IBM制成第一个人造神经元，可像人脑一样运算 http://www.bnext.com.tw/article/view/id/40497 据外媒报导，IBM苏黎世研究中心宣布，他们制造出世界上首个人造奈米大小随机相变神 经元，可实践高速非监督式学习。科学家表示：这一突破标志着人类在认知运算应用中超 密度集成神经形态技术，以及高效节能技术上的发展又向前迈进重要的一步。 IBM这项发明在人工智慧研究领域的突破性不言而喻。首先，随机性意味着在相同的输入 信号下，多个相变神经元的输出会有所不同。此外，由於其尺寸最小能到奈米级，因而信 号传输速度极快，同时功耗较低，这就使得随机相变神经元具有生物神经元的特性。目前 ，IBM已经构建了由500个该神经元组成的阵列，并让该阵列以模拟人类大脑的工作方式进 行信号处理。 生物学上，神经元又称神经细胞，是构成神经系统结构和功能的基本单位。每个神经元可 以有一或多个树突，可以接受刺激并将兴奋传入细胞体。每个神经元只有一个轴突，可以 把兴奋从胞体传送到另一个神经元或其他组织，如肌肉或腺体。正式这样的构造给了科学 家灵感，他们从中启发，利用相变材料作为记忆储存来模拟生物大脑储存和处理数据的功 能。 据介绍，IBM相变神经元的整个架构包括输入端、神经薄膜、信号发生器和输出端，其中 输入端类似生物神经元的树突，神经薄膜类似生物神经元的双分子层，信号发生器类似生 物神经元的神经细胞主体，输出端类似生物神经元的轴突。而神经薄膜是整个神经元产生 作用的关键物质，它类似生物神经细胞中的液态薄膜，当能量吸收到一定程度时就会产生 信号并向外发射。这些信号经过输出端（轴突）传导，然後被其他神经元接收，以此循环 形成信息处理过程。 外媒称，人工神经元的信号处理能力已经超过了「奈奎斯特–香农取样定理」规定的极限 。科学家表示：「这一突破标志着人类在认知计算应用中超密度集成神经形态技术，以及 高效节能技术上的发展又向前迈进重要的一步。」 -- 有点不是很懂最後一段说的 Nyquist 采样定理的部分。 Nyquist 应该是在说通讯的频宽限制多少讯号可以传输， 但信号处理能力应该没有太多关系才对。 --

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