今天的人類，正在並不怎麼齊心協力地展開一場「計算大逃亡」。
《流浪地球》裡，小破球要逃離太陽的吞噬，而在現實中，人類在未來很可能面對經典計算趕不上計算需求的「計算災難」。
無人駕駛、AI、基因工程、海量行動裝置，這些東西對算力的饑渴在與日俱增。而摩爾定律的瓶頸已經逼近，電晶體晶片已經日漸暴露出算力枯竭的危險。
為了擺脫這場很可能在未來爆發的「災難」，計算科學構思了不少「逃生計劃」。其中最著名的當然就是量子計算。
而在量子計算之外，人類其實還有眾多備選計劃。而作為算力解決方案Plan B存在的，是在人類大腦中尋找答案的類腦計算。
我們都知道，世界上最強大的計算機也不及一顆普通的大腦，但是大腦到底是如何完成無比複雜計算的，其實始終是一個終極謎團。
而破解大腦計算之謎的一個方案，是探尋神經元的工作原理，並仿照其工作模式製造計算設備，從而在外部世界中複製大腦的計算能力，這是一個計算科學與腦科學的融合命題，同時也是人工智慧的探索目標。
在神經元破解中，近兩年有一顆新星正在冉冉升起，它叫做人造突觸。這個對大部分人來說有點陌生的名字，可能在今天不如量子計算來得響亮，但卻很可能是類腦計算向前發展的基石——說不定哪一天，人類的計算災難將以這項名字有點奇怪的技術作為諾亞方舟。
讓我們來講述一下，人造突觸到底是個啥，發展的怎麼樣，未來又有哪些用處。
啥是突觸？
突觸這個名詞聽起來有點奇怪而陌生，然而事實上我們每個人都擁有大量的突觸。
今天我們已經知道，大腦工作是建立在龐大的神經元工作基礎上的。然而神經元之間是沒有原生質聯繫的，而是僅僅相互接觸。這些神經元之間的接觸點，就叫做突觸。
人類大腦中，包含800 億神經元和超過 100 兆個神經突觸。這些突觸之間相互產生關聯，支撐了神經元之間的互動，從而在大腦中完成每秒以兆次計數的計算，繼而產生了人類的情感、記憶與思考。
換句話說，在今天的神經學科認知力，突觸是生物智能產生的最基本單位。它們就像晶片力的電晶體，支撐了大腦與神經系統的運行。
突觸與神經元到底是如何工作的，至今還是個謎案。有研究認為突觸的主要工作形態是神經元間的化學反應，以分泌乙醯膽鹼、胺基酸類的化學物質完成頭腦中的計算。
也有理論認為突觸的基本工作形態是在神經中釋放電流，以抑制和刺激生物電極來支撐人腦的運作。同時也有理論認為，中樞神經中的環境特殊，化學反應和生物電都是工作原理的一部分。
在神經學家越來越多地搞清楚了啥是突觸之後，計算科學就會開始思考：既然大腦的算力強大，而大腦的算力以突觸為單位，那咱們人造一個突觸行不行？
計算的另一種想像：飛馳的人造突觸
人造突觸的研究從很早就開始進行，突觸傳遞的工作原理，已經在軟體層面啟發了大量技術進化。比如突觸系統中展現出的突觸可塑性，就給複雜神經網絡的構建帶來了不少啟發，甚至已經成為了AI學界的常識之一。
值得注意的是，近兩年人造突觸在硬體層面，開始不斷湧現出新的科研成果。甚至可以說，在熱鬧的AI與量子計算身旁，人造突觸這條冷清的賽道，也開始出現了要飛馳一下的跡象。
2017年，有媒體報導中美跨國科研小組，在電晶體中模仿了神經突觸的工作陌生。研究人員在一塊10釐米的晶圓上，構建了144個突觸電晶體，打造出了有史以來功耗最低的人造突觸系統。
另一個趨勢，是更多新材料被應用在了人造突觸的研製上。比如2017年4月，史丹福大學和桑迪亞國家實驗室聯合構建出了一種人工突觸，其材料主要由氫、碳兩種元素組成，具有顯著的親肉體性。這種材料將可能作用於腦機接口等領域，從而觀察和解決人腦中實際出現的問題。
在去年，人造突觸有一件大動作。2018年4月，《自然·材料》發布了麻省理工學院的最新人造突觸研究成果。科研人員模仿離子在神經元之間的流動方式，利用矽鍺制出了全新的人造突觸晶片。論文顯示，這枚完全不利用電晶體陌生的晶片，可以在識別手寫樣本中達成95%的識別準確率。
雖然人造突觸晶片今天還無法解決算力瓶頸這個史詩級難題，但這類晶片已經證明了自己擁有更低功耗、更小體積、與神經網絡等計算形態有天然契合度的優勢。
在算力需求多元化發展的今天，這些優勢還是大有作為的。
AI、計算與大腦之間：人造突觸的應用前景
人造突觸晶片，以及相關計算設備的特點，在於它完全採用類腦計算模式設計。無論是在解決AI算力需求，還是模仿人腦計算方面，都擁有著自己獨特的優勢。而且其正處於腦科學、神經科學、AI與計算科學的交叉路口上，可以從幾個領域吸收養分並做出回報，天然帶有不同的想像力。
就人工突觸工作本身而言，最希望解決的問題，當然是突破算力極限的超級計算機。相較于于2進位計算，麻省理工的人工突觸晶片已經可以同時完成14種模態計算的同時進行。如果說類腦計算被看作量子計算之外的plan B，那麼人造突觸則可以看作plan B中的重要一環。
其次，對於人工智慧來說，人造突觸晶片或許具有極高的價值。深度學習的瓶頸之一，就是對於極複雜神經網絡的模擬，很可能撞上算力極限。而人工突觸運算與神經網絡結構具有天然的契合性，尤其在複雜的瞬時AI模擬等方面，很可能讓AI發揮出更大效用。
尤其在自然模態數據的處理與交互上，人工突觸模式已經被證明要比傳統計算機適用得多，並且可以有效進行多種模態間的信息傳遞。未來我們期待的聽覺、視覺，甚至嗅覺、觸覺多模態交互計算機，很可能就產生於人工突觸研究中。
以上或許可以看作從腦科學中取經，回到計算科學中應用的場景。而反過來，人工突觸還可能從計算世界獲取某些特質，反過來幫助腦科學的進步。
比如說對於大腦的模擬，在今天是一個重大課題。即使用人類最強大的計算機，我們還是無法模擬人類大腦的運行。
而與大腦運算結構類似的人工突觸計算，則可能更好地幫助人類探索大腦，並且嘗試用計算的方式來達成大腦疾病治療、攻克阿茲海默症，甚至探索潛意識、記憶等「神秘殿堂」的奧義。
而從材料學、功耗等角度看，人工突觸晶片很可能為腦機接口打開新的紀元。人工突觸晶片在更多採用非電晶體材料。這類計算材料更加柔軟靈活，具有親人體的特點，可以讓算力與人腦更好結合，讓大腦與晶片結合更加貼近可能。