人脑那执著、强劲而又谜样无比的信息处理功能仍然令人着迷。或许是缘于这种着迷，每当新的技术经常出现，它们总会被用来展开拷贝大脑的尝试。虽然在这一过程中我们进账了不少新的信息处理工具，但这些复制品和确实的大脑仍然差距太远，这也一次次证明了人类对脑的解读还仅正处于两小儿辩日的启蒙运动阶段。
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)两大巨头先后公布了基于神经拟态技术的脑芯片。IBM的SyNAPSE芯片堪称仿真了一百万个神经元细胞和多达两亿个神经神经元相连，初具人工大脑的规模。高通公司4月发布的Zeroth芯片也在硅片上高效地仿真了脑神经元，装载了该芯片的机器小车还能运用受到人脑灵感的算法已完成寻路、逃离障碍等任务。
如果几十年前的人穿过过来，难道不会以为科幻小说全面转入生活了。 左：IBM公司于2014年8月发售的SyNAPSE芯片外观;右：高通Zeroth芯片的宣传图 那么，建模脑的时代知道要到来了吗?现在下结论或许还为时过早。在对人脑的仿真上，科学家们还面对着许多疑惑和挑战。
下面，竟然我们来想到造脑这个科幻题目在现实世界中到底现状如何吧。 神经拟态芯片英雄序 仿生命体的神经系统的架构来设计大规模集成电路(VLSI)的硬件电子技术，被称作神经拟态工程(Neuromorphicengineering)，这门工程学首创于上世纪80年代。
在近40年的发展中，神经拟态芯片屡屡有新作，特别是在是最近10年，随着IBM、惠普、高通等电子硬件巨头的重新加入，神经拟态领域开始呈现出加快长跑的繁华场面。 神经拟态的关键在于生产可以产生神经电信号的白鱼真为神经元，要超过这一目的，有两种途径可走。第一种是利用硅的半导体特性，必要在硅元件上用累积的电压来仿真神经元的膜电位，这种方式被称作模拟式神经拟态。
这种方案是神经拟态工程最经典的技术路线，它必要地将神经细胞的信号传导方式切换到了硅基导体上。用仿真方式生产出来的神经元需要精彩超过和生命体一样的运算速度，甚至更加慢。 另一种仿真途径是生产一块类似于小型电脑的数字芯片，然后在上面运营神经元的建模程序，由建模程序负责管理分解类似于神经冲动的信号，这种方案被称作数字式神经拟态。
开篇提及的IBM公司的SyNAPSE和高通公司的Zeroth芯片使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性使用各种有所不同的神经元模型，例如在白鱼真度拒绝较高的应用于中可以重新加入神经神经元和离子通道的详尽特性，而在速度拒绝较高的时候则可以修改模型来确保速度。数字方案虽然建模速度有所上升，但经过优化后也能超过和神经元一样或更加慢的运算速度，而更高的灵活性也让它沦为了神经拟态技术的热门选项。
在各种神经拟态芯片中，绝大多数都混合构建了数字和仿真这两种技术，通过优势互补使芯片超过更佳的性能。 造脑的极大挑战 现在，早已有了相当多的类脑芯片问世，它们看上去非常酷炫，但或许未曾需要动摇传统计算机芯片的地位。这相当大程度上是缘于造脑这件任务所带给的极大挑战。
对很多音乐发烧友来说，魔声(Monster)这个耳机品牌应当不陌生。创办魔声品牌的是美国加利福尼亚的华裔工程师李美圣(NoelLee)。李先生年轻时对于音乐品质的微小老实早已到了严苛的地步，以至于在常人所不留意的线材上都找到了可以提高音质的余地。所以魔声公司一炮窜红的主打产品只不过并不是我们所熟知的耳机，而是又细又勇的高端线材(MonsterCable)。
魔声公司在技术上的历程引起了一个思维：高质量的信息处理系统往往必须高质量的信号通路，传输通路的重要性有时甚至不会多达信息的产生和处置本身。 意外的是，创建通路在电子信息系统里是较为困难也较为便宜的。如果用电子通路来仿效一个有N个神经元的神经网络，那么所有神经元之间两两互通就必须N2条通路。如果每条通路都用一条物理相连来创建，那么仿真的神经元数量略为一多，线路就不会乱作一团内乱。
目前的半导体芯片技术基本上还是二维布线，所以在一片硅片上需要容许的线路资源就更为受限。要想要这样的通路来构建人脑式的互联互通，完全一定会被物理规律泼在地。 数据通路带给的灾难 为了绕过物理相连的困境，很多神经拟态芯片使用了互联网式的方案：再行给神经元编成上地址，然后用路由器发给信息。这种方案虽然防止了纷繁交叠的线路，但它的本质是用时间来换空间，如果想搭出N2条物理通路，那么就得花上N2倍的时间来处置路由。
随着仿真神经元数量的快速增长，一直还是绕行不过平方级快速增长的维度灾难。所以神经拟态芯片胜败的关键往往不是能用上多少个神经元，而是怎么高效处置神经元之间的信息交互。
IBM公司的SyNAPSE芯片构建了2亿5千6百万个神经元相连，这个数量级的信息交互早已却是非常真是的成绩。 造脑之路不仅受限于物理规律，而且在评价标准上也不存在不少争议。
世界各地的研究组在造脑课题上研究得很繁华：有的猛攻建模神经元和神经连结的数量，有的专心神经元神经元的分子动力学建模，有的则注重大脑的可塑性自学能力然而，不客气地谈，不少造脑项目多少有点自己树根靶子自己打的意思。即使这些希望全部宣告顺利，有可能研制出来的人工脑也不能在研究者自己划界的条条框框里做到点展示而已，它们的功能仍然具备很多局限性。
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