在未来 20 到 30 年内,谁要想主导世界经济,谁就必须在类脑计算领域领先。

—— 《欧盟人脑计划》

大声

09-16 19:01

今年 8 月,一台自行车的「大脑」登上了《Nature》的封面

这台自行车「大脑」的神奇之处就在于,它内置了由清华大学开发出全球首款异构融合类脑计算芯片 ——「天机芯」,实现了自动驾驶,美国《纽约时报》曾表示

配备这款芯片后,它可能是最接近「自主思考」的无人驾驶自行车。

“天机”今登Nature封面:清华施路平团队发布全球首款异构融合类脑芯片!

这也是中国首次打破了在《Nature》上发表芯片和人工智能两大领域的论文为零的局面。不过一块让自行车自动驾驶的芯片,为什么那么重要?

首先,现在的人工智能主要分为两条技术发展路径,一是以模型学习驱动的数据智能,另外一条是以认知仿生驱动的类脑智能。

但前者随着人工智能的发展,愈加显出计算机在数据智能上的局限性,一是能效低下,不仅计算资源消耗比较大,而且运算单元和存储单元分离,大部分能量和时间都消耗在数据读取和存储过程中;并且数据在同一时刻只能处理一个任务。

二是它的自主学习、自适应能力较弱,而且缺乏逻辑分析和推理能力,很难适应未来的智能需求。现在的计算机智能,更像是成了机器学习和统计分析的代名词,远离了智能的初衷。

而类脑智能可以解决数据智能的不足之处。

它不再使用固定的数字化的程序模型,而是在大脑神经运行机制和认知行为机制启发下,以计算建模为手段,通过软硬件协同实现机器智能。

简单来说,它就是一个「仿真大脑」,主要有下面 3 个特点:

  • 结构层次模仿脑(非冯・诺依曼体系结构,而是计算和储存统合)
  • 器件层次逼近脑(神经形态器件替代晶体管)
  • 智能层次超越脑(主要靠自主学习训练而不是人工编程)

比起计算机,大脑都在同一个地方处理和储存信息,里面有 1000 亿个神经元,形成 100 万亿个突触,在进行学习和认知等复杂计算时,现在最先进的计算机模拟人脑功能,功耗将高达 800 万瓦以上,而人脑的功耗只有 20瓦,速度要快 1000 倍以上。

因此,越接近人脑的类脑智能,也会更符合现实世界,将可以解决通用场景问题,实现强人工智能和通用智能。

前面讲到的「天机芯」,也就是在数据智能的基础上,还加上了类脑智能。

它首次融合了两种人工智能范式,在一个小拇指盖大小的芯片里,排列着 156 个计算单元,藏着 4 万个神经元和 1000 万个突触,这使芯片内的神经元和突触本身可以自由配置,让自行车实现了自平衡、动态感知、目标探测、跟踪、自动避障、过障、语音理解、自主决策......

▲ 基于天机芯芯片多模型整合平台的无人驾驶自行车各项测试结果

但它的计算数量比起人脑明显微乎其微,团队成员之一、清华大学计算机科学与技术系教授张悠慧说道:

这只是个基础,证明可以在这么小的板子上高密度计算,未来还会不断优化。

近 20 年来,类脑计算等脑科学已经成为发展最快的学科之一,美国、日本、德国、英国、瑞士等发达国家率先制定了发展计划,《欧盟人脑计划》指出

在未来 20 到 30 年内,谁要想主导世界经济,谁必须在类脑计算这个领域领先。

▲ 美国《BRAIN 计划》

毕竟现在人类对自己大脑也知之甚少,据说开发不到 10%,加州大学洛杉矶分校物理系教授 Williams, R. Stanley 最近回复《中国新闻周刊》的邮件中写道:

人工通用智能的瓶颈,在于我们缺乏对人类大脑的了解,最好的前景就是将机器学习与大脑建模结合起来,这也是异构融合方案吸引人的地方,它允许不同方案混合起来,解决单个领域出现的问题。

类脑计算系统仍处于起步阶段,尚未形成公认的技术方案,但天机芯为它的落地提供了其中一种新的可能。

据该团队介绍,第三代天机芯正在研发,能效将是第二代的 100 倍,有更大的商用价值,实现野外侦察、无人驾驶,或是更为具体的应用场景。Williams, R. Stanley 表示

2020 年会出第三代天机芯,但具体应用还不便透露。大脑处理信息的运作原理对科学来说还是个谜,在我们接近一个令人满意的答案之前,理解大脑如何工作还需要许多年。

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