自主学习神经芯片能否实现就看它了！

许多研究人员都想要构造出能够自主学习的类人脑神经网络，但他们通常使用的都是硅质芯片。那么，如果芯片本身就是类人脑体的话岂不更好吗?一组来自意大利和俄罗斯的研究人员就从这一出发点开始了他们的研究活动——他们创造出了一种以忆阻器为基础构成的神经网络。忆阻器(memristor)可以在断电之后，仍能“记忆”通过的电荷。

忆阻器所具备的这种特性与神经突触之间的相似性，使其具备获得自主学习功能的潜力。

此外，这种智能化器件对技术的要求和材料的要求(塑料制成)，允许研究人员把它们做得非常小(理论上能够做到10纳米的大小)，而且不必再添加任何附加材料。

这也就是说，人们可以在不需要重新设计零部件的基础上，制造出一个如常规芯片一样紧凑的神经网络。

不过不要高兴太早，这项技术目前仍然不够成熟。目前的技术原型体相对还是较大(宽度达到了1毫米)，而且目前只学会了最基础的一些能力。

不过，这项技术的潜力毫无疑问是巨大的。除了能够创造出“更有机的”神经网络，它还可以使得机器学习系统只需要一个相对更小的芯片就可以进行思考。

如果这项技术能够得以进一步发展，甚至可以重新定义智能计算机的基础构造。