摘要：針對半導體集成處理器在智能機器人中很難處理和模擬人類思維活動的問題，提出了一種新型的處理器及存儲理念，該處理器可直接對超大規(guī)模的模擬信號進行高速實時處理，以電子井作為最小存儲單元，并以電子束形式反應信號變化，產生實時模擬控制信號，為智能機器人處理器的設計提供了一種全新的思路。最后通過一個實例分析了處理器和存儲器的工作過程。
關鍵詞：處理器；存儲技術；電子井；智能機器人

0 引言
在上個世紀晶體管剛被發(fā)明的那幾十年里，科學家和工程師們都樂觀地預測人類離智能化時代已經(jīng)不遠了，特別是日本的某些研究所更是樂觀地認為到了21世紀初那些科幻小說里的場景將會在現(xiàn)實中重演，然而直到如今，世界上大部分的科學家和研究人員不得不承認，在現(xiàn)有知識基礎上，短期內是無法實現(xiàn)真正的人工智能的。
人類對于機器人的研究早已有之，但正當各國科學家如火如荼地進行機器人的智能化研究時，在21世紀這個信息爆炸的時期，科學研究似乎遇到了一段極為棘手的瓶頸時期，半導體和布爾代數(shù)并沒有顯示出其萬能的一面，全球基本上沒有任何一種理論或者算法能賦予機器人生命，也就是說現(xiàn)今機器人除了機械地按照人類設定的程序和指令動作外，不能擁有自我判斷能力。但人類并沒有因此而放緩研究的腳步，日本一家公司曾從國內大學、公共研究所招聘了20多位腦科學、機器人專業(yè)的優(yōu)秀研究人員，組建了生命力學研究所，專門研究下一代智能機器人。該研究所的5年計劃指標是：把世界上腦科學最新理論編制成程序，用100多臺計算機并聯(lián)，處理各種高級信息，并把處理結果用無線技術傳輸給機器人本體，使之具有自我思考功能，靈活地對應周圍環(huán)境，進行“人”與自然交流，從而進行自律的智能動作。雖然通過幾年的努力取得了不少成果，最終還是以失敗告終，僅僅證明了一個結論，人類在現(xiàn)有知識基礎上短期內無法研制出擁有自我思考能力的機器人。
處理器作為機器人的心臟，也是整個硬件系統(tǒng)的控制指揮中心，負責對外界信號進行判斷、分析、學習，并指揮整個系統(tǒng)的運轉，當然需要極高的信息處理能力和智能化。因此，智能機器人發(fā)展的關鍵就在于如何開發(fā)出一種信號處理器來模仿人類處理信息的能力，使機器人具有仿人類的大腦。本文提出一種新型的處理器及存儲理念，即基于人類大腦處理信息的方法，采用特殊的結構從而能夠直接對超大規(guī)模的模擬信號進行高速實時處理，以電子井作為最小存儲單元，并以電子束形式反應信號變化，產生實時模擬控制信號。

1 對現(xiàn)今半導體集成電路的思考
半導體集成電路和微處理器的出現(xiàn)不僅深刻地改變了電子技術的面貌和原有的設計理論基礎，而且成為現(xiàn)代科學技術的重要基礎之一，人類曾用它創(chuàng)造出自動化程度極高的各種應用系統(tǒng)。但目前越來越多的科學家們認識到了半導體電路的缺陷，雖然它的速度越來越快，穩(wěn)定性越來越高，應用領域越來越廣，然而當人類試圖利用它去攀登人工智能的高峰卻只能遭受一次又一次的失敗。僅具有2種電平變化的數(shù)字電路具有穩(wěn)定性高和易于處理的特性，這也決定了它需要用二進制信息量轉換模擬信號的實際信息。對于信息量不是特別大的應用系統(tǒng)，只要縮短處理器的時鐘處理周期就能滿足信息的處理和傳遞，但對于人類思維這種信息量極大和實時性要求極高的處理，數(shù)字量的信號很難模擬出高級思維活動，就像ADC／DAC無法精確轉換非二進制數(shù)一樣?，F(xiàn)今半導體處理器通過位數(shù)來提高精度與運算速度，也就是說簡單的整數(shù)和復雜的開方數(shù)都必須占用同樣的位數(shù)，占用同樣的處理時間。而人類思維是通過一系列的電流傳遞產生的，這種生物細胞間的電流信號是連續(xù)的，但如果換算成二進制信號進行處理，那么人腦的復雜程度將增加無窮倍，如此高精度的人類生物神經(jīng)都無法處理，更何況沒有任何應變能力的數(shù)字集成電路了。
所以能高速實時處理大信息量的處理器必須直接對模擬信號做出響應，但是當眾多模擬量在單片上集成時，相互間的電磁干擾將使電路無法正常工作，于是用電流取代電壓，用電子束取代電流變化，以減輕干擾，并使功耗下降幾個數(shù)量級，最大限度地滿足運算需求。

2 新型信號處理器的框架結構與工作原理
作為一種仿生學的處理器與存儲技術都是建立在模擬信號處理的基礎上的，模擬信號如通過聽覺、視覺、觸覺等傳感器采集的信號再通過放大、濾波、整形后送入處理器(Processor)，先通過一級轉換(Tra)，將電壓變化量轉換為電流變化量，即轉換為電子束信號，以配合處理器的處理，在處理的過程中激活學習功能(Study)，而學習功能區(qū)將需要記憶的信號送入可學習區(qū)，并通過燒寫塊(Bypass)將一些數(shù)據(jù)寫入學習記憶區(qū)(Learning store)，以備下一次直接調用。圖1為處理器的框架示意圖。