神经形态计算 - 历史与演变

神经形态计算并非21世纪才出现的概念，它自20世纪50年代以来就一直是讨论的话题，并且随着时间的推移发生了显著的演变。20世纪80年代取得了重大突破，当时生物学家对人脑功能有了更清晰的了解。在本节中，我们将探讨神经形态计算机的历史进步和未来前景。

早期概念和起源

• 20世纪30年代早期：数学家和计算机科学家艾伦·图灵证明，如果以算法的形式提供，计算机可以像人类一样进行数学计算。
• 1948 - 1950年：加拿大心理学家唐纳德·赫布在神经科学领域取得了突破，他提出了一种突触可塑性和学习之间的相关性理论。在此之后，艾伦·图灵开发了一种基于人类神经元的认知建模机器。
• 1958年：美国海军随后创建了一个用于图像识别的感知器，但当时对大脑的工作原理了解有限，因此未能成功。
• 20世纪80年代：加利福尼亚理工学院教授卡弗·米德在20世纪80年代引入了“神经形态工程”这一术语，标志着神经形态计算的现代时代开始。米德创建了模拟电路，模拟生物神经系统的结构和功能。

米德的努力为未来的神经形态研究奠定了基础，这有助于设计模拟神经元和突触行为的系统。早期的神经形态系统主要用于实验，重点在于理解大脑如何处理信息，而不是实际的计算应用。

20世纪90年代和21世纪头十年的进步

在20世纪90年代和21世纪初，随着称为脉冲神经网络 (SNNs) 的专用硬件的开发，神经形态计算研究得到了扩展。这些系统能够进行事件驱动处理，类似于生物神经元只有在满足特定条件时才“激发”。

这一时期还见证了机器学习和人工智能的进步，进一步增加了人们对大脑启发式计算模型的兴趣。然而，神经形态计算在很大程度上仍然是实验性的，其主要应用在学术研究和机器人技术等领域。

现代和突破

在21世纪10年代初期，开发了更先进的神经形态芯片，例如IBM的TrueNorth和英特尔的Loihi，这成为神经形态计算机发展的一个重要转折点。这些芯片设计用于并行处理信息，模拟类似大脑的处理方式，并实现显著的能源效率。

神经形态硬件变得更适合实际应用，包括自主系统、实时感官处理和边缘计算。

未来展望

神经形态计算的演变远未完成。随着研究的继续以及对更高效和更智能计算的需求的增长，神经形态系统有望在人工智能、机器人技术等领域发挥越来越重要的作用。

神经形态计算机为节能、类似大脑的处理提供了巨大的可能性，但对于大多数人工智能和机器学习任务（例如自然语言处理 (NLP)、大规模监督学习或强化学习）而言，它还不够实用，这些任务需要高度可扩展和通用的硬件。