（文章來源：萬象經驗）

加州大學洛杉磯分校的科學家詹姆斯·吉姆澤夫斯基和亞當·斯蒂格是一個國際研究團隊的成員，該團隊朝著創(chuàng)造思維機器的目標邁進了一大步。在日本國家材料科學研究所的研究人員的帶領下，研究小組創(chuàng)造了一種實驗裝置，該裝置顯示出類似于大腦學習、記憶、遺忘、清醒和睡眠的某些行為特征。這篇發(fā)表在《科學報告》上的論文描述了一個處于不斷變化狀態(tài)的網絡。

“這是一個介于有序和混沌之間的系統(tǒng)，處于混沌的邊緣?！毖芯咳藛T說，“該設備以不斷進化和變化的方式模仿了人類大腦。它會產生不同類型的行為模式，而且不會重復?！边@項研究是沿著這條道路邁出的早期一步，最終可能會導致計算機在物理和功能上類似于大腦機器，它們可能能夠解決當代計算機所面臨的問題，并且可能比當今的計算機所需要的電能要少得多。

研究人員研究的這個裝置是由平均直徑只有360納米的銀納米線纏繞而成的。納米線被包覆在約1納米厚的絕緣聚合物中?？偟膩碚f，這個裝置的面積大約是10平方毫米。納米線可以在硅片上隨機自組裝，形成高度互聯(lián)的結構，與形成大腦皮層的結構非常相似，大腦皮層涉及語言、感知和認知等更高功能。

將納米線網絡與傳統(tǒng)電子電路區(qū)別開來的一個特點是，電子流過納米線網絡，導致網絡的物理結構發(fā)生變化。在這項研究中，電流導致銀原子從聚合物涂層內遷移，并在兩條納米線重疊處形成連接。這個系統(tǒng)有大約一千萬個這樣的連接，類似于腦細胞連接和交流的突觸。

研究人員將兩個電極連接到類似大腦的網狀物上，以觀察網絡的運行情況。他們觀察到“緊急行為”，這意味著網絡顯示出整體特征，而這些特征不能歸因于構成網絡的各個部分。這是另一個特點，使網絡類似于大腦，并將其與傳統(tǒng)計算機區(qū)分開來。當電流通過網絡后，納米線之間的連接在某些情況下會持續(xù)一分鐘之久，這類似于大腦的學習和記憶過程。其他時候，在充電結束后，這些連接會突然關閉，模仿大腦的遺忘過程。

在其他的實驗中，研究團隊發(fā)現(xiàn)，當輸入的能量較少時，該設備表現(xiàn)出的行為與神經科學家使用功能性核磁共振成像(MRI)拍攝睡眠中的人的大腦圖像時所看到的一致。在更大的功率下，納米線網絡的行為與清醒大腦的行為一致。這項研究的合著者斯蒂格說：“我們的方法可能有助于產生既節(jié)能又能處理現(xiàn)代計算機極限的復雜數(shù)據集的新型硬件。”

納米線網絡的邊緣混沌活動不僅類似于大腦內部的信號，而且類似于其他自然系統(tǒng)，如天氣模式。這可能意味著，隨著進一步的開發(fā)，該設備的未來版本可以幫助建立這樣復雜的系統(tǒng)模型。在其他的實驗中，研究人員已經成功地設計出了一種銀納米線設備，能夠根據前幾年的交通數(shù)據成功地預測洛杉磯交通模式的統(tǒng)計趨勢。

由于它們與大腦內部的工作原理相似，未來基于納米線技術的設備也可以像大腦自身的處理一樣展示出能源效率。人腦的用電量大致相當于一個20瓦白熾燈的用電量。相比之下，那些承擔大量工作任務的計算機服務器所消耗的能源相當于許多家庭的能源總量，同時還伴隨著碳足跡。
（責任編輯：fqj）