“还有更激进一点的，叫神经形态计算，干脆把芯片本身就做成模拟神经元的结构。”

“ib的truenorth、英特尔的loihi，都是这条路上的尝试。”

“我就在想……”

“是不是有一天，我们真的能造出一个不用一万张a100，而是用一颗类脑芯片，就能完成同样事情的东西？”

李东说完，桌上一片安静。

倒不是说大家被震惊到了，而是……

“哦，原来你也只是个会做白日梦的小孩”

李总最先反应过来。

他脸上的笑容有点复杂，但看得出来，是真心想跟李东讲点东西。

“李东啊。”

“你这个想法，其实在学术圈不算新。”

“不光不新，可以说是非常老了。”

“早在上世纪八十年代，就有人提了。”

李东点了点头。

李总继续说。

“但是这条路为什么这么多年了都没起来？”

“因为它太难了。”

他放下杯子，两只手一摊。

“我们对人脑本身的了解，远远没有外行想象的那么多。”

“目前为止，全世界唯一一个被完整测出来的连接组。”

“是秀丽隐杆线虫。”

“它一共就三百零二个神经元。”

“光是这三百零二个神经元的连接图，科学家整整测了三十年。”

“果蝇的连接组前两年才刚刚做完一部分，而一只老鼠脑子里大概七千万个神经元，目前连零头都没测完。”

“人脑？八百亿个神经元，每个神经元平均连一万个突触。”

“我们离把它彻底搞清楚，还差著十万八千里。”

李总看著李东说道。

“就算我们了解了大脑，我们也没法在硅基芯片上

高效地复现它。”

“人脑的神经元和我们的芯片。”

“是两套完全不同的逻辑。”

“你硬要在gpu上模拟一个脉冲神经网络，效率比直接跑ann还低。”

“这就是为什么snn吹了这么多年，到现在主流的ai公司也没真的all的原因。”

“它现在能做的任务规模，比ann差得很远。”

李总叹了口气继续说道。

“还有，我们没有成熟的训练方法。”

“ann为什么这十年突飞猛进？因为我们有反向传播。”

“反向传播这个东西在数学上是很高效的。”

“但人脑里有反向传播吗？没有。”

“那snn要怎么训练？目前学术界还没有一个公认的、和反向传播一样好用的方法。”

“很多团队在试，但都还没试出来。”

李总把手放下，端起杯子。

“所以李东啊。”

“你这个方向，理论上当然是对的。”

“长远来看，类脑计算很可能就是未来。”

“但是……”

他还是强调了一下。

“在可见的五年、十年之内，能落地

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