小到笔记本电脑，大到超级核算机，有核算的当地，好像就有高能耗——不对，除了咱们的大脑。
咱们的大脑奥妙无穷，特别妙的一点，便是“高效低耗”，处理问题不需求十分多的能量。也正因而，不少科学家意识到，人工智能研发，应该先学学生物脑的机理。
城市街道上，一辆无人驾驶轿车正在行进。假如这时，有一个孩子追着皮球冲上马路，出现在轿车正前方，接下来会产生什么？
车载体系的多个传感器当即捕捉到这一状况，专用的神经网络处理器和GPU开端高速运算，在大约100毫秒内完结从感知到决议计划的进程，仅仅，峰值状况能耗或许到达数百瓦；人类在大脑指挥下，相同能在风驰电掣间踩下刹车，但大脑的能耗大约只要20瓦，差不多一个节能灯泡的等级。
“作为人体最中心的‘信息处理体系’，从节能的视点看，大脑可称为国际上最先进的核算机。”浙江大学医学院教授马欢说，人的大脑有1000亿神经元，数百万亿的突触衔接，神经元之间勾连互动，形成了极端杂乱的神经网络，经过上百万年的演化，人脑以并行和散布的逻辑处理信息的方法到达了极端精妙的水准，尤为难以想象的，就能以低能耗一起处理多个使命。
实际上，除了炙手可热的人工神经网络方向外，今天人工智能的另一种思路，便是更深化地向咱们的大脑学习，也是经过高精度地模仿生物神经和身体体系，完成更强智能，即所谓“类脑智能”。
业界现已指出，AI开展的约束条件，其实不止于芯片，动力缺少的危险也火烧眉毛。支撑种种“深度学习”的高能耗，犹如悬在智能年代人类头顶的一把白。
或许，走出白暗影的期望，恰恰就萌发于咱们自己的脑筋之中——礼帽咱们的大脑可以如此高效低耗，为何不把更多精力放在模仿大脑作业机制上？
要了解大脑高效低耗运作的奥妙，还得从它的根底构成——神经元开端咱们的探求。
神经元是神经体系的根本结构和功用单元，是服务于大脑这个“信息处理体系”的“信息传递网络”，神经元构筑的，是至今咱们也没有彻底了解的神经网络。不过，科学家现已了解，神经元要想作业，就离不开传递信息的要害纽带——突触，以及生命体专属“供电站”——线粒体。
神经元的形状蛮特别，可以描述为一种极化结构，除了胞体，还有向外成长的树突和轴突，而神经元处理和存储信息的水准，可以说就取决于这些远离胞体的树突和轴突上的突触。很多突触赋予了神经元信息并行处理的才能，咱们要了解大脑的耗能问题，实际上的意思便是要设法搞清楚，突触周边的些微六合之中，能量是怎样得到精细调控的？
直接研讨人脑，现在还不实际，科学家求助于形式动物小鼠。马欢团队凭借小鼠取得的开始发现是，在学习回忆或许人工诱导的神经活动下，神经元突触邻近的线粒体基因转录明显地添加，换句话说，大脑的能量供应足够了许多。好，第一步清楚了，一旦“考虑”引发神经活动，神经元会敏捷达到一种物质能量高效和谐转化的机制。
接下来的发现便是要害所在了。本来，不同于传统核算机的全体供能方法，哺乳类动物大脑采用了一种共同的“按需供能”战略，也便是说，针对每个突触（就好比数据节点）的需求“按需分配”，投进可为神经活动（也便是信息处理）所用的线粒体“能量包”。这种专业上称为“可塑性调控”的进程，让每个神经元的活动可以既富于生机，又不会白白浪费动力。
如今，许多科学家及工程师都在经过模仿人类大脑或神经网络来推进人工智能开展。就像上文说到的，“深度学习”近年来取得了巨大的成功，比方说，方针和语音辨认方面，人工智能体现之优异，已不亚于人，甚至能打败人类大师。
但在面临许多实际国际的使命时，人工智能又还远不及人类——比如在拥堵的城市街道上辨认自行车或特定行人，或伸手端起一杯茶并稳稳地送到嘴边，令人工智能尤觉困难的，是需求创造力的作业。这正是人工智能亟须向大脑学习的当地。
向大脑学习，现已有一些项目效果令人瞩目。清华大学类脑核算研讨中心团队研发出的国际首款类脑互补视觉芯片“天眸芯”，在极低的带宽和功耗价值下，完成了高速、高精度、高动态规模的视觉信息收集；北京智源人工智能研讨院研发的“天宝”高精度仿线个力学核算单元的支撑下，可以模仿实在生物，像实在线虫相同嗅探并白云苍狗身体向爱好方针活动，下一步还有望完成避障、寻食等生命体具有的杂乱智能行为……
今天科学界的一致是，对大脑的研讨可谓自然科学的“终极边境”，打造像人脑相同高效的“机器脑”会是科学家脑中不褪色的称誉。通往这条称誉的路并不平整，但每一步都踏出期望。