自主学习的人工突触，人造大脑时代来临？

　　4月3日，来自法国国家科学研究中心、泰利斯公司和波尔多大学的研究人员在《Nature Communications》上表示，他们已经创造了能够自主学习的人工突触。

　　作者｜李赓

　　编辑｜陈光

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　　当你搬新家时，你会更换锁具，还是使用社区提供的标准化的产品？当一个小偷可以破解标准化锁具时，将会带来一连串不可估量的后果。这样的思维同样应用在信息安全领域，因为大多数信息安全系统有着同样的架构，通过破解一种系统，黑客便能轻易为客户造成巨额损失。因此，我们不应对花费了大量资金而仍然失败的防御系统产生惊讶。

　　实际做法也很简单，他们直接在现有芯片中加入了忆阻器结构，同时还开发了一个解释这种学习能力的物理模型。

　　为什么在芯片基础上添加忆阻器和物理模型就能够打造人工突触？这一点首先要从突触本身的工作原理来说。

　　人类大脑极其复杂，原因主要有两点：第一点在于细胞数量，人脑中的脑细胞数量达到万亿级。更重要的一点是，这些脑细胞并非单独存在，它们有着树突和轴突两种结构，这两种结构上还有着若干突触，这些突触与其他脑细胞形成一个单向的信息传递通道。

　　这些数以万亿计的脑细胞，数倍于脑细胞的突触，形成了一个极其复杂的网络。而这个网络本身的结构以及电信号最终的流转就形成人脑的一系列能力：包括意识、情感、机械记忆、思维等等。

　　在这个由突触连成的网络当中，每一条通路的效果并不一致。这是1949年加拿大心理学家唐纳德·赫布提出的一个假说。关键内容为突触会受到日常的刺激而改变，在多次刺激的情况下他们传递信号会更稳定。突触的这种假想变化也被称为赫布型学习，也是无误性学习方法的生物基础。

　　后来人们也通过监测人的大脑运动证明了这一点。

　　从未弹过钢琴的人听到钢琴音乐的时候，头脑中和钢琴演奏有关的脑区并不会被激活。在4个小时钢琴课里，被试者的每一次触键都会和钢琴的声音联系在一起，于是之后再听到钢琴音乐的时候可以激发脑中的运动区域。

　　可以说，突触不但让人们可以学习积累，同时还让人们保存了记忆。从这个角度来说，此次进展对于打造人工大脑有着里程碑意义。

　　那么人工大脑又有什么意义呢？以目前最热门的人工智能技术来说，其最普遍基础都是神经网络——一种用计算机数字模拟出来的脑神经结构。但模拟并不等同于再造，虽然神经网络让计算机终于拥有了自我学习的可能性，但是机器智能与人类大脑仍有非常大的差别。

　　目前的神经网络核心依旧是依靠大量运算，虽然有蒙特卡洛树等方式来减轻运算量，但较大的计算量需求依旧是目前阻止人工智能普及的关键因素之一。相比之下忆阻器则要简单得多，根据之前Intel的相关研究，忆阻器材料完全固态，也无需长期通电保存资料，这种固态材料中有一个空泡，会随着两段加上特定电压之后移动，最终改变忆阻器材料的电阻。之后你就能够通过相对更小的读取电压和实际电流来得知实际电阻，获知其数值。

　　有趣的是，就在两个多星期前，Intel刚刚发布了自己家最新的3D忆阻器产品Optane闪腾，未来这种存储器与计算芯片结合之后能否达到上述实验的效果？我们是否会就此走上一条彻底的人工大脑打造之路？值得期待。