過去的幾年裡，技術公司和科研人員都在努力構造神經形態的計算機結構——即模擬人腦能力制造出的芯片，它既有分析能力，又有人腦般的直覺，這樣才能處理大量的數據。如今，這份努力已經帶來瞭裡程碑式的成果——科學傢已經生產出一種集成瞭54億個晶體管的芯片，包含4000多個神經突觸核心。
每個突觸核心都包含與人腦的生物組成部分相對應的計算結構——核心內存起著與腦神經突觸類似的作用，處理器相當於核心的神經細胞(神經元)，用接線提供連接，就像大腦軸突的神經纖維一樣。IBM公司與康奈爾大學這個課題的研究人員將他們的結果發表在8月份的《科學》雜志上。
在美國國防高級研究計劃局(DARPA)開展的神經形態自適應伸縮可塑電子系統(SyNAPSE)計劃中，來自以上兩個機構的科學傢開展瞭合作。SyNAPSE計劃希望能逆向還原大腦的計算功能，從而制造出一種能夠模擬我們的感覺、理解、行動與交流的能力，並能理解不同的刺激因素的計算機。2008年以來，DARPA在這項計劃上已經投入瞭5300萬美元。HRL實驗室負責DARPA的另一個SyNAPSE計劃。
根據《科學》雜志的那篇文章，IBM和康奈爾大學的研究者們把這種新的芯片設計成類似一種節能的脈沖神經網絡。普通的神經網絡每隔一段固定的時間處理一次數據，而脈沖神經網絡隻在電量超過閾值的時候才能被激發，因此更加節能。被激發的部位反過來又會影響其他人工神經元的電荷——這就很像真正的大腦運行時的過程瞭。而IBM的新型芯片同時又包含瞭4096個神經突觸核心，可以產生超過100萬個可編程的脈沖神經元，以及2.56億個可配置的突觸。
而IBM與其在SyNAPSE計劃中的合作者們最終的目標，是制造出一臺鞋盒子那麼大的神經突觸超級計算機，包含100億個神經元和100萬億個突觸，而耗能隻有1千瓦(人腦就包含大約100萬億個突觸，卻僅僅消耗20瓦的能量——就跟烤箱指示燈的耗能差不多)。
基於神經形態技術的太陽能“傳感葉”，配備有對圖像、氣味或聲音的傳感器，或許某一天我們可以廣泛地將它們散佈在各處，用來監控森林火災或者其他自然災害。圖片來自IBM。
為瞭測試這張芯片的性能，研究人員用它分析瞭一段視頻剪輯，從背景裡面找出行人、騎車的人，以及其他物體，然後將它們識別出來。作為對比，研究者用一個同樣基於人工神經網絡、但使用的是多用途微處理器的模擬器做瞭同樣的實驗，發現新的芯片結構消耗的能量隻有模擬器的176000分之一，解析每幀畫面的速度卻快100倍。跟IBM公司2011年推出的版本相比，新的芯片也有瞭很大的提高：每個核心隻消耗瞭原來百分之一的能量。
IBM期望這種神經突觸芯片能成為新一代超級計算機的基本構件。這種計算機模仿人腦結構，使用毫米尺寸的芯片，而且足夠節能，可以植入眼鏡、腕表，以及其他可穿戴設備中去。這類芯片也很擅長整理感官輸入，因此可以成為很好的醫療診斷輔助手段。舉個例子，IBM的研究人員設想可以將數字溫度計與一系列認知傳感器結合起來，就可以掃描並分析患病兒童口腔中的各種化學信號，並由此快速得出診斷。
而最先應用此類認知技術的舞臺，應該還是IBM的超級計算機“沃森(Watson)”。在2011年2月，“沃森”參加瞭智力節目“危險邊緣(Jeopardy)”，憑借著其根據問題搜索知識庫、計算置信水平並據此回答問題的能力，打敗瞭兩位前冠軍。同一年的晚些時候，德克薩斯大學安德森癌癥研究中心(University of Texas M. D. Anderson Cancer Center)與凱斯西儲大學克利夫蘭醫學中心的勒納醫學院(Cleveland Clinic Lerner College of Medicine of Case Western Reserve University)的研究人員開始用更小、更強有力的沃森超級計算機進行數據分析和醫師培訓。
一月份的《華爾街日報》刊登瞭一篇文章，列舉瞭IBM將沃森投入真正的數據分析過程中所遇到的幾個挑戰。雖然IBM還需要努力應對這些早期的困難，他們還是計劃讓沃森進入雲端服務——這可以讓今後每一臺連接網絡的設備都變成一臺認知計算機。