當(dāng)大腦神經(jīng)學(xué)遇上半導(dǎo)體
電腦產(chǎn)業(yè)建基于沙子之上;沙子里含硅,而硅非常適合制作電晶體。不斷縮小電晶體推動著電腦產(chǎn)業(yè),更小的電晶體提升了硬體效能并減少電力消耗,縮小的速率則依循摩爾定律。
1982年,1美元可以買下數(shù)千個電晶體,到了2012年,一美元可以買到2,000萬個電晶體。但專家指出,最先進的電晶體,價格可能會增至每美元1,900萬個?,F(xiàn)代電晶體已經(jīng)太小,進一步縮小變得更難、更昂貴,效果也不是那么好。
摩爾定律短時間內(nèi)不致告終,但任何指數(shù)型的趨勢都不可能永遠(yuǎn)持續(xù)下去。工程師已有許多未來電晶體的構(gòu)想,許多人想重新設(shè)計電晶體,或是改變制作電晶體的材料,除此之外,全新的運算方式也有機會成為救星。
2012年,英特爾推出了直立的鰭式電晶體,合理的下一步就是推出“繞式匣極”電晶體。目前英特爾己經(jīng)在實驗室作出了這種電晶體,但大規(guī)模生產(chǎn)勢必相當(dāng)困難。另一個選擇是改用其他的材料;不管是做成“納米管”,還是厚度只有一個原子的薄膜“石墨烯”,碳都是許多研究者的最愛。但碳也有些重大缺點,例如,石墨烯在自然狀態(tài)下無法關(guān)閉其傳導(dǎo)性。
某種裝置在物理上可行,不代表在經(jīng)濟上可行;高昂的成本可能會在物理之前先一步終結(jié)摩爾定律。就算此事真的發(fā)生,電腦還是可以更快;改善程式編寫可以增加軟體效能,專精化硬體也可以大幅提升速度。
未來甚至有可能出現(xiàn)不需要傳統(tǒng)電晶體的電腦。最知名的方式即為量子運算,但目前距離現(xiàn)實十分遙遠(yuǎn)。以量子機制取代傳統(tǒng)運算非常困難,速度亦十分受限;量子運算只在少數(shù)任務(wù)比一般電腦快,其他領(lǐng)域并沒有優(yōu)勢。
最具野心的想法,則是以生物腦為靈感的“神經(jīng)運算”。生物腦在數(shù)字運算的能力上雖然不敵如統(tǒng)電腦,但在模式辨識等領(lǐng)域卻表現(xiàn)極強,而且能源效率極佳。問題在于,人類對腦部的了解還不夠完整。不過,大腦科學(xué)目前十分熱門,如果這方面的研究計劃真能帶來成功果實,今日的強大硅晶片,或許會像被它們?nèi)〈臋C械式計算機一樣,顯得既原始又笨重。





