对于该领域的许多科学家而言，人工智能的最终目标之一是使用机器来实现人脑的所有功能，并且作为人脑的最小细胞单元，神经元可能是最好的起点。观点。
在美国当地时间8月3日，IBM正式宣布了他们的最新成果-第一个人工神经元，可用于制造高密度，低功耗的认知学习芯片。 IBM苏黎世研究中心制造了世界上第一个人造纳米级随机相变神经元。
IBM已经建立了由500个这些神经元组成的阵列，并让该阵列以类似于人脑工作方式的方式执行信号处理。该技术突破具有重要意义，因为相变神经元具有传统材料制成的神经元无法比拟的特性。
它们的大小可以小至纳米。另外，其信号传输速度非常快并且功耗非常低。
更重要的是，相变神经元是随机的，这意味着在相同的输入信号下，多个相变神经元的输出会略有不同，这是生物神经元的特征。在第一篇关于人工神经元的论文中：Thomas＆amp;中点无花果玛丽（Tomas Tuma）通过输入神经元（具有相似的生物神经元树突），神经膜（类似于生物神经元双层），信号生成器（神经细胞的主体，类似于生物神经元）和输出端子（类似于生物神经元的轴突）组成。
在信号发生器和输入之间还存在一个反馈环路，以增强某些类型的输入信号。人工神经元研发团队，图像来源：IBM神经膜是整个神经元的关键。
在生物神经细胞中，起到神经膜作用的是一层液膜。它的物理机制类似于电阻和电容：它可以防止电流直接通过，但同时会吸收能量。
当能量被吸收到一定程度时，它会向外发出自己产生的信号。该信号沿着轴突传输，并被其他神经元接收。
然后重复该过程。在IBM生产的神经元中，液体膜被一小块神经膜所代替。
神经膜由锗-锑-碲复合材料（也称为GST材料）制成，这也是可擦写蓝光光盘的主要功能材料。锗-锑-碲复合材料是一种相变材料，即可以两种状态存在：晶态和非晶态。
能量由激光或电流提供，并且两个状态可以相互转换。在不同状态下，相变材料的物理性质完全不同：锗-锑-碲复合材料在非晶态下不导电，而在结晶态下导电。
在人工神经元中，锗-锑-碲薄膜最初是非晶态的。随着信号的到达，薄膜逐渐变成结晶，即逐渐变成导电的。
最终，电流通过薄膜以产生信号，该信号通过神经元的输出端发出。一定时间后，锗-锑-碲薄膜返回非晶态。
此过程一次又一次地重复。生物神经元和人工神经元比较图，图片来源：IBM由于生物体内存在各种噪声，生物神经元是随机的（StochasTIc）。
IBM研究人员表示，人工神经元也表现出随机特征，因为每次重置后神经元膜的状态略有不同，因此随后的结晶过程也略有不同。 ????????????????????????????????????????????????????????? ????????????????????????????????????????????????????????? ????????????????????????????????????????????????????????? ????????????????????????????????????????????????????????? ????????????????????????????????????????????????????????? ????????????????????????????????????????????????????????? ????????????????????????????????????????????????????????? ????????????????????????????????????????????????????????? ????????????????????????????????????????????????????????? ????????????????????????????????????????????????????????? ????????????????????????????????????????????????????????? ????????????????????????????????????????????????????????? ????????????????????????????????????????????????????????? ????????????????????????????????????????????????????????? ????????????????????????????????????????????????????????? ?????????????????????????????????因此，科学家无法确切知道人造神经元每次发出的信号。
那么，人工神经元的意义何在？首先，人工神经元。
