神经网络计算机与纳电子学
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2025-03-13
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神经网络计算机与纳电子学 ＼『
许 其 贞
［提要］本文是作者为生物医学工程硕士研究生而写的一篇科学报告纲要。讨论人脑的若
干问题 ，提 出一系列个人的见解 ，介绍神经网络计算机 及其 支持 的技术基础 ，纳电子 学与
是子芯片的发展与展望．
一
、弓ｌ 论
许多年前，人｛ｒ】就因微计算机具有较强的智能特点，给微墅计算机 冠以美好 的命名，
移：专 微 电脑 ，时至今 日，所谓 徽 电脑 与入脑的差异仍然如此之大 ，以致于许多有识
之七 。不再采用徽电脑来命名微型计算机 ，即使当前 的第五代计算机和 日本已经宣布开始
研突的第六代计算机也只是简称为。人工智能计算机 而已．
人脑的奥秘 ，实 际上至今远未能揭开．
二、人脑与电脑
科学家认为当代神经科学，如同二十世纪初期的物理学和二十世纪五十年代的分子
生物学那么重要 ，预言 它对人类 社会的影 响将更为深远 ．就美国来说 ，美国国会甚至宣称
。九十年代是脑的十年 ．
就人脑的构成和功能而论，将入脑理解成为一台高级的数字式计算机 ，应诙是没有问
题的 ．医学界的研究表明 ，大脑约有 １０００亿个神经元 （前八年的估 计仅 １４０亿），这些神经
元在其形 态，生存和 生理方面各不相同，但是状态却都 只有两种，显然类似于致字 计算机
的二进锕 基本 单元 ，而在脑内还 有多达几千亿的胶质细胞 ，形成 了极其复杂 的神经 网络 。
显然这些神经元包插锗存信息．加工信息 。并且做出必要的反应，因而入脑类似予一台尚
未能揭开奥秘的极其高级的计算机．不仅如此，医学界早已判明，即使形态非常接近的左
右的两半球人脑；其功铑也不糨同，左半球具有逻辑 思考能力，可进行数值运算 ，而右半球
具有直觉，识别、学习和推理等功能．但是多年以来，人们虽试图寻找入脑的控铝中心，即
寻找人体智能的控制中心，都相继以失败而告终．非常明显，当代电脑的基本模式，邸冯 ・
诺依曼计算机 的投式 。并非人脑的模式 。
实际上人们。 ｌ寸人脑的认识。远远没龅解开．例如入脑有如此之多的神经元 。是通过什
么方式进行渣锭 茁行信息的存储和处理，也就是通过什么方式对高达 １０００亿的神经元
进行。寻址 鲍。迄今 毋 是个解不开的谜
又虹 人驹 ｛｝｛｛ 记 然只有两种状态，它所能够接受和进行处理 的信息 ．当然只是数字
信号 ，而 ’ ：八毹总认为人体感 自所感受的信 号是模 拟信号 。例如感到声和光均ｊ誉
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电 计算枧 问 子 ｉ ．÷６ ，至如 近五 年 ，先后经 毫平螬 、彘津蟹、 成电路和
足规模 靠成电路 四代 ，当令， 们 瑾．在 大力研 究第五代 电子计算机翮镣 ｝弋 算机 ，这就是
链入｛ｆ】命名为神经网络计算机 的人工智能ｔｔ算机 ．
兰、人工智镶计算机
人工智能计算机的主娶特点，是模仿入瞌的基本处理方式
一直列第四代计算机为止 ，入｛『】一直采用冯 ・诺依 曼计苒机的基本结构方式 ，这种型
武是把要处理的数据、文字、图象、声音等等，都全部变威规定的任务．由规定好的程序，即
计算机软件的规定来执行。
人工智 髓计算机 已经抛 弃冯 ・诺依曼计算机校 式 ，它是 由数据而不是 由指令来疆动
程序的执行 ，它是靠运算器的操作致 ，全部到达为标志 ，来驱动操作执行的机嚣 ，因此当多
个撮作致同时描述一事件时，它就可以弗行运转，丽不受程序的限舒，这种方式把甘算机
的处理逮事，至少 比冯 ・诺依曼计算祝 提高两个致量缎，
人工智能计算机采用并行结构，改交了传统计算机的基本程序 。传统的方 式是从中央
存储器中取出数据，对 它进行运算、然后再迭回中央存诸器．这样同一类事件的一系到运
算 ，只能一个个 地顺序进行 ，面并行处理 方式 ，就 可以在同一时间内，取 出一系列数 据 对
它同时进行运算处理，然后送到分布式的存储嚣之中，这样就大大地提高计算机的效率，
人工智能计算机的语育也已经问世，这种称为 ＰＲＯＬＯ０的机器语育，是一种逻辑｛｝
算语言，它比传统的计算机语言更容易为程序员所掌握，它使程序员能够用逻辑来规定
算机的任务．丽不是徽传统计算机那样．用程序设计来规范计算机在什么时候，应该傲什
么 ｉ＝．＝仵
鉴于八工智能计算机的基本工作模式，类似于神经网络，因此人们只称之为神经网络
计算 ．而其简化的型式 。往往称之为神经元计算机 ．
四、神经网络计算的发展
择玺网络计算机的发展是十分迅速的．迄今为止。无论在大脑左半球型式和大脑在半
球型式的神经网络 计算机 ，都有 缀大的发展 ．其中最为困难 的是模仿人体大肪右半球具有
辛习 ，推 理型式 的 计算机
１９９０年日本 Ｆ］立公 司推 出通用型神经元计苒机 ，它宣称装有当时世界上学习速度盈
快内学习电路 ，每秒可以进行 ２３亿次的学习动 作。该计算机系统由带学习电路的 １１５２个
・７４ ・
摘要：
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