军方高级研究小组最近推出了一个电话，或者，它怎么可能开发出超越机器学习，贝叶斯技术和图形技术，解决了系统要求的信息“实时非常困难的识别问题。”
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当前的系统提供了对这个问题的部分解决方案，但在他们高效地扩展到更大更复杂的数据集的能力是有限的，DARPA说。“他们还计算密集型，表现出有限的并行性，需要高精度运算，并且，在大多数情况下，不占时间的数据。”
DARPA什么是感兴趣的是在寻找模仿称为其中利用在高级脑功能，如感官知觉，运动指令，空间推理，有意识思想和语言新皮层大脑的一部分。Specfically，DARPA表示，它正在查找提供了新的概念和技术发展其称之为“信息皮质处理器“基于分级时间记忆。
“虽然皮质是如何工作的深入理解已经超出了艺术的现状，我们在那里的一些基本算法原理目前正在确定并合并到机器学习和神经网络技术的一个点。算法灵感来自神经的机型，尤其是新皮层，can recognize complex spatial and temporal patterns and can adapt to changing environments. Consequently, these algorithms are a promising approach to data stream filtering and processing and have the potential for providing new levels of performance and capabilities for a range of data recognition problems," DARPA stated. "The cortical computational model should be fault tolerant to gaps in data, massively parallel, extremely power efficient, and highly scalable. It should also have minimal arithmetic precision requirements, and allow ultra-dense, low power implementations."
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一些DARPA正在回答的问题包括：
- 什么是真正解决大型应用程序的功能和HTM样算法的限制？
- 将皮质处理器执行什么算法或算法？
- 是什么样的机会出现在功率效率和速度显著的改进，可以在密集的内存结构利用的最新进展来实现，如多层次的浮栅，处理器在内存中，或3D集成？
- 什么是柔韧性（或可配置）和性能之间的最佳权衡？
- 是否有可能建立专门的架构，展示了主线商用硅足够的性能，价格和功耗优势，以证明自己的设计和施工？
- 有什么新功能可能皮质处理器启用将导致应用性能的一个新的水平？
- 如果皮质处理器都提供给你什么全新的应用可能是可能的吗？
- 可用于测量性能和适用性的任务是什么类型的指标
新的RFI只是研发DARPA一直在做打造其称之为一种新的计算机具有相似的形式和功能的哺乳动物大脑的一部分。这种人造大脑将被用来构建机器人，其智力，老鼠和猫的比赛，DARPA说。
最近IBM说，它创造了DARPA资助的原型芯片，可以模拟大脑样作用。
该原型芯片将给头脑像电脑通过整理和分析巨大的数据量，与人类相似的收集和了解一系列事件做出决策的能力，达门德拉·莫达，项目领导者IBM研究告诉IDG新闻服务。实验芯片，通过硅电路和先进的算法建模周围神经系统中，模拟大脑的结构和操作。
IBM希望逆向工程脑入一个芯片可以伪造计算机被高度并行，事件驱动和被动的功耗，Modha说。该机器将是现代计算机，它具有扩展限制，并需要由人类集节目产生结果的尖锐出发。
像大脑，IBM的原型芯片可以动态地重新连接到感，理解和上，或通过其他来源，如天气和供水监视器经由视觉，听觉，味觉，嗅觉和触觉馈送信息采取行动。这种芯片将帮助发现基于概率和协会的模式，同时还能媲美大脑的体积小，耗电低，Modha说。
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