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April 14, 2010
一隻貓辨識一張臉的速度可以比一部超級電腦更快且更有效率。這就是為何貓腦會成為 Michigan 大學這個受生物學啟發之電腦計畫的模型的其中一個理由。
U-M 電腦工程師 Wei Lu 在開發這種具有學習與辨識能力的革命性機器上，又向前跨出一部，它不但能做出許多更複雜的決定，且能同時完成的工作比傳統電腦還要多。
Lu 先前建造出一個「憶阻器（memristor）」，這種裝置能取代傳統的電晶體，其作用如同生物學上的突觸（synapse），能夠記得它所承受過的電壓。現在，他證明，這種憶阻器能夠連結傳統的電路，並且支持一種過程（process），在生物學系統中那是記憶與學習的基礎。
一篇就此研究的論文現已發表在 Nano Letters 網站上，並預計在該期刊四月號中刊出。
"我們正使用一種與大自然打造腦袋相同的方法來建造一部電腦，" Lu 說，U-M 電機工程與電腦科學系助教授。"這個點子利用一種與傳統電腦完全不一樣的典範。貓腦立下了一個實際的目標，因為牠比人腦簡單許多，不過要重現（replicate）它，在複雜性與效率上仍相當困難。"
今日最複雜的超級電腦能以貓腦袋般的功能完成某些複雜的任務，不過那是一部笨重的機器，有超過 140,000 顆中央處理器與專用的電力供應。Lu 在其論文中寫道：而它的表現仍比貓腦慢了 83 倍。
在哺乳類動物腦中，神經元透過突觸彼此連結，作用如同一種可重新配置的開關，那能形成不同路徑連結數千個神經元。最重要的是，突觸基於這些神經元產生電子訊號的強度與時機能夠「記得」這些路徑。
在傳統的電腦中，邏輯與記憶功能位於電路的不同部份，且每個運算單元僅能連結電路中少數幾個夥伴。結果，傳統的電腦以一種一行接一行的線性風格來執行程式碼，Lu 說。那在進行變數有限的、相對簡單的任務上相當出色。
不過，腦部能同時（或稱平行）完成許多運算。那就是為何我們能夠立即辨識一張面孔，而一部超級電腦在完成這件事上，得花上更長的時間並消耗更多能源的緣故。
到目前為止，Lu 已經利用一個憶阻器連接二個電路。他已證明，這個系統具有一種稱為「（動作）電位／時序相依可塑性（spike timing dependent plasticity，STDP）」之學習與記憶過程的能力。這類型的可塑性指涉神經元間彼此相連接以變得更強的能力 -- 其時序則基於它們何時在彼此相關的情況下受刺激。
STDP 被視為哺乳類動物腦中記憶與學習的基礎。
"在這種基於憶阻器的系統中，我們證明我們能利用電壓時序，逐步增加或減少電傳導性。在我們腦中，突觸傳導性的類似變化實質上引起了長期記憶，" Lu 表示。
接下來是要建造一個更大型的系統，Lu 表示。他的目標是以一部大小如二公升飲料容器的機器達成一部超級電腦的複雜性。這可能還需要好幾年的時間。
Lu 表示貓腦的電子裝置類似物將能在貓的層次上有智慧地思考。例如，如果任務是在滿是傢具的房子內尋找從前門到沙發的最短路徑，而電腦只知道沙發的形狀，一部傳統機器就能夠完成這件事。但如果你移動沙發，它將無法理解這種調整且找到新路徑。這就是為什麼工程師希望貓腦電腦能有這種本領。此計畫的主要資助者，DARPA，對於沙發並不感興趣。不過這描繪出這種機器正被設計出來的學習類型。
※ 相關報導：
＊ Nanoscale Memristor Device as Synapse in Neuromorphic Systems
http://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/nl904092h
Sung Hyun Jo, Ting Chang, Idongesit Ebong,＊ 惠普實驗室：憶阻器可能改變未來電腦設計
Bhavitavya B. Bhadviya, Pinaki Mazumder and Wei Lu
Nano Lett., 2010, 10 (4), pp 1297–1301
doi: 10.1021/nl904092h
＊ 靈感來自生物的電腦網路會自我組織與學習
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