IBM 神经元芯片 TrueNorth 要跑深度神经网络了？

最近连线杂志的记者在项目负责人 Dharmendra Modha 的带领下，近距离接触了 IBM “自适应可扩展塑性电子神经形态系统”芯片项目。该项目简称SyNAPSE，是 IBM 从 2008 年开始研究的一种能模拟人类大脑的芯片项目。

TrueNorth是首个基于 SyNAPSE 打造的芯片。该芯片内置100万个模拟神经元和2.56亿个模拟神经突触。不同芯片还可以通过阵列的方式互联。据称48颗芯片组建成的具有4800万个神经元的网络，智力水平已经和普通老鼠大脑差不多。

上个月，接触到 TrueNorth 芯片的研究人员，编写可以跑在 TrueNorth 上的深度神经网络算法。深度神经网络算法近几年在语音和图像领域有突破性的进展。深度神经网络算法现在已经是互联网的人工智能服务的主流算法，比如Facebook提供面部识别服务，微软的Skype提供语言实时翻译。目前运行深度神经网络算法的主流芯片是GPU(就是我们平时所说的显卡)，也有一些使用FPGA的尝试。

因为都是连接结构，TrueNorth 上跑深度神经网络算法也许有天然优势。但是模拟人脑对于深度神经网络算法来说，也许太复杂了。如 Michael Jordan (机器学习宗师，培养了主题模型提出者D.Blei 和 百度首席科技家 Andrew Ng 等学术名宿) 在 IEEE Spectrum 的访谈 里所说，深度神经网络的核心训练算法(误差向后传播算法)和大脑机制关系不大。Jordan 还表示，我们对大脑的机制，比如我们怎么思考、怎么记忆、怎么发生情绪，还不了解。

因此模拟人脑的 TrueNorth 能否从深度神经学习这个维度进入实用，还需要观察。