其实在这之前的60年中，人工智能还是走过不少弯路的。比如十年之前，一个叫做“人工大脑”的概念曾经引起过不少关注，到了今天却很少有人再提。
今天的话题，就是这个红极一时的人工大脑，到底算不算人工智能走过的一段弯路？
究竟什么是人工大脑？
首先人工大脑一词的定义就十分模糊，尤其是在中国。在百度百科中，关于人工大脑的解释是“人类以高超的智慧，通过科学技术造出的类似于人脑的智能机器脑袋。”如此不专业的解释，简直就像是某个科幻文学爱好者编出来的。
在维基百科上，对于人工大脑（artificial brain）的解释要专业许多。其中指出，人工大脑是有着类似人脑/动物脑认知能力的软件或硬件。
研究人工大脑主要为了三个目标：
1、帮助神经科学家了解大脑如何工作，也就是认知神经学。
2、以试验性的方式探究能否创造出一个拥有人类一切能力的机器。
3、了解拥有复杂中枢神经系统的动物的行为逻辑，帮助创造强人工智能。
这么看来，人工大脑和人工智能两项学科还是有相当之大的交集的，只不过人工大脑更偏向于脑科学、神经科学领域的研究。而人工智能更多涉及的还是算法好数据等等。
人工大脑研究成果：或许是神经网络的孪生兄弟
在国际上，人工大脑最知名的项目应该是瑞士洛桑理工学院在2009年推出的“蓝脑计划”——通过实验数据逆向打造哺乳动物的大脑，从而去“复制”人类的大脑。
蓝脑计划的研究重点在大脑皮层的神经元上，利用IBM的蓝色基因超级计算机去模拟神经元层次上的大脑行为，通过对大脑运行过程的模拟，来研究人类的思考和记忆。
这项工程听起来和现在十分火热的人工神经网络如出一辙，但人工智能中的神经网络是一种算法，利用神经元和大脑的多层计算方式优化当前计算机的计算能力。而蓝脑计划，则是真的在用动物的脑子做实验。
蓝脑计划曾经提出，在2018年开发出具有意识和智能的人造大脑，现在距离兑现诺言还有半年时间，看来瑞士科学家们要加一把劲了。
除了蓝脑计划外，在2008-2015年间存在着大量相关研究。比如2011年加利福尼亚南部大学曾经提出用碳纳米导管制造神经件，用电路设计的方式模仿神经网络结构，实现对大脑的模仿。又比如比勒菲尔德大学研制出了可以连接电子回路的纳米忆阻器。作为神经突触的电子版，忆阻器可以像突触连接神经元一样接受电子回路的脉冲，并且在关掉电源后，仍能“记忆”先前通过的电荷量。因此，忆阻器允许通过的电流量取决于之前通过电流的强度及通过的时间。因此忆阻器最看做可以模仿人脑记忆机制的重要硬件。
说到这里，答案应该很清晰明了了。神经网络和人工大脑，都来自对人脑运作方式的模仿。但神经网络更倾向于对大脑神经运动逻辑的模仿，将其用在了计算之中。而人工大脑则是真正意义上的仿生学，用电路模仿大脑回路，想制造一个和大脑一样的“硬件”。
可惜算法可以赋能硬件，硬件却只能取代硬件。现在类人工大脑的硬件没出现之前，自然会被实用性更高的神经网络站了上风。
人工大脑在中国：站错了风口的大师和快速入场的企业
提到中国的人工大脑，不得不提到一个叫雨果·德·加里斯的人。实际上人工大脑一词就是被他带入中国的，据称“他研发成功第一台制作人脑的机器CBM进入世界吉尼斯记录，开创了“可进化硬件和量子计算的研究领域”。
在百度百科中，他的个人简介里充斥着很多名头：人工大脑之父、在七个国家生活过、熟练掌握四国语言、在日本实验室受到排挤、在布鲁塞尔的私立实验室中投资10万美元，血本无归……在2006年，他因为爱情（？？？）来到了中国。
在娶了一位中国太太后，这位有类似玛丽苏小说男主一样经历的科学家成为了武汉大学国际软件学院的全职教授，还出版了一本名为《智能简史》的书。
新浪的采访中，他说自己正在“建造着一个在未来几十年内，将会成为神一样的东西”而这种期望带给他“我宗教般敬畏的感觉”。在他的《智能简史》一书中，他预言人类会分裂成宇宙主义和地球主义两个政治集团，宇宙主义（把制造人工智能当成宗教）和地球主义（反对人工智能），并称两个集团会发生大战。
很可惜，这位专家所宣称的“全球仅有四个”的人工大脑，除了在百度百科外几乎找不到任何相关资料。拿到厦门大学300万研究经费之后，也未见到什么具体成果。从目前资料看，不管在国内还是国外他的大部分工作都是在四处宣扬人工智能会引起战争。
这样一位勤奋的学者，最大的遗憾恐怕就是押宝在了“人工大脑”而非“人工智能”一词上，若是从十年前就开始宣扬人工智能威胁论，恐怕今天也没马斯克什么事了。
目前来看，人工大脑的风在中国并没有吹到市场上。比如百度提出过的百度大脑也没有涉及到硬件，还是从软件角度出发的分布式的深度学习网络。
原因或许在于，人工大脑的研究在国际上也是由学界主导，这一领域中国属于弱势。同时中国也没有IBM这样的芯片、处理器厂商因利益相关支持这方面的研究。却也让中国企业没有在人工大脑上耗费资源，而是在深度学习、神经网络等领域快速入场。
那么，人工大脑到底算不算人工智能发展历程中的一条弯路呢？
我们的看法是，人工大脑是人工智能发展历程中不可或缺的一条岔路，但最终会和如今这条看似更平坦的道路到达同一个终点。
如果人工智能的终点是强人工智能，对于脑科学、纳米级仿生硬件的研究一定是必不可少的，也是关于神经网络一类的算法研究中不可或缺的。
目前还有很多机构在专注于人工大脑的相关研究。像是今年法国研究人员就开发了能在芯片上自主学习的人工神经突触，并首次开发出能预测人工神经突触如何工作的物理模型。类似的科研成果还在不断出现，这一切都在告诉我们，用电路和算法一同“创造”大脑，或许并非是天方夜谭。
