从上世纪七八十年代开始，人们就把目光投向仿造生物神经系统的电脑芯片，试图让具有神经网络的电脑芯片像生物一样“深度学习”。

　　不管是经常与人聊天的微软小冰，还是最近频频亮相的超级计算机沃森，背后都有人工搭建的神经网络。它们不只能像普通计算机那样给出对的答案，还能更“聪明”地给出基于现有信息的最佳答案。

　　2011年，沃森在美国智力竞答电视节目《危险边缘》中，战胜两位实力极强的人类选手，夺得总冠军。后来又穿上了白大褂，在安德森癌症中心当上了助理医生，结合最新研究为病人量身定制最佳诊疗方案。

　　但是这些网络需要大量传统计算机来支撑。比方说，谷歌公司的深度学习系统Google Brain 就用了 1000 台各带 16 核处理器的计算机，而参加《危险边缘》的沃森，机器占据了一整间屋子。

　　如果论资排辈，如今躺在浙江大学实验室里的这块类脑芯片算得上第3代人工神经网络。

　　“从现在的功能来说，达尔文还远远比不上小冰成熟。”80后马德说，“但这就像自然规律一样，年轻人现在比不上成年人，可是长远来看，年轻人总是要胜出的。”

　　在不连接的时候，达尔文体内的神经元处于休眠状态，这让它极其省电。作出方向识别的时候，它消耗20毫瓦的功率；而英特尔处理器需要全速度运转，消耗功率是他的几千倍。

　　大大降低的功耗，为达尔文腾出了更多施展才能的空间。它不仅有可能被植入眼镜、手环等智能穿戴设备，让人脸识别这样的任务变得更容易。如果功耗能够进一步降低，它还有可能被植入人类或其他生物体内，真正成为大脑的一部分。

　　“比如阿尔茨海默病，现在什么药都治不了，但将来说不定植入一个芯片就搞定了！”沈君成兴奋地想。

　　这个杭州大男孩儿，已经见到身边有人陷入这种病的困扰，他也早就了解了，这种疾病之所以出现，就是因为大脑里的神经元，“一个接一个地早早死掉”，他想着，如果能植入包含许多神经元、会思考的聪明的达尔文，他们的病说不定就有治了。

　　“现在当然还离得比较远。”今年博士二年级的沈君成说，“但是技术发展这么快，谁知道哪一天就真的突破了呢。”