中有太多的困难，目前大多数机器都是通过算法的调整进行线下的学习的。
其次，是创新。提出假设比解答问题还要难得，对于没有生命体征的机器人尤其如此。如何让机器人自己发问，是科学研究中的一个重大课题。 和watson一样，ibm的synapse神经芯片是人工智能的又一个突破性的尝试，让我们离智能机器人更近了一步，但是总的来看，现阶段的所谓“智能机器人”也就只适合扫扫地、从数据库中找找话说，或者做一些简单的机械运动，离我们的理想状态还是太过遥远。 在笔者看来，ibm的synapse神经芯片更多的是技术原型上的一种进步，利用并行结构和动态路由突破数据总线的瓶颈，同时具备一定容错性，相比过去有更高的灵活性。各种高度灵敏的传感器也可以让元件模仿神经元的反馈方式，复制类似人类大脑的信息处理能力。期待未来在这一方面，人类可以向前走的更远。
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