一種創新的新型人工突觸可能為創造像人類大腦一樣運作的電腦鋪平道路並有望在未來某一天使電子裝置能跟我們自己的大腦皮層無縫整合。神經形態計算的目的是模擬出生物大腦工作方式的電子電路，但要讓這些電路像我們的頭蓋骨裡生長的東西一樣有效運作以及像腦細胞一樣學習已經被證明是極其困難的。

其中最大的挑戰之一就是互聯互通。在大腦中，突觸將神經元連線在一起並被用來在神經元之間傳遞所謂的“動作電位”。這些是非常低的電荷資訊--在80毫伏的區域內。

然而要使計算機的互聯性降低到類似水平卻是一個巨大的障礙。通常，他們會看到1+伏特的電荷。這意味著，構建人工“大腦”的嘗試受到了效率低下的阻礙。

現在，來自馬薩諸塞大學阿姆赫斯特分校的一個研究小組聲稱，他們已經找到了一種人造的神經突觸替代物。在他們對蛋白質奈米線的研究中，他們提出了一種神經形態記憶電阻器或“記憶電晶體”的設計，其工作電壓水平跟大腦處於相同的範圍。一項關於這項技術的研究今天發表在《Nature Communications》上。

該蛋白奈米線取自馬薩諸塞州立大學阿姆赫斯特分校的微生物學家、這項新研究的合著者Derek Lovely開發的Geobacter細菌。跟矽奈米線相比，這種材料在水或體液等液體中表現更加穩定。矽奈米線一直是該領域研究人員關注的領域。透過切斷細菌的奈米線，他們可以在實驗中使用導電蛋白。

“這是首次一個裝置可以在跟大腦相同的電壓水平下工作，”研究的合著者Jun Yao解釋稱，“人們可能甚至不敢希望我們能創造出一種跟大腦中的生物對應物一樣節能的裝置，但現在我們有了超低功耗計算能力的現實證據。這是一個概念上的突破，我們認為它將在生物電壓環境下的電子學領域引起大量的探索。”

透過將帶正電荷和負電荷的微小開關脈衝透過憶阻器中的奈米線，研究人員得以在內部建立了新的烙印和連線。研究人員稱，這類似於人類大腦的學習方式，能建立起新的連線作為記憶。

然而要使其真正有用，其速度還必須跟生物突觸相匹配。很顯然，人們離製造一個真正的人工大腦還有很長一段路要走，但是Yao和研究第一作者Tianda Fu相信這種技術還存在其他可能的應用，比如更好地監測心率的裝置從而為最終的裝置鋪平道路。Yao指出，該裝置可以跟生物系統中的實際神經元對話。

我更相信人是上帝制造的，特別是大腦，其功能之微妙，其指揮之精準，其結構之複雜，我更相信這樣一個奇妙的複合體，只能由上帝制造

這是肯定的，就在不久後的未來，而且很快實現。

您的問題其實比較含糊，至少可以分解出兩個方向的問題：

1、製造出一個與人腦功能一樣的生物器官(或者說肉體的大腦器官)；

2、製造出具有人腦相同功能的機器裝置來，實現與人腦一樣的思考功能。

我只能解答第二個方向，儘量用簡短易懂的大白話來回答。 (沒法在這裡詳解，詳解起來至少十多萬字，數學公式長篇大論，估計沒人會看它)。

寬泛的說，人腦的思考能力主要由以下幾個步驟組成：

資訊及影象提取 ==> 記憶 ==>抽象出概念(歸納、精煉、總結) ==> 儲存==>建立比較方案(比較演算法)==>對目標事物做比較 ==>輸出結果的整理 ==> 決定行動方案(執行演算法) ==> 執行結果反饋 ==> 與目標進行比較 ==> 修正執行方案。

讀者們想一想，我們人生的思考和行動是不是都一樣呢？

以上的思考動作，還可以分解出大量的具體細節步驟(至少十萬個以上的小步驟)。

這些思考步驟，早在十年前就已經能用計算機程式完全模擬出來了。雖然計算機硬體運算能力仍然比人腦差得太多，但是“思考”的原理已經實現。

到了今天(2020年)，科學界又積累了大量新的發現、先進演算法，再加上計算機硬體處理能力比十年前提高了幾十倍，AI思考效率已經大幅度提高。透過AI程式已經能實現簡單目標的思考和判斷。(其實我們生活中天天都在用到它，只是您不一定感覺到而已)

不久後的未來，量子計算機逐漸實用化之後，計算能力將比現在的計算機強大十萬倍以上，那時將接近(甚至超過)人腦的綜合計算效率。

讀者們設想一下，將已經成熟的思考方法(計算模型軟體)，安裝到量子計算機中，再給它安上眼睛(攝像頭)、耳朵(麥克風)、鼻子(化學成分感測器)、觸感面板(點陣式壓力感測器)、點陣式溫度感應、平衡器官(陀螺儀)、機械手腳(早已經成熟的機械技術)、甚至 GPS/北斗定位。讓它像人類嬰兒一樣接觸人類世界，當成嬰兒一樣學習人類習性(輸入資訊)，到兒童、小學教育、社會教育、初中教育、待人接物、基本價值觀、高中教育、再在網際網路上學習各個學科的知識、接觸真人(假定的父母、親戚、同學、朋友、老師)，學習和模擬人類的情感、升級補充思考方法(計算和判斷方法)……

是不是和我們人類孩子成長的過程一模一樣？

由於量子計算機的運算速度極快，人類二十年的學習過程，它只需要幾個月就能達到、甚至全面超過人類的綜合智力能力。

因此，開發出人腦這樣思考的機器，是近期未來的事情，也許在你、我的有生之年就能看到。

我現在從事的工作就是逐步實現人工智慧AI 仿人腦計算方法，讓它做某一項具體的、單一事情。