1997年冬天，卡弗·米德就一個不尋常的話題發表演講，聽眾是計算機科學家：動物的神經系統，例如不起眼的蒼蠅。米德是加州理工學院的研究員，他描述了他早期提出的電子問題解決系統的想法，該系統靈感來源於神經細胞，他將這項技術稱為“神經形態”計算。四分之一個世紀後，研究人員設計了一種碳基神經形態計算裝置——本質上是一個有機機器人大腦——它可以學習走迷宮。
神經形態晶片以類似於動物的方式記憶資訊。當大腦學習新事物時，它的一組神經元會重新排列它們的連線，以便它們能夠更快、更容易地交流。正如神經科學中的一句常用語所說，“一起放電的神經元連線在一起。”當神經形態晶片學習時，它會像大腦儲存記憶一樣，重新佈線其電路以儲存新的行為。
類腦計算的想法已經存在一段時間了。但德國美因茨馬克斯·普朗克聚合物研究所的帕斯卡利斯·古皮德尼斯和他的神經形態研究團隊是有機材料製造這項技術的先驅。為了構建他們的晶片，研究人員使用了稱為聚合物的長鏈碳基分子，聚合物是柔軟的，並且在某些方面，其行為類似於活體組織。為了讓他們的材料像真正的神經元一樣攜帶電荷（神經元是節能的，並在水性介質中工作），科學家們用富含離子的凝膠塗覆了有機材料。古皮德尼斯說，這提供了“更多模仿生物過程的自由度”。
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此前，一些與古皮德尼斯的馬克斯·普朗克小組合作進行這項新研究的研究人員已經表明，有機聚合物可以記錄其過去狀態的某些方面。這一發現表明，聚合物可以“記住”某些資訊，例如走迷宮所需的轉彎順序。因此，在最近的調查中，該團隊使用有機材料構建了電晶體——功率和訊號開關裝置——並將它們排列成電路。由此產生的“大腦晶片”可以接收感覺訊號，並使用它們適應環境刺激。在學習了移動方向後，該電路可以向機器人身體傳送精確的電機指令。研究人員在上個月的《科學進展》雜誌上描述了他們的工作。
配備神經形態晶片的樂高機器人學習走迷宮。圖片來源：Frank Keller 和 Imke Krauhausen，馬克斯·普朗克聚合物研究所
一旦團隊成員設計出他們的有機機器人大腦晶片，迷宮似乎是測試它的完美現實場景。這是因為成功或失敗會立即變得顯而易見：如果機器人完成了迷宮，它顯然學到了一些東西——而且“如果它沒有完成，那就意味著它沒有學會”，荷蘭埃因霍溫理工大學的研究合著者約埃裡·範德伯格特解釋說。
該團隊選擇了一款名為樂高 Mindstorms EV3 的商用玩具機器人，它有兩個輸入感測器來記錄觸控和“視覺”訊號，以及兩個輪子來移動。科學家們為這款玩具配備了他們的晶片，該晶片可以控制輪子的移動方向。然後，他們設計了一個兩平方米的迷宮，看起來像一個二維蜂窩，充滿了潛在的十字路口，並將機器人放了進去。
在每個十字路口，機器預設向右轉。但每次它最終撞到側牆時，它都會收到一個“鼻子上的巴掌”，正如範德伯格特所說。“嗯，那基本上是一個花哨的[短語]，用來稍微調整一下電阻，”他補充道。這意味著當機器人受到輕微的人工拍打或撞到牆壁時，感測器會將觸控訊號傳遞到有機電路。作為回應——就像神經元在接收到糾正性刺激後重新佈線一樣——聚合物的一種稱為電阻的電特性降低了。這使得更多的電壓透過聚合物，從而為材料中的離子提供能量，使其移動到電路的另一端。基於離子的運動和積累，機器人大腦現在可以做出不同的決定：在最初絆倒它的路口，它現在會向左轉，而不是預設向右轉。透過這種方式，機器人學會了。每次走錯一步，機器人要麼撞到牆壁，要麼被研究人員輕輕觸控。然後它被移回迷宮的起點。機器人不斷學習在每個新的路口應該向哪個方向轉彎，直到在第 16 次執行時，它最終到達出口。
“該裝置以我們教導孩子的方式學習，如果他們是正確的就給予獎勵，如果他們是錯誤的就不獎勵，”香港城市大學電氣工程學教授阿里丹·巴蘇說，他沒有參與這項新研究。在這種情況下，機器人只執行二元決策，要麼向左轉，要麼向右轉。“因此，將任務擴充套件到在多個決策之間進行選擇將會很有趣，”巴蘇說。
加州大學歐文分校的計算機科學家傑弗裡·克里奇馬爾說，這項實驗“非常酷”，他也沒有參與這項研究。克里奇馬爾說，機器人被允許犯錯，並在稍後糾正錯誤。他指出，研究人員沒有預先程式設計其未來的步驟，“但他們讓整個訓練成為其電路的一部分。”
儘管該實驗證明了有機控制晶片的學習能力，但機器感知周圍環境和移動的能力仍然依賴於玩具機器人的無機元件。“下一步可能是用有機對應物替換它們，”普渡大學工程技術學院助理教授羅伯特·納沃茨基說，他是另一位沒有參與這項研究的研究人員。全有機裝置將是有利的，因為它可能是生物相容性的——例如，有可能植入人體。納沃茨基建議，如果有機神經形態裝置達到這一點，它們可能有助於治療某些神經系統疾病和損傷。他補充說，在大腦中，神經形態植入物可以讓人們控制動力外骨骼。
有機神經形態晶片還具有比標準晶片功耗更低的優勢。新研究的作者稱，為了進行切換，有機電晶體僅需要半伏特的電壓——大約是尺寸相似的矽電晶體的 1/20。由於功率與電壓成正比，這意味著整個系統具有更低的功率要求。範德伯格特說，神經形態晶片的生產成本也相對較低，並且比矽系統相對簡單。
這種低功耗系統可能有很多應用。例如，克里奇馬爾說，它可能幫助機器人在地球上甚至另一個星球上的偏遠地區長時間工作，而無需不斷充電。納沃茨基說，在五十年或一百年後，“我們可能會擁有超低功耗的自主機器人，例如人造昆蟲，甚至可以為農作物授粉。”