據(jù)人民日報報道,清華大學精密儀器系教授施路平團隊近日發(fā)布其研究成果——類腦計算芯片“天機芯”(Tianjic),這是世界首款異構(gòu)融合類腦芯片,也是世界上首個既支持脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡又支持人工神經(jīng)網(wǎng)路的人工智能芯片。

　　基于此研究成果的論文“面向人工通用智能的異構(gòu)天機芯片架構(gòu)”(Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture)作為封面文章登上了8月1日《自然》(Nature),實現(xiàn)了中國在芯片和人工智能兩大領域《自然》論文零的突破。

　　異構(gòu)融合的“天機芯”

　　2015年,第一代“天機芯”問世。當時的第一代芯片的體積約為110納米,只是個DEMO(演示樣品)。

　　經(jīng)過不斷改進設計,2017年團隊研發(fā)了第二代“天機芯”芯片。

　　第二代“天機芯”體積縮小至28納米,具有高速度、高性能、低功耗的特點。

　　相比于當前世界先進的IBM TrueNorth芯片,其功能更全、靈活性和擴展性更好,密度提升20%,速度提高至少10倍,帶寬提高至少100倍。

　　據(jù)了解,天機芯片有多個高度可重構(gòu)的功能性核,可以同時支持機器學習算法和類腦電路,由156個FCores組成,包含約40000個神經(jīng)元和1000萬個突觸,采用28nm工藝制程,面積為3.8×3.8mm?。

　　一般情況下,由于兩類模型所使用的語言、計算原理、編碼方式和應用場景都不相同,計算機科學模型和神經(jīng)網(wǎng)絡模型分別由深度學習加速器和神經(jīng)形態(tài)芯片提供支持。

　　值得注意的是,作為全球首款異構(gòu)融合類腦芯片,同時支持計算機科學模型和神經(jīng)網(wǎng)絡模型是天機芯片的一大特點。

　　來自清華大學的團隊

　　這篇《面向人工通用智能的異構(gòu)天機芯片架構(gòu)》(Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture)論文的作者來自清華大學、北京靈汐科技、北京師范大學、新加坡理工大學和美國加州大學圣塔芭芭拉分校等機構(gòu)。

　　其中,清華大學是核心。清華大學精密儀器系教授、類腦計算中心主任施路平是論文的通訊作者,7位第一作者中有6名均來自清華大學,另外一名來自加州大學圣塔芭芭拉分校。

　　從1996加入新加坡科學院數(shù)據(jù)存儲研究院新加坡科學院,施路平參與創(chuàng)建并領導了研究院的半導體非易失性存儲器,光存儲,人工認知存儲器研究領域。

　　2012年,施路平放棄了新加坡的優(yōu)渥待遇,接受了時任清華大學人事主管邱勇(現(xiàn)清華大學校長)的邀請,加入清華大學參與創(chuàng)建類腦計算研究中心。

　　“這是一個非常有前途的領域,但也極具風險和挑戰(zhàn)性?！笔┞菲秸f,團隊制定了目標,即發(fā)展類腦計算,支撐人工通用智能。

　　在發(fā)布會上,施路平教授介紹了論文的研究思路。他提到,現(xiàn)階段發(fā)展人工通用智能的方法主要有兩種:一種是基于電腦思維,另一種是基于人腦思維,雖各有優(yōu)缺點,但都代表人腦處理信息的部分模式。他們研究團隊由此提出將兩種方法異構(gòu)融合的架構(gòu),并在此架構(gòu)上發(fā)展出了天機芯片。

　　另外他也透露,團隊已經(jīng)啟動了下一代芯片的研究,預期明年年初可以完成研發(fā)工作。

　　自動行駛自行車演示

　　為了證明構(gòu)建類腦跨范式智能系統(tǒng)的可行性,施路平帶領團隊利用它打造了一個“大腦”,并將之安裝在一輛自行車上。

　　基于“大腦”,自行車實現(xiàn)了自主騎行,能夠執(zhí)行實時物體檢測、并能夠在跟蹤人類的同時做到自主避障、S型跟蹤,以及語音命令識別、加速、減速、轉(zhuǎn)向、控制平衡和決策等任務。

　　想要實現(xiàn)這些任務,“大腦”需要克服三個主要挑戰(zhàn):

　　首先,在室外自然環(huán)境中成功檢測并平滑跟蹤移動目標、跨越減速帶,并在必要時自動避開障礙物。

　　第二,需實時響應平衡控制、語音命令和視覺感知產(chǎn)生實時電機控制信號,以保持自行車在正確的方向上運動。

　　第三,實現(xiàn)多種信息的集成處理和快速決策。

　　為了完成這些任務,團隊開發(fā)了幾個神經(jīng)網(wǎng)絡,包括用于圖像處理和物體檢測的CNN,用于人類目標跟蹤的CANN,用于語音命令識別的SNN,用于姿態(tài)平衡和方向控制的MLP,還有用于決策控制的混合網(wǎng)絡。

　　由于芯片的分散式架構(gòu)和任意路由拓撲,Tianjic芯片可以同時支持基于計算機科學的機器學習算法和基于神經(jīng)科學的生物學模型,自由地集成各種神經(jīng)網(wǎng)絡和混合編碼方案,并實現(xiàn)多個模型之間的無縫通信,使自行車能夠順利完成這些任務。

　　通用人工智能(AGI)

　　現(xiàn)階段,發(fā)展人工通用智能的方法主要有兩種:一種是以神經(jīng)科學為基礎,盡量模擬人類大腦;另一種是以計算機科學為導向,讓計算機運行機器學習算法。

　　二者各有優(yōu)缺點,目前將兩者融合被公認為最佳解決方案之一。發(fā)展一個二者融合的計算平臺將是推動融合的一個關鍵。

　　新型芯片融合了兩條技術(shù)路線,這種融合技術(shù)有望提升各個系統(tǒng)的能力,推動人工通用智能的研究和發(fā)展。

　　這種混合芯片被命名為“天機芯”(Tianjic),有多個高度可重構(gòu)的功能性核,可以同時支持機器學習算法和現(xiàn)有類腦計算算法。

　　目前該技術(shù)已經(jīng)有一定基礎,除自行車外,發(fā)展的相關技術(shù)可直接拓展到自動駕駛、無人機以及智能機器人等應用上,日后,施路平教授也會帶領團隊把研究和市場緊密聯(lián)系起來。

　　科技發(fā)展引發(fā)的思考

　　科技的發(fā)展給我們帶來巨大便利的同時,也讓人們引發(fā)思考,擔心電影中的“終結(jié)者”,“黑客帝國”是否會成為現(xiàn)實?那時候人們會面臨什么樣的境遇?

　　最近被稱為“硅谷鋼鐵俠”的馬斯克進行的“腦機接口”研究就引起了廣泛熱議。

　　馬斯克的Neuralink在今年7月最新產(chǎn)品發(fā)布會上展示其研究成果:十秒鐘之內(nèi),激光在頭骨上鉆孔,機器人“縫紉機”將人類發(fā)絲一半粗細的電路插入大腦,精確避開血管,人腦到機器的信息傳遞開始。

　　目前已經(jīng)成功地研制出一種新型的芯片,并且已經(jīng)成功地將它植入了老鼠的腦中,利用指令控制這只小老鼠的行為。這讓很多人覺得新奇,但是業(yè)內(nèi)人士卻對這種行為存在著不同的看法。

　　最近我國的中科院院士梅宏公開表示:我堅決反對馬斯克的這種芯片植入式的腦機接口研究。這項技術(shù)目前是非常危險的,雖然未來的人腦機理探究是科技發(fā)展勢在必行。但是在技術(shù)成熟之前,不該如此大膽、如此激進的研究。如果技術(shù)濫用,那后果就不堪設想了。

　　梅宏的話擲地有聲,也給很多人敲響了一記警鐘。

　　類腦可以超越人腦嗎?

　　作為全球首款異構(gòu)融合類腦芯片,其強大的處理能力令我們嘆為觀止的同時,也不禁令人思考,這樣一顆如此智能的“大腦”會超越人類嗎?

　　對此,施路平也表達了自己的看法:電腦早就超越了人腦,只是說在哪些方面。但是目前在很多智能的層次,特別是對于不確定性的問題,對于比如說學習、自主決策等很多領域,計算機和人腦還是有相當大的距離。

　　不可否認,人工智能是近年來一個十分火熱的話題,其給人類帶來巨大便利的同時,也引起人們的廣泛關注和一些質(zhì)疑的聲音。但是,作為人工智能的創(chuàng)造者,相信人類可以很好地利用我們的智慧來掌握它、控制它,規(guī)范其發(fā)展路徑,讓它造福于我們?nèi)祟?最大限度的避免那些風險。