内容提示：IBM声称已经成功利用超级计算机模拟出大脑的各种功能，包括感觉(sensation)、知觉(perception)、行动(action)、互动与认知(cognition)等等;虽然到目前为止，该超级计算机仅能仿真到猫的大脑神经元与突触数目──10亿棘波神经元(spiking neurons)与10兆(trillion)个别学习突触(individual learning synapses)──却只花了一年的时间。

由IBM所发明的大脑算法命名为“Blue Matter”，是由美国国防部高等研究计划署(DRAPA)所赞助的SyNAPSE (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics)研究计划的一部份。

IBM的研发合作伙伴包括史丹佛大学、威斯康辛大学麦迪逊分校(University of Wisconsin-Madison)、康乃尔大学、哥伦比亚大学医学中心，以及加州大学美熹德校区(University of California-Merced)等，最近该团队又取得了1610万美元的经费可投入下一阶段的研究。

该项研究是由IBM认知运算部门经理Dharmendra Modha领军，他表示，其研究团队采取的方法是“由中而上/而下(middle up/down)”策略，而非传统神经元网络研究学者所采用的“由上而下(top-down)”，或是生物学家偏好的“由下而上(bottom-up)”方法。

“由上而下的方法是先假设一个问题，然后设计出一套类大脑的网络来解决以上特定问题;由下而上的方法则对目前最快的超级计算机来说都太复杂。”Modha表示：“所以我们采用的是折衷的作法，采用其它研究人员已经收集到的磁共振扩散加权影像(magnetic resonance diffusion weighted imaging)数据。”

IBM的研究目标是创造出功耗(约20 watt)与尺寸都可媲美大脑的认知运算芯片;该研究目前是在位于美国劳伦斯伯克利国家实验室(Lawrence Berkeley National Laboratory)、为全球最大规模超级计算机之一的IBM Dawn Blue Gene/P上运行，该计算机拥有14万7456颗处理器，以及容量达144 terabytes的主存储器。

未来IBM将开发的认知运算芯片，将以混合信号、模拟数字，以及异步、平行、分布式、可重组的特制容错算法，来复制大脑的运算单元、神经元与突触;该芯片只会在信息改变的时候更新人工大脑的状态。