神經形態計算 - 歷史與演變

神經形態計算並非21世紀才出現的概念，它自20世紀50年代以來就一直是討論的話題，並且隨著時間的推移發生了顯著的演變。20世紀80年代取得了重大突破，當時生物學家對人腦功能有了更清晰的瞭解。在本節中，我們將探討神經形態計算機的歷史進步和未來前景。

早期概念和起源

• 20世紀30年代早期：數學家和計算機科學家艾倫·圖靈證明，如果以演算法的形式提供，計算機可以像人類一樣進行數學計算。
• 1948 - 1950年：加拿大心理學家唐納德·赫布在神經科學領域取得了突破，他提出了一種突觸可塑性和學習之間的相關性理論。在此之後，艾倫·圖靈開發了一種基於人類神經元的認知建模機器。
• 1958年：美國海軍隨後建立了一個用於影像識別的感知器，但當時對大腦的工作原理了解有限，因此未能成功。
• 20世紀80年代：加利福尼亞理工學院教授卡弗·米德在20世紀80年代引入了“神經形態工程”這一術語，標誌著神經形態計算的現代時代開始。米德建立了類比電路，模擬生物神經系統的結構和功能。

米德的努力為未來的神經形態研究奠定了基礎，這有助於設計模擬神經元和突觸行為的系統。早期的神經形態系統主要用於實驗，重點在於理解大腦如何處理資訊，而不是實際的計算應用。

20世紀90年代和21世紀頭十年的進步

在20世紀90年代和21世紀初，隨著稱為脈衝神經網路 (SNNs) 的專用硬體的開發，神經形態計算研究得到了擴充套件。這些系統能夠進行事件驅動處理，類似於生物神經元只有在滿足特定條件時才“激發”。

這一時期還見證了機器學習和人工智慧的進步，進一步增加了人們對大腦啟發式計算模型的興趣。然而，神經形態計算在很大程度上仍然是實驗性的，其主要應用在學術研究和機器人技術等領域。

現代和突破

在21世紀10年代初期，開發了更先進的神經形態晶片，例如IBM的TrueNorth和英特爾的Loihi，這成為神經形態計算機發展的一個重要轉折點。這些晶片設計用於並行處理資訊，模擬類似大腦的處理方式，並實現顯著的能源效率。

神經形態硬體變得更適合實際應用，包括自主系統、即時感官處理和邊緣計算。

未來展望

神經形態計算的演變遠未完成。隨著研究的繼續以及對更高效和更智慧計算的需求的增長，神經形態系統有望在人工智慧、機器人技術等領域發揮越來越重要的作用。

神經形態計算機為節能、類似大腦的處理提供了巨大的可能性，但對於大多數人工智慧和機器學習任務（例如自然語言處理 (NLP)、大規模監督學習或強化學習）而言，它還不夠實用，這些任務需要高度可擴充套件和通用的硬體。