计算机以数字形式工作——准确地说是 0 和 1。他们的计算是数字化的；他们的流程是数字化的；甚至他们的记忆也是数字化的。这一切都需要非凡的力量资源。当我们展望计算的下一个发展并开发神经形态或“类脑”计算时，这些功率要求是不可行的。
为了推进神经形态计算，一些研究人员正在研究模拟改进。换句话说，不仅要推进软件，还要推进硬件。加州大学圣地亚哥分校和加州大学河滨分校的研究展示了一种利用无序超导环路存储和传输信息的有前途的新方法。
该团队的研究发表在《美国国家科学院院刊》上，该研究提供了超导环路来证明联想记忆的能力，这使得人类的大脑能够记住两个不相关的项目之间的关系。
“我希望我们正在设计、模拟和构建的东西能够非常快速地进行这种关联处理，”该论文的合著者之一、加州大学圣地亚哥分校物理学教授罗伯特·C·戴恩斯 (Robert C. Dynes) 说道。
创造持久的回忆
想象一下：您在一个聚会上遇到了许久未见的人。你知道他们的名字，但不太记得了。你的大脑开始搜寻信息：我在哪里遇见这个人的？我们是怎么被介绍的？如果幸运的话，你的大脑会找到找回丢失的东西的途径。当然，有时你会不走运。
戴恩斯认为，短期记忆会随着重复而转变为长期记忆。就名字而言，你见到这个人越多、使用这个名字越多，它就会被写入记忆越深。这就是为什么我们还记得十岁时的一首歌，却记不起昨天午饭吃了什么。
“我们的大脑具有这种非凡的联想记忆天赋，但我们并不真正理解它，”加州大学名誉校长、加州大学圣地亚哥分校前校长戴恩斯说。 “它可以通过答案的概率来工作，因为它是高度互连的。我们构建和建模的这个计算机大脑也具有高度交互性。如果你输入一个信号，整个计算机大脑都知道你做到了。”
