随着人工智能的最新发展，科学家和研究人员正努力使计算机的行为更接近我们的大脑。

普通计算机在执行任务时需要消耗大量能量，尤其是处理来自智能设备的所有数据时。科学家们正在努力寻找使这一过程更加高效的方法。

来自麻省理工学院、西北大学和波士顿学院的科学家们已经创造了一种特殊的晶体管，它能够模拟我们大脑的思考和记忆功能。

模仿人类智能

与其他仅在超低温下工作的类脑设备不同，这种设备在室温下也能良好运行。研究人员在一份新闻稿中解释说，它速度快、节能，并且即使在没有通电的情况下也能记住信息，非常适合日常使用。

“大脑的架构与数字计算机根本不同，”该研究的共同领导者马克·C·赫萨姆 (Mark C. Hersam) 指出，“在数字计算机中，数据需要在微处理器和内存之间来回移动，这会消耗大量能量，并在尝试同时执行多个任务时产生瓶颈。”

“几十年来，电子领域的常规做法一直是用晶体管构建所有设备并使用相同的硅架构，”赫萨姆说，“通过简单地将越来越多的晶体管封装到集成电路中，我们已经取得了重大进展。”

“你不能否认这一策略的成功，但它是以高功耗为代价的。特别是在当前的大数据时代，数字计算有望使电网不堪重负。因此，我们必须重新思考计算硬件，尤其是针对人工智能和机器学习任务，”赫萨姆补充道。

莫尔图案物理学的新突破

科学家们使用了称为莫尔图案（moiré Pattern）的特殊结构。他们通过堆叠超薄材料并扭曲它们以形成莫尔图案，从而赋予这些材料特殊的电子特性。

通过调整扭曲程度，他们可以产生不同的电子特性。通过正确的扭转方式，他们创造了一种特殊的设备，该设备在室温下可以模拟大脑的功能。

“随着扭曲作为新的设计参数的出现，可能的排列组合数量是巨大的，”赫萨姆说，“石墨烯和六方氮化硼在结构上非常相似，但它们的差异足够大，足以产生异常强烈的莫尔效应。”

赫萨姆和他的团队训练了这种称为突触晶体管的设备来识别模式。他们从简单的模式开始训练，例如000，然后要求它识别类似111或101等更复杂的模式。

该设备成功识别了这些模式，展示了一种称为联想学习的能力。即使给出的模式不完整，它仍然能够良好地运行。

“如果人工智能的目标是模仿人类思维，那么最低级别的任务之一就是对数据进行分类，这就像是将数据分类到不同的垃圾箱中一样简单，”赫萨姆说，“我们的目标是推动人工智能技术向更高层次的思维方向发展。”

研究人员表示，这项技术可以帮助人工智能变得更加智能、适应性更强，尤其是在处理复杂情况方面，例如在不断变化的天气条件下驾驶汽车。