人工智慧終極目標是能夠像人類一樣擁有自己心智，但有研究學者說一直以來所發展的人工智慧其實只是重複模式識別工作而已，在給定x資料下透過學習出f函式找出相對應的y，電腦須從資料中盡可能找出一些規則模式從而讓x可以順利變成y，而這些規則很大機會可能與人類所思考的流程完全不同，因此學者開始研究要如何使電腦如人類一樣的建立思考流程，而不是單純暴力的從資料中找出資料模式。

類腦晶片

既然要讓電腦像人類般思考，那就要打破目前電腦資料流處理架構，人類腦神經處裡資料是以數以萬計個神經元突觸同時接收與傳遞消息，但電腦卻必須先將資料儲存在硬體設備，等待CPU處理指令流再一個一個從硬體設備中取回資料，完全不同於人類大腦的資料處裡流程。

為了讓電腦更像人類大腦，研究人員發明類腦晶片來取代傳統二進位資料流晶片，其元件是以模仿人類大腦神經元突觸來設計，突觸間距離與傳遞多少能量會造成甚麼結果都要精心考量，因此在設計上有很大的硬體障礙要克服。

目前麻省理工學者經過無數次的嘗試，成功設計出最接近人類大腦資料傳遞方式的晶片，透過特定電壓與突觸距離，讓晶片可以複製出相同反應，避免不確定性太高而造成不可控結果，前研究人員以圖形辨識領域常用的手寫辨識資料成功讓晶片達到95%的識別度，代表以晶片模擬神經元突觸是可行的，這為近來開始火紅的邊緣運算帶來非常大的機會，以往資料分析都是透過將資料傳遞到雲端，由雲端伺服器分析後在傳回端設備，這過程因為資料的傳輸時間很長，有可能無法即時回應，藉由類腦晶片的成功，只要在端設備中使用類腦晶片，就能到即時分析即時回應，不再透過雲端來處理資料，實現出可攜式神經網路概念。

Reference

1. 麻省理工「類腦晶片」最新突破：可將人腦能力「複製」到晶片
2. 類腦計算晶片與類腦智能機器人發展現狀與思考