进修能力是英特尔洛以希（Loihi）芯片*存眷的一个重点 ， 该芯片于2017年9月初次发布 ， 并在2018年1月与研究人员分享[4] 。 洛以希芯片旨在仿真约13万个神经元和1.3亿个突触 ， 这种芯片连系了锋电位时候依靠性可塑性（STDP）的模子 ， STDP是脑中由突触前和突触后锋电位的相对按时介导突触强度的一种机制 。 一个神经元若是在第二个神经元发放之前发放 ， 就会增强它与第二个神经元之间的毗连 ， 而若是发放挨次相反 ， 毗连强度就会削弱 。 这些突触强度的转变被认为在人脑的进修和记忆中起着主要感化 。
*译者注
以夏威夷海底山Loihi定名 。
带领开辟洛以希芯片的戴维斯暗示 ， 其目标是为了学会我们脑擅长的快速、终身进修能力 ， 而今朝的人工智能模子却还不具备 。 和真海说神聊一样 ， 也标的目的很多分歧的研究人员分发了洛以希芯片 。 跟着越来越多的集体利用这些芯片来仿真脑 ， 戴维斯说：“但愿可以逐渐搞清晰某些较为遍及的道理 ， 由此得以诠释可在脑中看到的一些惊人能力 。 ”
神经形态工程学
对于其所有潜在的科学应用来说 ， 真海说神聊和洛以希芯片并不是专门为神经科学家打造的 。 它们本家儿如果研究芯片 ， 旨在测试和优化神经形态架构 ， 以提高其能力和易用性 ， 并摸索各类潜在的贸易应用 。 其规模从语音和手势识别到高能效机械人和设备上的机械进修模子 ， 这些模子可以撑持开辟更伶俐的智妙手机和主动驾驶汽车 。 欧盟的人脑打算（Human Brain Project）则开辟了两种神经形态硬件系统 ， 它们都有明白的方针：熟悉脑 。
2016年推出的“神经形态夹杂系统脑开导多标准计较”（BrainScaleS）项目* ， [5]把很多芯片都集当作在一个大硅片上 ， 其外形更像是一只超薄的飞盘而不是指甲 。 每个晶圆包含384个模拟芯片 ， 它们的工作体例颇像因迪维里的模拟芯片的进级版 ， 这种芯片针对速度而不是低功耗进行了优化 。 每个晶圆都仿真了约20万个神经元和4900万个突触 。
*译者注
BrainScaleS是Brain-Inspired Multiscale Computation in Neuromorphic Hybrid Systems的缩写 。

BrainScaleS与欧盟的另一个神经形态系统“脉冲发放神经收集修建”系统（SpiNNaker）*一路 ， 都得益于作为人脑打算的理论、尝试和计较神经科学家大师庭的一分子 。 与这一社群的互动将导致发现可能帮忙科学家的新特征 ， 并让这两个系统的新发现敏捷回馈到该范畴 。
*译者注
SpiNNaker是Spiking Neural Network Architecture的缩写 。
曼彻斯特大学的计较机工程师史蒂夫·弗伯（Steve Furber）在20年前就构想了SpiNNaker ， 为此他已经设计了十多年 。 弗伯暗示 ， 在对作为SpiNNaker根本的小型数字芯片进行了大约6年的尽力之后 ， 他和他的同事们在2011年实现了全数功能 。 从那时起 ， 他们的研究团队一向在将芯片组装陈规模不竭扩大的机械 ， 最终在2018年末建当作了有百万处置器的机械[6] 。 弗伯估计 ， SpiNNaker应该可以或许对小鼠脑中的1亿个神经元进行及时建模 ， 而传统的超等计较机做起来要慢一千倍摆布 。
今朝 ， 学术尝试室可以免费利用欧盟人脑打算系统 。 神经科学家们起头在SpiNNaker硬件上运行本身的程序 ， 以仿真脑特定子系统（如小脑、皮层或基底神经节）中所进行的高级处置 。 例如 ， 研究人员正试图仿真一个小的反复布局单位——皮层微柱 ， 微柱是位于脑外层的负责大大都高级功能的布局单位 。 弗伯说道：“固然微柱很小 ， 但它仍然有8万个神经元和25亿个突触 ， 所以要想对此建模并非垂手可得 。 ”

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