计算机已经进入一个新的时代：具备了从自己的错误中学习的本领。
根据纽约时报的消息，在以往，如果我们想要计算机执行一项让机器人挥动手臂的任务不得不进行复杂的编程，但是现在一种具备生物神经特性的新型计算芯片可以让这类任务自动化，而且它还可以自动纠执行任务过程中正遇到的错误。
之所以能达到这种效果，那要归功于其背后新的计算方法基于生物神经特性。新的计算方法让计算机一边执行任务一边吸收其遇到的新信息，而且让其根据变化的信息来判断并更改任务执行的步骤。目前这种新的计算方法已经被一些大型的科技公司所采用。比如Google就曾让机器学习各种图片然后让其辨认出猫的样子。
传统电脑的任务执行步骤被程序牢牢地限制住了，算法就像一个食谱，计算机只能按照这个食谱一步一步向下执行。而新型的处理器包含了模仿生物神经突触的的电子元器件。任务的执行没有被程序化，而是根据类神经元元件传递的信息不断处于变化之中。由于它具备大量类似神经元的元素，所以也被称为神经形态的处理器。
相对于传统计算机对精确性的高度依赖，新型计算机的一个巨大进步就是它们可以忍受小故障。随着生物化特性的加入，算法会不断变化，系统也会动态适应各种不同的情况以克服困难完成任务。比如，机器人将可以自己清除路障然后前行。
在未来几年，这种方法将促进新一代人工智能的产生。对人脸识别、语音识别、导航等都将产生巨大的影响。毕竟这些功能现在都还处于基础阶段而且极度依赖编程实现。加州理工学院电信和信息技术的领导者Larry Smarr认为，人类正在从工程计算机系统向具备生物特性的计算系统转变的过程中。
IBM、高通以及斯坦福的研究小组也都在设计具备神经形态的处理器。高通还宣称今年将会推出商业化的版本，但想让其进入普遍使用阶段肯定还是需要进一步的研发。美国的一些大学如MIT、哈弗、康奈尔也在和一些研究中心合作研究新型的计算方式，美国国家科学基金会甚至还为其提供了资金支持。机器学习课程在斯坦福这样的高校一样非常受欢迎，用计算神经科学家Terry Sejnowski的话说，这反映出了当下的时代精神。
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