在此次机器之心与国内知名人工智能公司小 i 机器人共同承办的贵阳数博会「人工智能遇上大数据」分论坛（5 月 26 日）上，探讨的话题除了之前预告的人工智能、量子计算之外，还包括大数据、认知计算。届时，IBM （中国）投资有限公司的业务拓展总经理周振将为大家做「健康数据进入认知计算时代」的主题演讲。
IBM 一直是研究量子计算、认知计算的主力。在今年 3 月底，美国劳伦斯·利弗莫尔国家实验室（LLNL）曾宣布购买 IBM 研究员为深度学习推理开发的首款类脑超级计算平台（深度 | IBM向美国国家实验室交付类脑超级计算机，将用于保障核安全）。IBM 表示芯片架构的突破能让我们加速向百亿亿次计算速度迈进，这能帮助计算机处理复杂的认知任务，如模式识别和感知处理。
IBM 的认知计算
类脑芯片信息图
什么是认知计算？
认知计算意在模仿人脑的认知、行为和感知能力。模仿人脑神经和突触设计的神经突出芯片，打破了过去70年一直使用的传统构架。
传统计算机：注重语言和逻辑思维（左脑）
神经突触芯片：出于触感和模式识别（右脑）
在过去几年，IBM科学家希望能融合两者的能力，创造整体的计算智能。
空前的规模
第二代芯片是近十几年发展与研究的顶点，是2011年的单核硬件原型的跳跃性进步。
可编程神经元量 ：256个（2011年） 发展到100万个（2014年）
可编程突触量：262144个（2011年）发展到2.56亿个（2014年）
神经突触核心：1个（2011年）发展到4096个（2014年）
要达到仅仅使用4千瓦电力供能1万亿突触，1/10瓦特需供能神经突触芯片中的2.56亿个突触。
不同于标准芯片
传统芯片一直运行，新的突触芯片由事件驱动，只在需要时运行。能造成散热环境和低能耗使用。
神经突触芯片改变了传统的冯·诺依曼计算构型，这种构型固有的限制了系统的性能。
新的架构
IBM的类脑架构包含一个神经突触核心网络。核心并行分布运行，运行方式并非全时运行，而是事件驱动运行。核心集成记忆、计算、交流于一体。单独的核心会失效，像人脑一样，整个架构依然能工作。同一芯片上的核心相互间通过芯片上的事件驱动网络交流。芯片间通过可无缝延展的芯片连接接口交流，就像大脑皮质一样，从而创造可扩展的神经形态系统。
生态系统
IBM开发的用于应用开发的端到端生态系统包括一个模拟器、一种编程语言、一个集成编程坏境、一个算法及应用库、固件、用于组成深度学习神经网络的工具、一个教学课程和实现云计算的方法。
神经形态计算将为我们带来什么？
IBM的长期目标是建立一套神经突触芯片系统，拥有10亿神经元和百万亿突触，耗能仅需一千瓦，可以全部装在一个2升的容器里。这项技术将被用于众多研究和产业领域，包括公共安全、针对盲人的视觉辅助、家庭健康监测和交通。
健康数据与认知计算
就像前面介绍的那样，IBM 神经形态计算能被用于众多研究和产业领域，健康数据也包含在内。此次论坛，IBM 的周振就将为我们分享他认为的健康数据与认知计算的关系，健康数据进入认知计算时代将会带来怎样的突飞猛进？期待，这场论坛能为我们带来更为深刻的见解。
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