最近，一种能够完全模拟大脑的算法被创造出来。现在我们在等待一台性能足够强的计算机。

由来自德国、日本、挪威和瑞典的科学家组成的研究小组最近发表了一份白皮书，详细介绍了新算法，该算法将虚拟神经元和节点连接起来，模拟大脑中数十亿独立神经元和突触的连接。

人脑神经元的活动是复杂的，用目前的技术想1: 1的模拟是完全不可能的。10%的模拟比率是现有超级计算模拟的上限，并且在过去已经尝试过。因为对人类大脑活动非常重要的神经元的连接活动需要比当前硬件更多的性能。库兹韦尔网络写道:

这个过程要求整个网络中每个神经元的每个处理器都有一位信息。对于一个有10亿个神经元的网络来说，每个节点的大部分内存被每个神经元的一位信息所消耗。当然，随着神经网络规模的增长，这台计算机中每个处理器为每个神经元增加的额外比特所需的内存总量也会增加。每个处理器模拟人脑活动所需的内存量是现在的100倍。

目前，科学家无法模拟新算法，但它肯定能在未来数十亿的二级超级计算硬件中运行。该算法是用开源仿真软件神经仿真工具(NEST)开发的，在神经科学领域得到了广泛应用。

通过未来数十亿次超级计算硬件，科学家有望实现100%的大脑模拟，这对于许多学科来说将是一个具有跨时代意义的问题。

这种模拟可以改变与大脑紊乱相关领域的研究过程，如帕金森病和多发性硬化症。人工智能和神经网络的意义在于深度学习。

在未来，科学家已经使用计算机和数学进行了几十年的研究，可以模拟人脑。这个算法将成为我们现在知道的和将来知道的之间的桥梁。