神经形态计算 - 历史和演进

神经形态计算并非起源于 21 世纪的概念，自 20 世纪 50 年代以来，它就一直是人们讨论的话题，并且随着时间的推移发生了重大变化。20 世纪 80 年代，生物学家对人类大脑的功能有了更清晰的了解，取得了重大突破。在本节中，我们将探讨神经形态计算机的历史进步和未来发展方向。

早期概念和起源

20 世纪 30 年代初:数学家和计算机科学家 Alan Turning 得出一个证据，即如果以算法的形式提供，计算机可以像人类一样进行数学计算。
1948 - 1950:加拿大心理学家 Donald Hebb 在神经科学领域取得了突破，他提出了突触可塑性和学习之间的相关性理论。随后，艾伦·图灵开发了一种基于人类神经元的认知建模机器。
1958 年:美国海军随后创建了一个用于图像识别的感知器，但当时人们对大脑如何工作的了解有限，因此未能实现。
20 世纪 80 年代:神经形态计算的现代时代始于 20 世纪 80 年代，当时加州理工学院教授 Carver Mead 提出了"神经形态工程"一词。 Mead 创建了一个模拟电路，模仿生物神经系统的结构和功能。

Mead 的努力为未来的神经形态研究奠定了基础，这有助于设计模拟神经元和突触行为的系统。早期的神经形态系统主要是实验性的，专注于了解大脑如何处理信息，而不是实际的计算应用。

在 20 世纪 90 年代和 21 世纪初期，随着称为脉冲神经网络 (SNN) 的专用硬件的发展，神经形态计算研究得到了扩展。这些系统能够进行事件驱动处理，类似于生物神经元仅在满足某些条件时才"激发"的方式。

这一时期还见证了机器学习和人工智能的进步，进一步增加了人们对大脑启发式计算模型的兴趣。然而，神经形态计算仍然在很大程度上处于实验阶段，主要应用于学术研究和机器人等领域。

在 2010 年代初期，IBM 的 TrueNorth 和英特尔的 Loihi 等更先进的神经形态芯片被开发出来，成为神经形态计算机发展的重要转折点。这些芯片旨在并行处理信息，模仿类似大脑的处理，并实现显著的能源效率。

神经形态硬件在现实世界的应用中变得更加实用，包括自主系统、实时传感处理和边缘计算。

神经形态计算的发展还远未完成。随着研究的继续和对更高效、更智能计算的需求的增长，神经形态系统有望在人工智能、机器人等领域发挥越来越重要的作用。

神经形态计算机为节能、类似大脑的处理提供了巨大的可能性，但它对于大多数人工智能和机器学习任务来说还不实用，例如自然语言处理 (NLP)、大规模监督学习或强化学习，这些任务需要高度可扩展和通用的硬件。