類似于蘋果Siri這樣的人工智能服務(wù)，都需要把用戶問題傳輸?shù)竭b遠的數(shù)據(jù)中心，然后通過數(shù)據(jù)中心的運算再傳回答復(fù)。此類人工智能服務(wù)需要依托云計算，是因為目前的電子設(shè)備還沒有足夠的計算力，來運行機器學(xué)習(xí)所需的超強處理算法。

目前絕大多數(shù)智能手機中配置的CPU，都無法單獨支持在設(shè)備中運行像Siri這樣的系統(tǒng)。不過理論神經(jīng)科學(xué)家、加拿大人工智能初創(chuàng)公司Applied Brain Research聯(lián)席首席執(zhí)行官克里斯·艾利斯密斯（Chris Eliasmith），對新型芯片將會改變這一切充滿了信心。

“許多人都認為摩爾定律已走向終結(jié)，這意味著使用同樣的方式，我們將無法廉價的獲得‘更多計算力’，”艾利斯密斯說。在他看來，神經(jīng)形態(tài)芯片的快速發(fā)展將會解決這一問題。雖然神經(jīng)形態(tài)芯片并不廣為人知，但若干家大型芯片制造商已在開發(fā)此類芯片。

傳統(tǒng)CPU的處理指令基于“時鐘時間”--信息如同被節(jié)拍器管理一樣按一定的時間間隔發(fā)送。神經(jīng)形態(tài)芯片在芯片中模擬人腦同步處理多種數(shù)據(jù)的能力。根據(jù)圖像、聲音或其他信號的變化，神經(jīng)元可以改變與其他神經(jīng)元之間的聯(lián)系。所以說，這些神經(jīng)形態(tài)芯片模擬的是人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以實現(xiàn)人腦的部分功能。

神經(jīng)形態(tài)芯片之所以具有巨大的市場潛力，是因為此類芯片處理人工智能算法的耗電量極低。舉例來說，一塊由IBM制造的神經(jīng)形態(tài)芯片包含了五倍于英特爾標準處理器的的晶體管，但卻只需要耗費70毫瓦特的電量。而一塊英特爾處理器需要35至140瓦特的電量，耗電量最高達到神經(jīng)形態(tài)芯片的2000倍。

艾利斯密斯指出，神經(jīng)形態(tài)芯片的概念并不新鮮，從上世紀80年代就已開始設(shè)計。但是當時的設(shè)計需要把特定算法直接植入到芯片當中，這意味著需要一塊芯片了識別動作，用另一塊芯片來檢測聲音，還沒有芯片能夠像人類大腦皮層一樣扮演通用處理器的角色。

這部分的源自于程序員還沒有辦法設(shè)計出與通用芯片配合使用的算法。因此即便是類似大腦的芯片早已被開發(fā)出來，為它們開發(fā)算法仍是研究人員主要的挑戰(zhàn)之一。

這些努力的核心是一款名為“Nengo”的編譯器，開發(fā)者使用它為能夠在通用神經(jīng)形態(tài)芯片硬件中運行的人工智能應(yīng)用開發(fā)自己的算法。編譯器是程序員用于編寫代碼的軟件工具，它把代碼翻譯成復(fù)雜的指令，讓硬件能夠做一些事情。

讓Nengo實用性增強的是它使用了程序員們熟悉的Python變成語言，以及它把算法加載到如神經(jīng)形態(tài)芯片等許多不同硬件平臺中的能力。很快，熟悉Python的程序員就能夠為神經(jīng)形態(tài)芯片硬件編寫復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)（neural nets）。

“類似于視覺系統(tǒng)、語言系統(tǒng)、動作控制和適應(yīng)性自動控制器早已被植入了Nengo，”Applied Brain Research另一位聯(lián)席首席執(zhí)行官彼得·蘇瑪（Peter Suma）表示。

使用Nengo編譯器編寫的最令人印象深刻的系統(tǒng)名為Spaun。在2012年發(fā)布之后，Spaun被譽為計算機模擬的最復(fù)雜的大腦模型。Spaun能夠接收視覺輸入，計算結(jié)果，并通過機械手書寫下來。它的表現(xiàn)出來的智能，曾經(jīng)只被人類所擁有。雖然Spaun不夠完美，但它極佳的表明，計算機終有一天會模糊人類與機器認知的界限。最近通過使用神經(jīng)形態(tài)芯片，大多數(shù)Spaun的運行速度提升了9000倍，且耗電量要比原來使用常規(guī)CPU更低。到2017年年底，所有的Spaun都將會在神經(jīng)形態(tài)芯片硬件中運行。

艾利斯密斯因為自己的項目贏得了加拿大自然科學(xué)與工程技術(shù)研究理事會（NSERC）的約翰·波蘭尼獎（John C. Polyani），此獎也是加拿大對突破性科學(xué)成就的最高認可。在蘇瑪偶然知道了艾利斯密斯的研究項目之后，他們二人開始攜手商業(yè)化這些工具。

“Spaun向我們表明，終有一天人類能夠開發(fā)出流暢的智能推理系統(tǒng)，而神經(jīng)形態(tài)芯片將會在短期內(nèi)讓人工智能了解許多類型的語境，”蘇瑪說。蘇瑪還強調(diào)，“像Siri一樣，在明確的發(fā)出指令之前，如今的人工智能仍都處于離線狀態(tài)，我們很快將會擁有永遠在線、陪伴在用戶左右的人工智能助理。”

“想象一下Siri能夠聽到和看到用戶的所有談話和交流。用戶可以詢問類似于‘中午午餐時我和誰談?wù)摿藮|京產(chǎn)品發(fā)布會？’或是‘瑪麗莎為我妻子的生日禮物有什么想法？’等問題，”他說。當問及用戶的敏感信息是否會被一些公司掌握時，蘇瑪強調(diào)人工智能會通過用戶自己的設(shè)備處理算法，因為信息不需要再通過大公司的服務(wù)器進行處理。

對艾利斯密斯而言，“永遠在線”是實現(xiàn)真正意義的機器認知的必要一步。“如今市場中絕大多數(shù)的人工智能系統(tǒng)和我們使用的生物智能系統(tǒng)的最大區(qū)別，就是后者永遠是即時運行的。在物理世界里，身體和大腦是配合使用的，”他說。

IT產(chǎn)業(yè)早已付出了大量的努力，欲把自己開發(fā)的人工智能技術(shù)推廣給用戶。包括蘋果、亞馬遜、三星電子、谷歌、Facebook等公司，都在開發(fā)自己的語音助手，希望有一天能夠讓它們成為數(shù)字助手。

隨著神經(jīng)形態(tài)芯片和Nengo等工具的崛起，人工智能很快將會在用戶手機中展示出驚人的自然智商水平。