Brain on a chip?
http://www.physorg.com/news156440026.html
March 16th, 2009
(PhysOrg.com) -- 人腦如何自行運作而無需任何軟體呢？歐洲研究者表示，找到它，將開啟全新的神經運算（neural computing）領域。一種「頭腦晶片（brain on a chip）」的原型正在研究中。
"我們知道，頭腦擁有驚人的運算能力，" Karlheinz Meier 評論道，（德國）Heidelberg 大學的物理學家。"很明顯的，有某些東西要從生物學這裡學習。我相信，我們正在開發的系統將在資訊科技中形成一部份的新革命。" 那是一種強烈的宣示，不過 Meier 正在協調由歐盟所支持的 FACETS project，那使得 7 國 15 個單位的科學家聚首進行那件事。靈感來自於神經科學的研究，他們正在建造一種「神經的」電腦，其運作方式將如同頭腦，不過是在一種較小的規模上。
人類腦部通常被比喻為一部電腦，不過與日常電腦相比，它有三種重要的差異：它耗能非常少、即使元件故障它依然能運作良好，而且它似乎不需要任何軟體就能運作。
它怎麼辦到的？還沒有人知道，不過 FACETS 當中的一個團隊正對腦細胞 -- 神經元 -- 進行徹底研究，以找出它們如何運作，它們如何彼此連結，以及這個網路如何能「學會」做新事情。
測繪腦細胞
"我們現在的態勢與幾年前的分子生物學一樣，那時候人們開始測繪人類的基因組，並設法得到資料，" Meier 說。"我們的同僚正在記錄來自於神經組織的資料，那描述神經元、突觸以及它們的連接性（connectivity）。這幾乎是在一種產業的規模下完成，從許多許多神經元細胞記錄資料，並將它們置入資料庫中。"
此時，其他 FACETS 小組正開發簡化的數學模型，那將精確描述正在揭露中的複雜行為。雖然神經元能詳盡地塑模（modelled），不過實作軟體或硬體將會太過複雜。
其目標是利用這些模型來建構一種「神經電腦（neural computer）」，那將模擬頭腦。第一次嘗試是在一單晶片上有 300 個神經元以及 50 萬個突觸所構成的網路。該團隊使用類比電子裝置來代表神經元，而數位電子裝置則代表它們之間的溝通。這是一種獨一無二的結合。
因為神經元如此渺小，該系統的運作比生物學上的等價物快 10 萬倍，而且比軟體模擬快 1000 萬倍。"我們能在一秒內模擬一天，" Meier 提到。
FACETS 研究者目前已透過網路來使用這個網路，而無須舟車勞頓前往 Heidelberg。
新運算類型
但 stage 1（階段一）網路是在測繪與塑模工作的結果產生之前設計的。現在該團隊正在進行 stage 2（階段二），一個有 20 萬個神經元與 5000 萬個突觸的網路，那將包含到目前為止的所有神經科學發現。
為了打造它，該團隊在單一一個 20 公分的矽碟（silicon disk，又稱「晶圓 (wafer)」）上創造這個網路，那與平常用來大量生產晶片的晶圓並無二致。這種方式將能夠製造出一種更密實的（compact）裝置。
所謂的 "晶圓級整合（wafer-scale integration）" 在此之前並沒有用到太多，因為規模這麼大的電路無疑將有製造上的瑕疵。"我們的晶片將有缺陷，不過這每一個瑕疵很可能只影響單一一個突觸或網路中的單一一個連結，" Meier 指出。"我們對那可以從容應對。故我們利用這種容錯（fault tolerance），並將整個晶圓當成一個神經網路運用。"
我們如何使用一部神經電腦呢？ Meier 強調，建立數位電腦的原理無法直接應用到這種以頭腦塑造的裝置上。為了使它們運作，需要一種全新的運算理論。不過另一個 FACETS 小組已經在進行這件事了。"一但你了解基本原理，你會希望更進一部發展硬體，因為生物學不盡然能找到最佳解決方案。"
頭腦之後？
實用的神經電腦可能只需要等五年。"第一步可能是你家裡電腦上的一個小外掛（add-on），這個裝置能處理非常複雜的輸入然後提供一個簡單的決定，" Meier 說。"典型的例子可能是某種網際網路搜尋。"
長期而言，他認為神經電腦適用於做出複雜與困難的決定。例如，公司能在他們採納之前，使用它們探索關鍵商業決定的後果。在今日陰鬱的經濟氣候中，許多公司都希望他們已經有一部。
這個 FACETS project，由 EU 的 Sixth Framework Programme for research 所支持，預計在 2009 年八月底結束，不過參與者已經同意再一起研究一年。他們最終希望在歐盟執委會（EC）與國家有關當局的支持下，獲得後續的計畫。
於此同時，該聯盟正好獲得來自於歐盟 Marie Curie 的資金，要設立一個為期四年的初步訓練網路（Initial Training Network），準備培訓博士生研究這個領域所需要的跨學科技術。
這將往何處去？Meier 指出，神經運算，其低電力需求以及容錯能力，將使得它的尺寸能夠縮小到分子大小。"我們接著有可能使運算裝置截然不同，而且有著難以置信的效能，那在某種程度上很可能接近人腦的表現 -- 或甚至超越它！"
更多資訊： http://facets.kip.uni-heidelberg.de/
※ 有部動畫推薦給大家：
＊ Ghost in the Shell: S.A.C. Solid State Society - Wikipedia
http://en.wikipedia.org/wiki/Ghost_in_the_Shell:_S.A.C._Solid_State_Society
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