媒體消息，高通已聯(lián)手 IBM 和斯坦福大學(xué)研究團隊開發(fā)出了民用的神經(jīng)形態(tài)處理器 （neuromorphic processor），計劃將于 2014 年。不過，這種技術(shù)仍舊不能與現(xiàn)有計算能力同日可語，在投入使用之后，它們將和圖形處理器等眾多已被我們熟知的協(xié)處理器一樣起到錦上添花的作用。

基于生物神經(jīng)系統(tǒng)設(shè)計的新型計算機形態(tài)其實已經(jīng)被很多大型科技公司采用，借鑒神經(jīng)元之間的交流與刺激的形式，這種計算機不僅可以更為輕松地執(zhí)行計算密集型任務(wù)，聰明地繞開甚至忽略誤差以避免死機，更是能在處理任務(wù)的同時吸收動態(tài)信息并根據(jù)實時情況調(diào)整算法和工作模式。

隨著技術(shù)的進步，下一代人工智能也離我們越來越近，一些在人類看來如同本能般簡單的行為將有可能被新型計算機習(xí)得，比如聽說讀寫、操縱裝置和辨識方向等。開發(fā)者表示這種計算機形式將為科幻電影中獨立執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的機器人清除掉一些障礙，然而 C-3PO 和 HAL 9000 們?nèi)允请y以企及的幻想。

IBM Dharmendra Modha 主管認知計算（cognitive computing）的學(xué)者表示，“與過去我們把數(shù)據(jù)輸入計算系統(tǒng)不同，現(xiàn)在我們正將計算系統(tǒng)帶給數(shù)據(jù)。感應(yīng)器正在成為計算工具，它們?yōu)闊o處不在的計算機提供了可能?！?BR>
神經(jīng)形態(tài)處理器其名的提出要歸功于加州理工大學(xué)的物理學(xué)家 Carver Mead ，他于 1980 年代晚期創(chuàng)造了該概念。在這種處理器的電路系統(tǒng)中，電子元件仿照生物神經(jīng)突觸的形式。神經(jīng)形態(tài)計算機無須像傳統(tǒng)計算機一樣經(jīng)過“調(diào)制（programmed）”，而是依據(jù)實際情況自動調(diào)整數(shù)據(jù)，正如大腦根據(jù)實時信息不停調(diào)整神經(jīng)之間的連接和強弱一樣。

這種新科技最明顯的一個好處之一就是其允許錯誤存在的能力，這點和計算機非常不同，盡管半個多世紀以來計算機技術(shù)已經(jīng)取得了令人難以置信的進步，但其本質(zhì)仍然和馮諾依曼博士的 ENIAC 一樣 ——精準，卻容不得半點錯誤。經(jīng)過仿生學(xué)設(shè)計之后，算法將不再是一成不變的機械算法，這允許系統(tǒng)繞過錯誤，調(diào)整算法以適應(yīng)現(xiàn)實要求。

傳統(tǒng)計算機的一個缺點之一是對能源的高需求，跟真實大腦相比尤是如此。 去年，IBM 公布了名為 Compass 的超級計算機，這臺模擬人腦的超級機器大約擁有前者 10% 左右的神經(jīng)元數(shù)量 — 100 億。Compass 的運轉(zhuǎn)速度比人腦慢了 1500 倍，而其消耗的電量卻達到了數(shù)兆瓦，相比之下，人腦的所需電量僅為 20 瓦。如果將 Compass 的運算速度提升至與人腦相當，則所需電量足以滿足舊金山和紐約。