去年8月，IBM发布了运营方式与人脑神经元和神经元相近的芯片。据《麻省理工技术评论》网站报导，目前，IBM早已开始研发新一代人脑仿真芯片，使移动设备能更佳地已完成一些对人脑来说非常更容易但对计算机来说却非常艰难的任务，例如语音辨识和演绎图片。

　　负责管理IBM研究院的高级副总裁约翰柯利(JohnKelly)回应，我们在开发新一代芯片，但目前最重要的是找寻商业合作伙伴。企业可以把这一芯片用作所有种类的移动设备、机器、汽车等产品中。　　《麻省理工技术评论》回应，柯利称作手机等产品配备脑灵感芯片使得它们能辨识机主所说的话，跟踪周围再次发生的活动。

目前与这一技术最相似的产品能听懂几个关键字。用户能通过说道HeySiri苏醒苹果最新款iPhone，OKGoogle能苏醒部分Android手机。　　IBM的TrueNorth芯片架构是通过由美国国防部高级研究计划局资助的一个项目研发的，目的使便携式计算机在需要利用云计算技术，只用于很低能耗的情况下，运营图像或语音辨识等先进设备机器智能软件。　　柯利回应，IBM在与著名计算机系统制造商接洽应用于TrueNorth的事宜，但没透露明确的合作伙伴，我们在与移动和物联网领域的厂商接洽。

TrueNorth芯片可以作为协处理器应用于在设备中。　　去年8月份发布的TrueNorth芯片大小与邮票非常，有100万个硅神经元，以及2.56亿个与神经元类似于的相连。TrueNorth的能耗严重不足与其尺寸非常的传统芯片的千分之一。

在IBM的展示中，其神经网络能已完成动态辨识视频中有所不同车辆等任务。　　但是，由于TrueNorth芯片与现有计算机芯片有相当大不同之处，因此它拒绝新的软件开发方法。其逆神经元的工作方式不同于基于软件的人工神经网络。

最近，通过一种取名为深度自学的方法，谷歌、Facebook和微软公司在利用人工神经网络处置语音和图像方面获得了突破。　　《麻省理工技术评论》称之为，IBMTrueNorth架构中的神经元利用电子电源尖峰对数据展开编码，仿真生物神经元的尖峰信号。用作深度自学中的仿真神经元不用于尖峰。

　　在语音辨识或图像处理等任务方面，利用尖峰神经元的人工神经网络还包括IBM的技术在内，性能还不如利用深度自学的类似于技术。Facebook人工智能实验室负责人、深度自学专家雅恩乐昆(YannLeCun)对利用尖峰神经元的人工神经网络的实用性明确提出了猜测。　　负责管理IBM脑灵感芯片研发的德尔门德拉什德哈(DharmendraModha)驳斥称之为，对于在低能耗芯片中运营的神经网络而言，尖峰是至关重要的。

他说道，其团队早已开始研发涉及工具，把经过充份训练的深度自学神经网络重制到TrueNorth芯片，芯片是基质，能同构各种各样的神经网络。　　索尔克生物研究所计算出来神经生物学实验室掌门特伦斯塞吉诺斯恩(TerrenceSejnowski)称之为，要想要使便携式计算机在不消耗大量能源或利用云计算技术的情况下已完成智能型任务，尖峰神经元是最重要的。　　《麻省理工技术评论》认为，即使IBM的脑灵感芯片架构与深度自学技术和好，也将面对竞争。

谷歌早已在研发能在现有移动设备上运营的人工神经网络。还包括著名移动芯片厂商高通在内的数家公司在研发芯片，以在手机等计算出来设备和车载计算机上运营现有的深度自学软件。

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