西悉尼大学的科学家们正准备启动世界上第一台模拟人类大脑设计和非凡能力的超级计算机。
这项技术可以摆脱限制传统计算机的瓶颈——包括它们巨大的能源需求——并增强人工智能，有可能产生新的人工智能形式，这些人工智能不是算法，而是物理的、真正智能的决策设备。
“这不是最大的数字运算超级计算机。但这一装置的特别之处在于，它确实是为了模拟我们的神经系统和大脑的计算方式，”该大学国际神经形态系统中心主任安德烈·范·沙克教授说。
2024年4月，这台名为“深度南方”(DeepSouth)的计算机将在彭里斯附近启动，它将成为全球神经形态计算领域的一个重要里程碑，神经形态计算指的是基于大脑架构的技术。它可以被认为是生物学对量子计算的回答。
我们的大脑可以在一秒钟内用20瓦的功率进行一次百亿亿次的计算——比一个灯泡的功率还小。据估计，这比我们制造的计算机效率高100万倍，因为数据必须在设备的内存和处理器之间来回传输，从而在功率和速度上踩下了刹车。
神经形态计算通过复制神经元和突触将处理和记忆结合在一起的能力，避开了这个问题。
范·沙克表示，训练ChatGPT等人工智能模型花费了价值数百万美元的精力，这些模型仍然会犯“愚蠢的错误”。
“目前，我们拥有非常好的人工智能，拥有大型语言模型，能够真正捕捉人们的想象力和恐惧。但它们根本不像大脑那样进行计算，”范·沙克说。“它们更像是数字运算机，而且非常耗电。一旦我们了解了大脑是如何高效地工作的，就会产生不同形式的人工智能和更智能的系统。”
悉尼大学物理学教授Zdenka Kuncic说，支撑云计算的数据中心的快速电力需求是另一个快速接近的障碍，阻碍了更好的计算。她正在创建自己的基于合成突触的神经形态设备。
例如，爱尔兰五分之一的电力被数据中心消耗。“最终，这是不可持续的，”昆契奇说。“在未来，我们还能认真地继续建设多少数据中心?”
通过削减能源需求，神经形态技术可以创造出更强大的移动设备，在偏远地区独立于云运行，催生出更好的搜索和救援机器人，以及更智能的深空自动导航漫游车。
ICNS已经在国际空间站部署了神经形态传感器，这些传感器利用它们类似大脑的能力捕捉罕见的“精灵”闪电事件的图像，这是一种向上而不是向下撞击地球的红色爆发。
像大脑一样，神经形态计算机可以立即处理传入的感官信息流，过滤掉多余的数据，更像眼睛和视神经，而不是摄像机。
昆契奇说，“深度南方”最初将帮助科学家研究大脑的核心处理过程和神经系统疾病，而不必处理所有“混乱的生物学”。
昆契奇是澳大利亚研究委员会的一名研究员，该委员会部分资助了“深南”，但他没有参与超级计算机的建设。
“这不仅会把澳大利亚放在地图上，而且会在引领这项研究前进的道路上走在前列。”