类脑计算是什么意思？

    类脑计算又被称为神经形态计算（英文Neuromorphic Computing）。是借鉴生物神经系统信息处理模式和结构的计算理论、体系结构、芯片设计以及应用模型与算法的总称。类脑计算的概念最早由美国著名计算机专家卡弗·米德教授于 1989 年提出，当时并没有引起太多人的关注；直到 2004 年，这一概念才开始引起人们的关注。目前，类脑计算是计算机科学领域，尤其是人工智能方面备受关注的重要课题。

    发轫于1956年的人工智能，曾试图赋予计算机更多的类人智能，但至今仍未成功，更谈不上具有自主学习、想象创造等人类智能的高级特征。不过，近年来，类脑计算却从理念走向实践，正走出一条制造类人智能的新途径。未来的计算机，或许真的越来越像人类“大脑”；实际上，人脑本身就是许多智能技术解决问题的灵感来源，它们通过机器学习，特别是深度学习来解决各种实际问题。

    随着图像处理、模式识别、机器翻译、机器学习、信息检索、数据挖掘等一系列以智能为核心的应用加速兴起，传统的计算机愈发显得“力不从心”，人们也开启了比“曼哈顿计划”更具挑战性的“仿脑”和“造脑”计划——研制类脑计算机。所谓“类脑计算机”，就是指仿真、模拟和学习借鉴人脑的神经系统结构和信息处理过程，构建出具有学习能力的超低功耗新型计算系统。

    类脑计算系统是借鉴人脑信息处理方式，打破“冯·诺依曼”架构束缚，适于实时处理非结构化信息、具有自主学习能力的超低功耗新型计算系统。它将引领一次智能革命，必将在各个领域极大地拓展人类的智力活动范畴。类脑计算将引领一次智能革命，必将在各个领域极大拓展人类的智力活动范畴。类脑计算系统是人工通用智能的基石，是智能机器人的核心，拥有极为广阔的应用前景。

    类脑计算是一门综合科学，它与生物学、物理学、数学、计算机科学和电子工程等都有关系。根据英国《经济学人》杂志的报道，欧洲类脑计算的领军人物、德国著名物理学家卡尔海因茨·梅尔教授认为，类脑计算的终极目标是开发出一种具备部分、甚至全部人脑拥有而普通计算机没有的特征的新型计算系统，该系统具有人工神经网络处理功能和脉冲神经网络处理功能。

    人脑的功能非常强大，目前有许多仿真工作正在进行，但在传统计算机架构上进行神经形态计算（也被称为脉冲神经网络）的能耗非常高。事实上，微电子和生物大脑作为信息处理的物理平台，本身都是高能效的，因此构建新型计算机结构意义重大；更重要的是，神经形态计算系统的信息处理方式与人脑类似，是运算智能、感知智能、认知智能的主要研究平台，是当下脑科学的主要研究课题。

    美国IBM于2014年开发出与人脑类似的TrueNorth系统，该系统运用扮演神经元角色的模块化芯片。这种新型芯片并没有采用“冯·诺依曼”架构，而是模仿了人类大脑的神经元结构，它的计算效率和可扩展性都远胜今天的电子计算机。不过，《麻省理工学院科技评论》的一篇报道说，与传统的微处理器对比，TrueNorth芯片在处理数据方面要逊色一些，但是它在处理图像、声音和其它感官数据上都更有优势。

    目前，类脑计算问题已引起国际社会的普遍关注，成为当今科技的热点之一。例如，欧盟、英国、美国、日本、中国等先后推出脑科学计划，希望抢占未来科技的制高点、掌握未来战略的主动权。中国著名学者周海中教授曾经说过：“在脑科学中，谁能拔得头筹，就能率先夺得未来话语权。”最终结果如何，人们将拭目以待。

    文/韩龙（作者单位：北京理工大学计算机学院）