受大脑结构的启发，科学家开发出了一种新型电脑芯片，它的耗能并不比一个助听器多，但最终其计算能力却有望超过当今的超级计算机。
这一新处理器名为“TrueNorth”，是由国际商用机器公司（IBM）的研究人员开发的，详细报告发表在6日出版的美国《科学》杂志上。该芯片模拟大脑认知图形的方式，依靠的是相互密集连接的晶体管网络，有点类似大脑的神经网络。
新芯片的电子“神经元”能在一种数据比如光经过特定的入口时发出信号。同时，神经元开始将数据组织成图形，可表示出光正在变强，或者色彩、形状的改变。
通过这种方式，处理器就能识别出视频中一名女性正在捡起一个钱包，或者从口袋里掏出一个25分硬币。人类识别这种行为不需要有意识的思考，而目前的电脑和机器人要转换理解这类行为则很困难。
这种芯片包含54亿个晶体管，但只需要70毫瓦特的电力。相比之下，当今个人电脑和数据中心的英特尔处理器可能包含14亿个晶体管，而耗电量则大得多，为35到140瓦特。
目前的传统微处理器和显卡处理器每秒能进行数十亿次数学运算，而新的芯片系统的脉冲信号发生器使其计算能力仅为每秒1000次。然而，IBM的研究人员说，由于大量电路平行工作，它仍能在每耗电1瓦特的情况下实现每秒钟460亿次运算。
“TrueNorth”拥有100万个“神经元”，其复杂程度跟一只蜜蜂的大脑差不多。
“从可扩展性和低耗能方面说，这是个可观的成就，”美国伯克利劳伦斯国家实验所副所长霍斯特·西蒙说。
他将这一新设计与上世纪80年代的并行巨型计算机相提并论，他说，那个进步就好比是从两车道迈入了超级高速公路。
这种新的设计理念也叫神经形态或认知计算，仍处在早期研发阶段，IBM的芯片也还没有达到商业化的程度。然而，这一设计却引发了关于为计算机领域日益广泛使用的神经网络加速的最佳方法的激烈争论。
早在上世纪40年代，有工程师就提出了神经网络可用于处理信息的理念，那时现代计算机还没有发明。不过直到最近计算机的记忆能力和处理速度都大大提高后，它们才被证明是强大的计算工具。
近些年，谷歌、微软和苹果等公司都转向了神经网络驱动的图形识别开发，为的是大幅提高语音识别和照片分类等服务的质量。
“‘TrueNorth‘芯片就像第一个晶体管”，索尔克研究所计算神经生物学实验室负责人特里·谢伊诺夫斯基说，“它要真正具有竞争力还需要很多年，不过真的到了那个时候，它将成为一个能适用于手机的可扩展结构，而这是GPU（指图形处理器，目前用来在计算机屏幕上显示图形和视频的芯片）永远无法做到的。”
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