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两个芯片原型提供了进一步证据，证明“平行处理”日益提高的重要性。平行处理具体是指电脑同时处理多个任务。多任务处理对渲染图片和处理大量数据非常重要。迄今为止，这两个芯片仅用于处理一些非常简单的任务，例如操控一辆仿真车穿过迷宫或者玩《Pong》。它们终走出实验室并应用于实际产品可能需要10年或者更长时间。
日前，由瑞士、德国和美国的科学家组成的研究小组首次成功研发出一种新奇的微芯片，能够实时模拟人类大脑处理信息的过程。这项新成果将有助于科学家们制造出能同周围环境实时交互的认知系统，为神经网络计算机和高智能机器人的研制提供强有力的技术支撑。
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以前的类似研究都局限于在传统计算机上研制神经网络模型或在超级计算机上模拟复杂的神经网络，而新研究的思路是：研发在大小、处理速度和能耗方面都可与真实大脑相媲美的电路。研究小组成员基尔克莫·因迪韦里表示：“我们的目标是直接在微芯片上模拟生物神经元和突触的属性。”
做到这一点面临的主要挑战，是配置由人造神经元组成的网络，让其能执行特定的任务。研究小组现在已经成功地攻克了这一“碉堡”，他们研发出一种被称为“神经形态芯片”(neuromorphic chips)的装置，能够实时执行复杂的感觉运动任务，并借助这一装置，演示了一个需要短期记忆力和依赖语境的决策能力的任务，这是认知测试所必需的典型特征。
研究小组把神经形态神经元与利用神经处理模块——相当于所谓“有限自动机”的网络相结合。有限自动机是一个用来描述逻辑过程和计算机程序的数学概念。行为可以表示为有限自动机，由此以自动化的方式转给神经形态硬件。因迪韦里说：“网络连接模式非常类似于在大脑中发现的结构。”
由于神经形态芯片可以实时处理输入的信息并作出回应，有关认为这项技术将有望走向实用化，从而允许机器人在复杂环境中，在不受人类远程遥控的情况下实现自动作业。
这项技术的采用还将有望在未来让计算机能够在有部件损坏的情况下继续运作，就像人类的大脑那样，每天损失数以百万计的脑细胞，但是其整体的思维能力却仍然继续正常运转。
欧盟、美国和瑞士目前正在紧锣密鼓地研制模拟大脑处理信息的神经网络计算机，希望通过模拟生物神经元复制人工智能系统。这种新型计算机的“大脑芯片”迥异于传统计算机的“大脑芯片”。它能运用类似人脑的神经计算法，低能耗和容错性强是其优点，较之传统数字计算机，它的智能性会更强，在认知学习、自动组织、对模糊信息的综合处理等方面也将前进一大步。
不过也有人表示了担忧：装上这种芯片的机器人将来是否会在智能上超越人类，甚至会对人类造成威胁？
不少科学家认为，这类担心是完全没有必要的。就智能而言，目前机器人的智商相当于4岁儿童的智商，而机器人的“常识”比起正常成年人就差得更远了。美国科学家罗伯特·斯隆日前说：“我们距离能够以8岁儿童的能力回答复杂问题的、具有常识的人工智能程序仍然很遥远。”日本科学家广濑茂男也认为：即使机器人将来具有常识并能进行自我复制，也不可能对人类造成威胁。值得一提的是，中国科学家周海中在1990年发表的《论机器人》一文中指出：机器人并非无所不能；它在工作强度、运算速度和记忆功能方面可以超越人类，但在意识、推理等方面不可能超越人类。另外，机器人会越来越“聪明”，但只能按照制定的原则纲领行动，服务人类、造福人类。
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