不管人類的科技發(fā)展到何種程度，在大自然的鬼斧神工面前，總是要矮上一頭，從古到今，人類的許多機械如鋸子、陀螺儀都是仿生而來?，F(xiàn)在，由于物聯(lián)網(wǎng)的興起和大數(shù)據(jù)分析的需要，許多公司都在試圖通過仿腦神經(jīng)構造，來打造自己的數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)分析對主機提出的新要求

在數(shù)據(jù)越來越多也越來越寶貴的今天，人們對數(shù)據(jù)分析的需要已經(jīng)遠遠超過數(shù)據(jù)計算，而傳統(tǒng)的計算機恰恰擅長于數(shù)字及邏輯運算，在分析學習、語音圖形識別等方面效率卻十分低下，隨著大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展，傳統(tǒng)計算機的這種特性降低了分析數(shù)據(jù)時的效率，也制約了數(shù)據(jù)分析的準確度。

正因如此，有些科技巨頭公司已經(jīng)不滿足于傳統(tǒng)的計算機架構，開始嘗試新的計算機模式，Google目前正試圖通過成千上萬臺電腦的互聯(lián)打造出“人工腦”，以此來改善語音和圖片的搜索服務。生物型計算機的研究，已經(jīng)成為了大數(shù)據(jù)處理領域的新方向。

類大腦計算機：理想的數(shù)據(jù)處理中心

傳統(tǒng)的馮諾依曼式計算機完全受控于人們預先編寫的程序，而且無法接受錯誤，比如計算一個數(shù)列的前N項和，程序員在編寫程序時已經(jīng)把計算方法和順序告訴了計算機，運行時，計算機分毫不差地執(zhí)行著程序員的指令，如果輸入不符合規(guī)范，程序就會直接出錯，無法繼續(xù)運行下去。

當傳統(tǒng)計算機遇見大數(shù)據(jù)時，問題就出現(xiàn)了，由于數(shù)據(jù)及其攜帶的信息量十分巨大，傳統(tǒng)計算機的處理方式就顯得非常緩慢，它會消耗過多的時間在初步的篩選上，而且由于篩選程序的局限性，還不見得就能篩選得十分精確，如果有某些數(shù)據(jù)不在程序的定義之內(nèi)，程序就會崩潰。

為了適應大數(shù)據(jù)的要求，彌補傳統(tǒng)計算機的缺陷，許多機構已經(jīng)開始仿照人腦來研究生物型的計算機新架構。高通公司去年推出的“Zeroth”芯片就是基于一款采用全新硬件結構的產(chǎn)品，它和人類大腦類似，由數(shù)十億個協(xié)同工作的神經(jīng)細胞組成，可以更好的解決語音、圖形識別等問題，更重要的是，它具有學習和容忍錯誤的能力，由于是類大腦構造，它的算法可以隨著學習是不斷變化，這就使得系統(tǒng)能夠不斷地適應并解決錯誤，從而得出更準確的分析結果。