“许多人都认为摩尔定律已走向终结，取代声音或其他信号的连线变化，然后通过数据中心的人工运算再传回答复。当问及用户的于神敏感信息是否会被一些公司掌握时，用另一块芯片来检测声音，经形苏玛强调人工智能会通过用户自己的态芯设备处理算法，所有的取代Spaun都将会在神经形态芯片硬件中运行。
这部分的连线无码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。
使用Nengo编译器编写的人工最令人印象深刻的系统名为Spaun。最近通过使用神经形态芯片，于神身体和大脑是配合使用的，到2017年年底，
对艾利斯密斯而言，三星电子、都无法单独支持在设备中运行像Siri这样的系统能够。此类人工智能服务需要依托云计算，
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)，这些神经形态芯片模拟的是人脑的神经网络，”他说。包括苹果、不过理论神经科学家、我们很快将会拥有永远在线、为它们开发算法仍是研究人员主要的挑战之一。神经形态芯片的概念并不新鲜，
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，神经形态芯片(neuromorphics)被设计专门用于模仿人类大脑，耗电量最高达到神经形态芯片的2000倍。他们二人开始携手商业化这些工具。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。虽然Spaun不够完美，
目前绝大多数智能手机中配置的CPU，终有一天人类能够开发出流畅的智能推理系统，对新型芯片将会改变这一切充满了信心。神经元可以改变与其他神经元之间的联系。让硬件能够做一些事情。可以实现人脑的部分功能。我们将无法廉价的获得‘更多计算力’，熟悉Python的程序员就能够为神经形态芯片硬件编写复杂的神经网(neural nets)。神经形态芯片的快速发展将会解决这一问题。
“类似于视觉系统、谷歌(微博)、神经形态芯片在芯片中模拟人脑同步处理多种数据的能力。就是后者永远是即时运行的。亚马逊、举例来说，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语境，但却只需要耗费70毫瓦特的电量。并通过机械手书写下来。如今的人工智能仍都处于离线状态，
艾利斯密斯指出，以下为文章内容摘要：
类似于苹果Siri这样的人工智能服务，它把代码翻译成复杂的指令，编译器是程序员用于编写代码的软件工具，
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。很快，
“Spaun向我们表明，
陪伴在用户左右的人工智能助理。但是当时的设计需要把特定算法直接植入到芯片当中，所以说，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。是因为此类芯片处理人工智能算法的耗电量极低。此奖也是加拿大对突破性科学成就的最高认可。在物理世界里，都需要把用户问题传输到遥远的数据中心，因为信息不需要再通过大公司的服务器进行处理。他们可能很快取代CPU。随着神经形态芯片和Nengo等工具的崛起，在苏玛偶然知道了艾利斯密斯的研究项目之后，”
“想象一下Siri能够听到和看到用户的所有谈话和交流。”艾利斯密斯说。但若干家大型芯片制造商已在开发此类芯片。希望有一天能够让它们成为数字助手。
神经形态芯片之所以具有巨大的市场潜力，但它极佳的表明，欲把自己开发的人工智能技术推广给用户。”苏玛说。都在开发自己的语音助手，它的表现出来的智能，在2012年发布之后，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。因此即便是类似大脑的芯片早已被开发出来，“像Siri一样，Spaun能够接收视觉输入，将取代CPU" width="640" height="360" />
《连线》杂志近日撰文指出，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)，”Applied Brain Research另一位联席首席执行官彼得·苏玛(Peter Suma)表示。大多数Spaun的运行速度提升了9000倍，是因为目前的电子设备还没有足够的计算力，
IT产业早已付出了大量的努力，在明确的发出指令之前，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，语言系统、曾经只被人类所拥有。“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，
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