去年8月，IBM公布了運行方式與人腦神經元和突觸相似的芯片。據《麻省理工技術評論》網站報道，目前，IBM已經開始研發新一代人腦模擬芯片，使移動設備能更好地完成一些對人腦來說相當容易但對計算機來說卻相當困難的任務，例如語音識別和詮釋圖片。

　　負責IBM研究院的高級副總裁約翰柯利(JohnKelly)表示，“我們在開發新一代芯片，但目前最重要的是尋找商業合作伙伴。企業可以把這一芯片用于所有種類的移動設備、機器、汽車等產品中?！?/p>

　　《麻省理工技術評論》表示，柯利稱為手機等產品配置腦啟發芯片使得它們能識別機主所說的話，追蹤周圍發生的活動。目前與這一技術最接近的產品能“聽懂”幾個關鍵字。用戶能通過說“HeySiri”喚醒蘋果最新款iPhone，“OKGoogle”能喚醒部分Android手機。

　　IBM的TrueNorth芯片架構是通過由美國國防部高級研究計劃局資助的一個項目開發的，旨在使便攜式計算機在無需借助云計算技術，只使用很低能耗的情況下，運行圖像或語音識別等先進機器智能軟件。

　　柯利表示，IBM在與知名計算機系統制造商洽談應用TrueNorth的事宜，但沒有披露具體的合作伙伴，“我們在與移動和物聯網領域的廠商洽談”。TrueNorth芯片可以作為“協處理器”應用在設備中。

　　去年8月份公布的TrueNorth芯片大小與郵票相當，有100萬個硅“神經元”，以及2.56億個與突觸類似的連接。TrueNorth的能耗不足與其尺寸相當的傳統芯片的千分之一。在IBM的演示中，其神經網絡能完成實時識別視頻中不同車輛等任務。

　　但是，由于TrueNorth芯片與現有計算機芯片有很大不同之處，因此它要求新的軟件開發方法。其偽神經元的工作方式不同于基于軟件的人工神經網絡。最近，通過一種名為“深度學習”的方法，谷歌、Facebook和微軟在利用人工神經網絡處理語音和圖像方面取得了突破。

　　《麻省理工技術評論》稱，IBMTrueNorth架構中的神經元利用電子開關“尖峰”對數據進行編碼，模擬生物神經元的尖峰信號。用于深度學習中的模擬神經元不使用尖峰。

　　在語音識別或圖像處理等任務方面，利用尖峰神經元的人工神經網絡——包括IBM的技術在內，性能還不如利用深度學習的類似技術。Facebook人工智能實驗室負責人、深度學習專家雅恩樂昆(YannLeCun)對利用尖峰神經元的人工神經網絡的實用性提出了懷疑。

　　負責IBM腦啟發芯片開發的德爾門德拉莫德哈(DharmendraModha)反駁稱，對于在低能耗芯片中運行的神經網絡而言，尖峰是至關重要的。他說，其團隊已經開始開發相關工具，把經過充分訓練的深度學習神經網絡移植到TrueNorth芯片，“芯片是基質，能映射各種各樣的神經網絡”。

　　索爾克生物研究所計算神經生物學實驗室掌門特倫斯塞吉諾斯基(TerrenceSejnowski)稱，要想使便攜式計算機在不消耗大量能源或借助云計算技術的情況下完成智能型任務，尖峰神經元是重要的。

　　《麻省理工技術評論》指出，即使IBM的腦啟發芯片架構與深度學習技術“和好”，也將面臨競爭。谷歌已經在開發能在現有移動設備上運行的人工神經網絡。包括知名移動芯片廠商高通在內的數家公司在開發芯片，以在手機等計算設備和車載計算機上運行現有的深度學習軟件。