**認知電腦**是一種試圖重現人腦行為，並且結合了人工智慧及機器學習演算法的晶片，一般採用神經形態工程（英语：）的方法，其中一例為IBM公司以神經網路（英语：）和深度學習實現的華生。IBM公司後續還開發了TrueNorth微晶片架構，與傳統電腦中使用的馮·諾依曼架構相比，其設計結構更加接近人腦。2017年，英特爾也公佈了自家版本的認知晶片「Loihi」，於2018年提供給大學及研究實驗室。英特爾、高通和其他公司也正逐步改進神經形態處理器，包括英特爾的Pohoiki Beach和Springs系統。

IBM TrueNorth 晶片
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具有16個TrueNorth晶片的DARPASyNAPSE（英语：）電路板
TrueNorth是IBM在2014年生產的神經形態（英语：）CMOS積體電路，是設計於單晶片上的多核處理器網路，有4096個核心，每個核心有256個可程式設計的模擬神經元，共約一百萬個神經元。每個神經元有256個可程式設計、在彼此間互相傳遞訊號的「突觸」。因此，可程式設計突觸的總數稍多於2.68億（228），其基本電晶體數量為54億。由於記憶、計算和通訊是在4096個神經突觸核心中處理，因此TrueNorth避開了馮-諾伊曼架構瓶頸，且非常節能，IBM聲稱其功耗為70毫瓦，功率密度是傳統微處理器的萬分之一。因為SyNAPSE（英语：）晶片只會消耗計算所需的功率，因此運作時的功率及溫度較低。Skyrmions已被提議作為晶片上的突觸模型。

英特爾 Loihi 晶片
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英特爾的自我學習神經形態晶片「Loihi」（於2017年生產），可能是以夏威夷海山Lō'ihi命名，它依人腦設計，提供了可觀的功率效率。英特爾聲稱，比起訓練與Loihi性能相匹的神經網路所需的通用計算功率，Loihi的功率效率高了約1000倍。理論上，這將同時支援在同一矽晶片上進行機器學習訓練和推理，而不必受到雲端連接的影響，比使用卷積神經網路（CNN）或深度學習神經網路更有效率。英特爾指出，人類心跳監測系統會在運動或進食等事件後讀取數據，然後使用認知計算晶片將資料正規化並算出「正常」心跳，查看是否異常，也可以應對任何新的事件或狀況。

第一版的Loihi晶片使用了英特爾的14奈米製程，有128個叢集，每個叢集有1024個人造神經元（英语：），總共有131,072個模擬神經元。這提供了大約1.3億個突觸，與人腦的800萬億個突觸相比仍有相當大的差距，並且落後於IBM的TrueNorth ，後者透過使用64乘以4,096個核心擁有大約2.56億個突觸。現在有40多個學術研究團體能夠出於研究目的以USB的規格使用Loihi。 最近的進展包含一個名為Pohoiki Beach的64核晶片（以Isaac Hale海灘公園（英语：）命名，該公園又稱為Pohoiki）。

2019年10月，羅格斯大學的研究人員發表了一篇研究論文，展示了英特爾的 Loihi 在解決同時定位與地圖構建所具備的的能源效率。

2020 年 3 月，英特尔和康奈尔大学发表了一篇研究论文，证明英特尔的 Loihi 能够识别不同的危險物質，最终可以協助"诊断疾病、偵测武器和爆炸物、发现毒品，以及发现烟雾和一氧化碳的征兆"。

SpiNNaker
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条目：SpiNNaker（英语：）
SpiNNaker（Spiking Neural Network Architecture，脈衝神經網路架構）是由曼徹斯特大學電腦科學系（英语：）的高級處理器技術研究小組（APT）所設計的大規模平行處理的多核超級計算機架構。

批評
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**認知電腦**的方法和定義有很多，各方法的成效可能有所差異。 

具體而言，有些批評者認為，像華生那樣有一間房間大的電腦無法取代三磅重的人腦，也有一些人指出，單一系統很難將這麼多的元素整合在一起，比如不同的資訊來源以及計算資源。在2018年世界經濟論壇期間，有專家聲稱，認知系統可能會被開發者的偏見影響，這點在Google圖像辨識或計算機視覺演算法的案例中得到了證實，該演算法在辨識非裔美國人時有所缺陷。

參見
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* 人工智能加速器
* 認知計算
* 計算認知（英语：）
* 神經形態工程（英语：）
* SyNAPSE（英语：）
* 张量处理单元

参考文献
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1. ↑  Witchalls, Clint.. New Scientist. November 2014, **224** (2994): 28–29. Bibcode:2014NewSc.224...28W. doi:10.1016/S0262-4079(14)62145-X.
2. ↑ .  [2021-08-11]. （原始内容存档于2022-07-17）.
3. ↑ .  [2021-08-11]. （原始内容存档于2022-07-17）.
4. ↑  Merolla, P. A.; Arthur, J. V.; Alvarez-Icaza, R.; Cassidy, A. S.; Sawada, J.; Akopyan, F.; Jackson, B. L.; Imam, N.; Guo, C.. Science. 2014, **345** (6197): 668–73. Bibcode:2014Sci...345..668M. PMID 25104385. doi:10.1126/science.1254642.  请检查`|lay-date=`中的日期值 (帮助)
5. ↑   （页面存档备份，存于） How IBM Got Brainlike Efficiency From the TrueNorth Chip
6. ↑ . IBM. 11 December 2015  [2021-08-11]. （原始内容存档于2018-05-19）.
7. ↑  Song, Kyung Mee; Jeong, Jae-Seung; Pan, Biao; Zhang, Xichao; Xia, Jing; Cha, Sunkyung; Park, Tae-Eon; Kim, Kwangsu; Finizio, Simone.. Nature Electronics. March 2020, **3** (3): 148–155. arXiv:1907.00957 可免费查阅. doi:10.1038/s41928-020-0385-0.
8. ↑ .  [2021-08-11]. （原始内容存档于2022-04-22）.
9. ↑ .  [2021-08-11]. （原始内容存档于2021-08-11）.
10. ↑ .  [2021-08-11]. （原始内容存档于2022-07-17）.
11. ↑   (PDF).  [2021-08-11]. （原始内容 (PDF)存档于2022-04-12）.
12. ↑ .  [2021-08-11]. （原始内容存档于2022-03-02）.
13. ↑  Tang, Guangzhi; Shah, Arpit; Michmizos, Konstantinos.. 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). 2019: 4176–4181. arXiv:1903.02504 可免费查阅. doi:10.1109/IROS40897.2019.8967864.
14. ↑  Imam, Nabil; Cleland, Thomas A.. Nature Machine Intelligence. 2020, **2** (3): 181–191. arXiv:1906.07067 可免费查阅. doi:10.1038/s42256-020-0159-4.
15. ↑ .  [2021-08-11]. （原始内容存档于2022-05-29）.
16. ↑  Schank, Roger C.; Childers, Peter G.. Addison-Wesley Pub. Co. 1984  [2021-08-11]. ISBN 9780201064438. （原始内容存档于2021-08-11） （英语）.
17. ↑  Wilson, Stephen.. Leonardo. 1988, **21** (2): 210  [13 January 2017]. ISSN 1530-9282. JSTOR 1578563. doi:10.2307/1578563.
18. ↑  Neumeier, Marty.. Indianapolis, IN: New Riders. 2012. ISBN 9780133359329.
19. ↑  Hurwitz, Judith; Kaufman, Marcia; Bowles, Adrian.. Indianapolis, IN: John Wiley & Sons. 2015: 110. ISBN 9781118896624.
20. ↑  Choudhury, Saheli Roy.. CNBC. 2018-09-18  [2018-10-12]. （原始内容存档于2022-04-09）.

連結
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