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讓AI成為人,清華全球首款類腦芯片登《自然》封面

覽潮網 8月2日訊(記者唐剛)特斯拉CEO埃隆·馬斯克想,打不過AI,就成為AI吧。最近,馬斯克腦機接口技術取得突破性新進展的新聞一度刷屏。緊接著,Facebook又為腦機接口擲下一枚風暴級棋子。

馬斯克想讓人成為AI,另外一些人則想讓AI成為人。

據清華新聞網報道,清華大學施路平團隊最新研究成果——類腦計算芯片“天機芯”近日發布。該芯片是世界首款異構融合類腦芯片,也是世界上第一個既可支持脈沖神經網絡又可支持人工神經網路的人工智能芯片。

為驗證該芯片的處理能力,施路平團隊設計的一輛無人自行車,不僅可以識別語音指令、實現自平衡控制,還能對前方行人進行探測和跟蹤,并自動避障。

目前,該成果已在Nature(《自然》雜志)作為封面文章發表,實現了中國在芯片和人工智能兩大領域《自然》論文零的突破。

清華類腦計算天機芯

近日,清華大學類腦計算研究中心施路平教授團隊發布了一項最新研究成果——類腦計算芯片“天機芯”。該芯片是面向人工通用智能的世界首款異構融合類腦計算芯片。

基于此研究成果的論文“面向人工通用智能的異構天機芯片架構”(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)雜志。

最新一期《自然》封面圖

據了解,天機芯片采用28nm制程,由156個FCores組成,面積為3.8×3.8毫米,包含大約40000個神經元和1000萬個突觸,可以同時支持機器學習算法和類腦電路。能夠提供超過每秒610千兆字節(GB)的內部存儲器帶寬,以及運行人工神經網絡的1.28TOPS的峰值性能。在生物啟發的尖峰神經網絡模式中,天機芯片實現了每瓦約650千兆每秒突觸操作(GSOPS)的峰值性能。與GPU相比,天機芯片的吞吐量提高了1.6-100倍,電源效率提高了12-10000倍。

“天機芯”(Tianjic)有多個高度可重構的功能性核,可以同時支持機器學習算法和現有類腦計算算法。

天機芯片單片(左)和5x5陣列擴展板(右)

據介紹,當前,人工智能芯片代表性工作可概括為兩個主流方向:深度學習加速器 (支持人工神經網絡) 和類腦芯片(主要支持脈沖神經網絡)。由于算法和模型的差別,當前人工智能芯片均只支持人工神經網絡或者脈沖神經網絡,難以發揮計算機和神經科學兩個領域的交叉優勢。

天機芯片則通過資源復用,只需3%的額外面積開銷即可同時運行計算機科學和神經科學導向的絕大多數神經網絡模型,支持異構網絡的混合建模,形成時空域協調調度系統,發揮它們各自的優勢,既能降低能耗,提高速度,又能保持高準確度。

2015年,施路平團隊設計出第一代“天機芯”,經不斷改進設計,2017年第二代“天機芯”問世。相比于當前世界先進的IBM的TrueNorth芯片,2017年流片成功的第二代“天機芯”密度提升20%,速度提高至少10倍,帶寬提高至少100倍,靈活性和擴展性更好。

施路平介紹,早在2012年,清華大學就瞄準未來人工智能發展的前沿,通過人才引進布局類腦計算。2014年清華大學依托精儀系成立了聯合了七個院系的類腦計算研究中心,施路平為類腦計算研究中心主任。

基于自主研發的天機芯片,類腦計算中心還研制出第一代類腦計算軟件工具鏈,可支持從機器學習編程平臺到天機芯的自動映射和編譯,開發出第一代類腦計算系統,并利用類腦自動行駛自行車建立一個異構可擴展人工通用智能開發演示平臺,利用一塊天機芯片展示了自行車的自平衡、動態感知、目標探測、跟蹤、自動避障、過障、語音理解、自主決策等功能。

語音控制“直行和加速”

什么是類腦計算?

類腦計算,是指仿真、模擬和借鑒大腦生理結構和信息處理過程的裝置、模型和方法,其目標是制造類腦計算機和類腦智能,相關研究已經有二十多年的歷史。

與經典人工智能符號主義、連接主義、行為主義以及機器學習的統計主義這些技術路線不同,類腦計算采取仿真主義:結構層次模仿腦(非馮·諾依曼體系結構),器件層次逼近腦(神經形態器件替代晶體管),智能層次超越腦(主要靠自主學習訓練而不是人工編程)。

當前計算機技術面臨著兩個重要瓶頸:(1)摩爾定律失效;(2)“馮諾依曼”架構導致的能效低下。

隨著集成電路的規模越來越接近物理極限,人類若想進一步提升計算機的性能,必然要考慮新的計算機架構。

在“馮諾依曼”架構中,運算單元和存儲單元分離,使得大部分能量和時間都消耗在數據的讀取和存儲過程中;并且數據處理是基于串行結構,即同一時刻只能執行一個任務。這與人腦處理信息的方式差別巨大。

在進行學習和認知等復雜計算時,人腦的功耗只有20瓦;而目前最先進的計算機模擬人腦功能,功耗也高達800萬瓦以上,速度比人腦要慢1000倍以上。究其原因,是因為現代計算機一般使用固定的數字化的程序模型,同步、串行、集中、快速、具有通用性地處理問題,數據存儲與計算過程在不同地址空間完成。而與之形成鮮明對比的是,人的大腦會重復利用神經元,并突觸、異步、并行、分布式、緩慢、不具通用性地處理問題,是可重構的、專門的、容錯的生物基質,并且人腦記憶數據與進行計算的邊界是模糊的。

鑒于此,當前借鑒人腦發展的類腦計算技術,被認為是應對當前挑戰的重要方案。“類腦計算”本質來說,即利用神經計算來模擬人類大腦處理信息的過程,被認為“下一代人工智能”的重要方向,也是當前人工智能領域的熱點方向。

類腦計算讓人工智能走得更遠

傳統人工智能雖然給經濟社會帶來巨大變化,但它也存在一些發展瓶頸。比如當前的人工智能系統有智能沒智慧、有智商沒情商、會計算不會“算計”、有專能無全能。會掃地的機器人不會擦桌子;服務機器人很難準確理解客戶的情感、意識和需求……

這些瓶頸與機器學習本身的缺陷相關:機器學習不靈活,需要較多人工干預或大量標記樣本;人工智能的不同模態和認知功能之間交互與協同較少;機器的綜合智能水平與人腦相差較大……要突破這些瓶頸,就需要新一代的智能技術革命,于是科學家們將期待投入到類腦智能上,希望智能技術可以從腦科學和神經科學獲得啟發。

人工智能遇到瓶頸怎么辦?回過頭來再向人腦學習。

人類大腦大約有1000億個神經元,它們如何連接以及連接錯誤導致精神錯亂或是出現嚴重的神經性疾病,當前人類并沒有弄清楚其中的奧秘。

作為宇宙中最復雜的系統之一,大腦研究已成為科研界下一個必爭之地。自2013年起,美國、歐洲、日本、韓國等相繼啟動大型腦科學項目。

2013年4月2日,美國總統奧巴馬宣布啟動腦科學計劃(BRAIN Initiative),歐盟、日本隨即予以響應,分別啟動歐洲腦計劃(The Human Brain Project)以及日本腦計劃(Brain/Minds Project),國內科研圈亦對此反響強烈。

2015年,“中國腦計劃”終于有了上線的時間表。

2015年4月18日下午,清華大學類腦計算研究中心揭牌儀式暨第一次學術委員會會議在信息技術大樓多功能廳舉行。清華大學校長邱勇表示,類腦計算是接近人腦信息處理的方式、打破現有架構的束縛、具有學習能力的超低功耗的計算系統,市場蘊藏巨大。國家正在籌備的中國腦計劃分為腦科學和類腦研究兩部分,邱勇希望清華大學的相關工作能為該計劃的最終確立起到推動作用。

2015年10月24日,在深圳國際基因組學大會上,根據中國科學院神經科學研究所所長、中國科學院外籍院士蒲慕明的報告介紹,“中國腦計劃(China Brain Project)”不久會公布。

2018年3月22日,北京腦科學與類腦研究中心(下稱“北京中心”)宣布在北京正式成立,北京市政府和中國科學院、軍事科學院、北京大學、清華大學、北京師范大學、中國醫學科學院、中國中醫科學院8家單位共同簽署了《北京腦科學與類腦研究中心建設合作框架協議》。北京大學理學部主任饒毅教授和北京生命科學研究所資深研究員羅敏敏擔任研究中心聯合主任。

北京中心成為中國腦科學研究項目的首批具體項目之一,是繼歐盟的人類腦計劃、美國的大腦計劃以及日本的腦/思維計劃后的又一重要腦計劃項目。

專家表示,腦科學具有多學科協同的大科學和工程性質,它的發展必將深刻影響人類文明社會進步、經濟發展和國家安全。

2000年獲諾貝爾生理學與醫學獎的埃里克·坎德爾曾經有過一個精彩的總結,他說:“心智的生物學研究并非只是前景遠大的科學探索,也是重要的人文方面的追求;它架設起自然科學和人文科學間的橋梁。這是一種新的整合。其成果不僅將使我們更好地認識神經、精神疾患,也將加深對我們自身的了解。”

類腦人工智能技術正在快速推廣到互聯網、金融投資與調控、醫療診斷、新藥開發、公共安全等一系列關系到國計民生的重要領域,將引發新一輪產業革命。甚至在國防安全上,腦機接口和人機智能交互等技術開辟了新的軍事前沿領域,“認知戰”、“心理戰”等將形成新的戰略威懾力量。

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