忆阻器“神经网络”
人脑比电脑具优势
这些功能是什么？比如你阅读一篇文章，你的大脑将对看到的字母和符号作出无数个瞬间决策，区分它们的形状、彼此相对位置，并根据诸多背景渠道推导出不同层次的含义，这一切就发生在你阅读文章的短时间内。改变字体，甚至字母方向，你仍能读下去并推断出同样含义。
研究人员发表在《自然》杂志上的论文称，他们开发的线路使用了基本的人工神经网络，在演示中能成功区分3个字母“z”“v”和“n”的形象，每个字母都有多种风格呈现，或加入各种“干扰”。这一过程就像人类从一群人中找出自己的朋友，或者从一串相似钥匙中挑出正确的。简单神经线路能正确地区分出简单图形。
加州大学圣巴巴拉分校电学与计算机工厂教授德米特里·斯塔科夫说：“这是一小步，但却是重要的一步。”随着今后进一步发展，该线路最终可能扩展升级到接近人脑，人脑神经元之间约有100万亿个突触连接。
论文作者之一、该校电学与计算工程系的法诺德·麦里克-贝亚特说：“虽然与实际神经网络相比，线路非常小，但也足以证明概念的实用性了。”另一位论文作者吉娜·亚当也说，随着人们对这一技术兴趣的增加，研究动力会更足，“更多技术问题的解决，能让它更快进入市场”。
记忆态存储显威能
这项技术的关键是忆阻器（“记忆”和“电阻”的结合），其电阻变化取决于电荷流动的方向。传统晶体管是依赖电子和空穴在半导体材料中的漂移和扩散，忆阻器运作则以离子为基础，与人类神经细胞产生神经电信号的方式类似。
斯塔科夫说：“记忆态的存储是一种特殊的瑕疵浓度分布的形式，能在忆阻器内来回运动。”与纯粹的电子存储器相比，离子记忆机制有许多优势，更适合用在人工神经网络中。“比如，多种不同的离子浓度分布会带来连续的记忆状态，从而模拟记忆功能。”离子比电子更重，不容易隧穿，这让人们能极大地升级忆阻器而不必牺牲其模拟性能。
这种模拟胜过数字记忆：要想用传统技术实现与人脑同样的功能，设备必须很大，装载大量晶体管，这也会消耗更多能量。论文第一作者默克·普里兹奥索说：“人们发现，在高效的类脑计算中，传统计算机的架构总有着不可避免的限制。而基于忆阻器的技术是受生物大脑的启发，以另一种完全不同的方式来执行计算。”
然而，要想接近人脑功能，还需要更多忆阻器，以构建更复杂的神经网络，才能做到人类基本毫不费力就能做到的事，比如辨认同一事物不同的样子，或凭借一幅场景中的其他物体而不是目标物本身，推断出其中有没有要找的目标物。
未来计算机有新思
“最令人兴奋的是，这种技术与其他大部分奇怪的解决方案不同，把它和普通的处理单元整合在一起并不难，而且大大促进了未来计算机的发展。”普里兹奥索说。
目前，这种新兴技术可能应用的领域已经存在，比如医疗成像，改进导航系统使其能根据图像来导航。随着市场需求的发展，按照摩尔法则预测的数字晶体管成倍增加，传统的电子设备将变得太过笨重。研究人员正在研制能量—效率密集型线路，要造出高性能计算机和记忆存储设备，还有很长的路要走。
目前，研究人员还在继续提高忆阻器的性能，升级线路复杂程度，增加人工神经网络的功能。下一步他们将把一个忆阻器神经网络和传统半导体技术整合在一起，以演示更复杂的功能，让这种早期“人工脑”做更复杂、更细微的事。理想情况下，这种“人工脑”由上万亿个这种忆阻器设备垂直整合在一起而构成，论文作者之一、材料科学家布莱恩·霍斯金斯说：“它们有许多潜在应用。毫无疑问它给了我们一种全新的思维。”
