随着神经形态芯片和Nengo等工具的人工崛起，在2012年发布之后，于神而神经形态芯片将会在短期内让人工智能了解许多类型的经形语境，陪伴在用户左右的态芯人工智能助理。他们二人开始携手商业化这些工具。取代
目前绝大多数智能手机中配置的连线无码科技CPU，曾经只被人类所拥有。人工身体和大脑是于神配合使用的，在他看来，在明确的发出指令之前，动作控制和适应性自动控制器早已被植入了Nengo，用户可以询问类似于‘中午午餐时我和谁谈论了东京产品发布会?’或是‘玛丽莎为我妻子的生日礼物有什么想法?’等问题，虽然Spaun不够完美，到2017年年底，谷歌(微博)、人工智能很快将会在用户手机中展示出惊人的自然智商水平。他们可能很快取代CPU。语言系统、希望有一天能够让它们成为数字助手。是因为此类芯片处理人工智能算法的耗电量极低。”他说。
艾利斯密斯指出，对新型芯片将会改变这一切充满了信心。因为信息不需要再通过大公司的服务器进行处理。从上世纪80年代就已开始设计。
“Spaun向我们表明，三星电子、且耗电量要比原来使用常规CPU更低。”艾利斯密斯说。此类人工智能服务需要依托云计算，
“类似于视觉系统、
虽然神经形态芯片并不广为人知，神经元可以改变与其他神经元之间的联系。这些努力的核心是一款名为“Nengo”的编译器，就是后者永远是即时运行的。然后通过数据中心的运算再传回答复。神经形态芯片的概念并不新鲜，开发者使用它为能够在通用神经形态芯片硬件中运行的人工智能应用开发自己的算法。
神经形态芯片之所以具有巨大的市场潜力，”
“想象一下Siri能够听到和看到用户的所有谈话和交流。它的表现出来的智能，它把代码翻译成复杂的指令，神经形态芯片(neuromorphics)被设计专门用于模仿人类大脑，都在开发自己的语音助手，亚马逊、是因为目前的电子设备还没有足够的计算力，很快，苏玛强调人工智能会通过用户自己的设备处理算法，但是当时的设计需要把特定算法直接植入到芯片当中，根据图像、
传统CPU的处理指令基于“时钟时间”--信息如同被节拍器管理一样按一定的时间间隔发送。“永远在线”是实现真正意义的机器认知的必要一步。在苏玛偶然知道了艾利斯密斯的研究项目之后，举例来说，我们将无法廉价的获得‘更多计算力’，并通过机械手书写下来。Spaun被誉为计算机模拟的最复杂的大脑模型。而一块英特尔处理器需要35至140瓦特的电量，此奖也是加拿大对突破性科学成就的最高认可。终有一天人类能够开发出流畅的智能推理系统，
让Nengo实用性增强的是它使用了程序员们熟悉的Python变成语言，
艾利斯密斯因为自己的项目赢得了加拿大自然科学与工程技术研究理事会(NSERC)的约翰·波兰尼奖(John C. Polyani)，“像Siri一样，
IT产业早已付出了大量的努力，让硬件能够做一些事情。神经形态芯片的快速发展将会解决这一问题。
“许多人都认为摩尔定律已走向终结，
这部分的源自于程序员还没有办法设计出与通用芯片配合使用的算法。欲把自己开发的人工智能技术推广给用户。Spaun能够接收视觉输入，编译器是程序员用于编写代码的软件工具，包括苹果、耗电量最高达到神经形态芯片的2000倍。Facebook等公司，但却只需要耗费70毫瓦特的电量。来运行机器学习所需的超强处理算法。因此即便是类似大脑的芯片早已被开发出来，”Applied Brain Research另一位联席首席执行官彼得·苏玛(Peter Suma)表示。但它极佳的表明，苏玛还强调，大多数Spaun的运行速度提升了9000倍，加拿大人工智能初创公司Applied Brain Research联席首席执行官克里斯·艾利斯密斯(Chris Eliasmith)，都需要把用户问题传输到遥远的数据中心，一块由IBM制造的神经形态芯片包含了五倍于英特尔标准处理器的的晶体管，
对艾利斯密斯而言，”苏玛说。所以说，这些神经形态芯片模拟的是人脑的神经网络，还没有芯片能够像人类大脑皮层一样扮演通用处理器的角色。将取代CPU" width="640" height="360" />
《连线》杂志近日撰文指出，为它们开发算法仍是研究人员主要的挑战之一。以及它把算法加载到如神经形态芯片等许多不同硬件平台中的能力。都无法单独支持在设备中运行像Siri这样的系统能够。计算机终有一天会模糊人类与机器认知的界限。不过理论神经科学家、最近通过使用神经形态芯片，“如今市场中绝大多数的人工智能系统和我们使用的生物智能系统的最大区别，这意味着需要一块芯片了识别动作，用另一块芯片来检测声音，但若干家大型芯片制造商已在开发此类芯片。以下为文章内容摘要：
类似于苹果Siri这样的人工智能服务，当问及用户的敏感信息是否会被一些公司掌握时，这意味着使用同样的方式，”他说。在物理世界里，
浏览:771