比爾•蓋茨對《連線》雜志說：如果他還是個少年，他就會做生物黑客了。“如果你想用偉大的方式改變世界，就從生物分子開始吧。”

——《想當廚子的生物學家是個好黑客》

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百科：憶阻器

憶阻器(memristor)是一種被動電子元件，被認為是電路的第四種基本元件，僅次于電阻器、電容器及電感元件。憶阻器可以在關掉電源后，仍能“記憶”通過的電荷。兩組的憶阻器更能產生與晶體管相同的功能，但更為細小。

而憶阻器的特性與一種與其全然無關的電路相似：神經元突觸。神經元之間不是單線相連，而是多線連接成錯綜復雜的網絡。每一個神經元總是和多個神經元相連，將電信號從它的一端傳到另一端。突觸是神經元之間在功能上發生聯系的部位，也是信息傳遞的關鍵部位。通過這些突觸的信號越多，兩個神經元之間的聯系就越強大。如同反復記憶這一行為，便是增加神經元中的突觸，以形成聯系更為緊密的神經元。

這一特性照亮了使用憶阻器制造神經突觸芯片的前景，通常情況下腦電路控制邏輯神經元，憶阻器則控制它們之間的鏈接。然而，即使性能***的憶阻器也無法利用CMOS(互補金屬氧化物半導體)創建電路，因為使用了CMOS的憶阻器的狀態很不穩定。

構造憶阻器神經網絡

現在，來自Stony Brook大學和California Santa Barbara大學的研究團隊似乎解決了這一問題。他們運用的是一種簡單方式：系統性試錯法研究。

憶阻器是由金屬氧化物(常用二氧化鈦)制成，因為電流會在氧原子消失的地方影響金屬材料，進而影響其電流阻力。

在這種情況下，實驗人員將氧化鋁和二氧化鈦結合形成了一個憶阻器。他們從“詳盡探究二氧化鈦組分及層厚度(5nm-100nm)的實驗”開始，然后逐步調整加上鋁氧化物的厚度。二氧化鈦層厚決定了在指定地點生成憶阻器的難易程度，同時氧化鋁層影響了實際運行的穩定性與強度。

神經網絡：人工智能的未來?

神經網絡是由傳統電路鏈接而成的網格(技術上稱交叉開關)，而憶阻器出現在每一個垂直線路交叉處——首先將金屬氧化物層放置于這些位置，然后再通入電流。

研究人員訓練神經網絡識別V、N、Z三個字母，其囊括了存在單像素誤差的可能。在經過一段時間的訓練之后，憶阻器神經網絡能夠識別出所有三個字母，同時更深入的訓練可以進一步提升神經網絡的表現。基礎運算中的幾個部分是由傳統硬件完成的，而憶阻器則能處理最需要進行緊張計算的任務。

在這里，研究者生成的系統只涉及了12*12網格的憶阻器，因此能力是有限的。而來自奧地利Graz科技大學的Robert Legenstein認為：如果這個設計可以擴大至大型網絡的大小，那么它將顛覆電腦運算的未來。

盡管存在很多挑戰，但神經網絡還是可以輕松超越傳統計算機硬件，同時又避免了一大量能源的損耗。即使層厚為30nm，在一平方厘米中也能存放2500萬個細胞，而其中每個細胞中帶有1萬個突觸。想要為這一切提供能源支持，卻只需要1瓦電。