IBM一向都有一个愿望，开发一台核算机，它能够像人相同做决议，具有智力。最近，IBM的研讨取得了重大突破，它离方针更近一步。
IBM开发了名叫TrueNorth的芯片，能够模仿人脑运转。为了证明它的速度很快，能耗很低，IBM对芯片进行了测验。TrueNorth具有深度学习才能，像人类大脑相同，它也能够进行相关剖析，判别各种可能性。尽管其它一些核算机也能够具有相同的才能，可是它们的能耗高许多。
由于TrueNorth能够自己学习，未来，咱们能够将“智力”植入各种核算设备，比方物联网、智能手机、机器人、轿车、云核算和超级核算机。
新近IBM展现过芯片，其时它将芯片装进一台名叫NS16e的核算机，该核算机的运转原理与人脑相似。运用神经网络，NS16e能够辨认图画、语音、形式。
人类的大脑极为杂乱，具有1000亿个神经元，神经元经过神经节点——也便是突触——连接在一起，互相能够通讯。皮质担任辨认视觉图画，其它部分担任各种运动机能。
NS16e建有“数字神经元”，可是数量比人脑少得多。IBM体系装置了16颗TrueNorth芯片，每一颗有100万个神经元，突触数量2.56亿个，互相用电路连接在一起。NS16e也有内存、核算通讯子体系，可是它们的规划方法与现有组件不同，IBM体系能够处理数据。
IBM介绍称，TrueNorth处理器能够给图片数据分类，每秒速度1200-2600帧，能耗25-275毫瓦。处理器还能够辨认图片形式，这些图片是50-100个摄像头以每秒24帧的速度拍照的。未来，IBM能够将功用嵌入到智能手机，几天不充电都能够运用。
TrueNorth的能耗很低，现有服务器装置的是传统芯片，比方GPU、CPU和FPGA，它们也能够辨认图画和语音。Facebook、谷歌、微软、百度都在开发深度学习技能，经过剖析与图片、语音相关的答案，深度学习网络能够主动学习，网络一般用GPU驱动，能耗很高，超越150瓦。
IBM为TrueNorth开发了算法和深度学习形式，它包含了辨认形式，能够将过往数据和现有数据联络在一起。针对不同的深度学习形式，IBM开发了相应算法，尽管如此，芯片依然兼容现有体系，比方MatConvNet。换言之，开发者运用MatConvNet就能够为IBM芯片开发学习模型，TrueNorth能够在暗地处理使命，开发者并不需要直接面临TrueNorth。
这种处理进程和前期的游戏开发有些相似，最开始时，游戏开发者并不直接深化GPU，他们也不知道怎么运用GPU的功用。直到最近，Vulkan更换了OpenGL API，开发者才能够直接运用GPU功用。深度学习很强壮，无人驾驶轿车便是明证，轿车用强壮的核算机导航，辨认信号、车道及其它目标，安全行进。TrueNorth芯片会让每一个神经元进行初级处理，然后将处理结果交融在一起，终究辨认图画或许声响。事实上，Nvidia、英特尔芯片运用的技能是相同的，仅仅功耗高许多。
