Taba从Visio1芯片和Neurotrope1芯片之间乱七八糟的连线着手，后来他用随机激活硅神经节细胞块的方法成功地模拟了相邻视网膜神经节细胞很可能同时放电的特点。在激发了几千块细胞之后，他发现芯片间软线连接有了巨大的变化。相邻的人造神经节细胞连接到的硅中脑里的神经元比开始时候要紧密两倍。但是由于噪声和可变性的关系，这些连线并不完美：硅视网膜中相邻的细胞的终点并不在硅中脑中相邻。我们也不知道为什么完全按照大脑皮层功能为基础的这种连线模式会产生这个问题——我们也很想知道是否能从自然界中寻找到改善系统的灵感。  

          

        构建“硅脑”            

        成功地用硅芯片实现了视网膜的全部5层结构以后，我们的目标是实现视皮层区（共6层）的硅芯片化。我们已经完成了第一步，构造第IV层，这是视皮层的输入层，能得到方向偏好地图的初步形式。但是3毫米厚的视皮层比视网膜厚5倍，要想把所有的6层都合成到硅芯片上需要在每单位区域内集成更多的晶体管。            

        尽管今天的芯片工艺水平能在一平方厘米的硅上面集成100万个晶体管和10米导线，但到2010年的时候，芯片密度比大脑组织的密度还是要小10倍左右；脑皮层的密度是每立方厘米有1亿个突触和3千米轴突。            

        研究者们现在仅用大量仪器就已经快要可以模拟脑皮层了，但是要如何才能控制每平方厘米硅上面的10亿个晶体管？数千名工程师在考虑如何用常规方法设计这种高密度的纳米技术芯片。到今天为止，工作在这个领域的工程师的数目增长了100倍，伴随而来的是Intel处理器中的晶体管计数增加了1万倍。比较来说，苍蝇的基因数和人类的基因数都增长1倍的时候，人脑的创造力可以产生多于苍蝇脑1亿倍的神经元。在一种相对简单的基本方法上使用更精巧的发展过程也能增加复杂性。所以同样地，尝试模拟神经生长发展过程而不是仅模拟神经回路更有可能在未来用来处理纳米电子系统中的复杂性。



[刘瑾/译  曾少立/校]