在资料图片的呈现下, “天机芯”成功登上了国际顶级学术期刊《自然》的杂志封面。
近日, 呈现了清华大学类脑计算研究中心施路平团队所研发的新型人工智能芯片“天机芯（Tianjic）”的那篇刊出在《自然》的封面文章。这是一款世界首款异构融合类脑芯片, 它达成了中国在芯片这个领域以及人工智能这个领域的《自然》论文的那种零突破。
中国所制造的“天机芯”, 作为在世界范围之内首款异构融合类脑芯片, 到底有着怎样的突破呢?
芯片, 作为人工智能系统的“大脑”。当下的人工智能技术（AI）, 存在着两种主流的“大脑”: 其一, 是支持人工神经网络的深度学习加速器, 它是基于对“电脑”进行研究的计算机科学, 以此让计算机去运行机器学习算法；其二, 是支持脉冲神经网络的神经形态芯片, 它是基于对“人脑”展开研究的神经科学, 从而给予无限模拟人类大脑的功能。
虽说同样是人工智能, 但它们却无法交流, 就像鸡和鸭说话一样产生不了有效沟通, 为何会如此呢, 那是因为两类AI“大脑”所基于的平台不一样, 并且彼此之间不兼容。然而“天机芯”却具备这样的能力, 它可以将这两种原本相互不兼容的人工智能芯片整合在一起, 转变成为世界上首款异构融合类脑芯片。这种融合技术有着实现人工通用智能（AGI）的可能性。从原则方面来讲, 人工通用智能平台能够执行任何人类能够达成的任务。
由清华大学精密仪器系教授施路平担任负责人的研究团队声明, 他们在七年前着手展开并组合力量进行目前此研究项目, 直至现现在已收获了初步的相关成果。他们整个研究抱持的愿景为: 先是运用好比具备类脑某种运算能力的情况去从旁支持助力人工通用具有一定智能程度的发展进程前行, 之后再通过这样的成果赋予各个行业领域能够运行运转进而产生作用的能力。
自行车“成精”了
平台, 被用来展示“天机芯”性能, 它是一辆在清华大学操场上“撒欢”的自行车, 这自行车无人驾驶。在试验里, 无人驾驶自行车不但能够识别语音指令、达成自平衡控制, 它还能够自行越过路面的小凸起, 不会因为失去平衡就摔倒, 并且还能够探测以及跟踪前方行人, 而且能自动避障。这展现出了它的动态感知、目标探测、过障、自主决策等能力。
难道自行车“成精”了么? 并非如此, 这仅仅是由于它搭配上了“天机芯”大脑。除了“天机芯”之外, 这款自行车仍旧装备有惯性测量单元传感器, 还有摄像头, 以及麦克风, 另外还有包含刹车电机、转向电机等的制动器, 并且包含控制平台、计算平台等的处理平台。
研究团队成员邓磊说, 在这些功能里, 语音识别、视觉追踪是受脑启发的模型。目标探测、运动控制是机器学习算法。而自主决策是一个两者混合的模型。我们要做一个小型的类脑计算平台, 自行车是我们的最终考量结果。
需要覆盖包含感知、决策、执行的完整任务, 要有具备可与现实环境交互能力的真实演示系统, 该演示系统必须安全可控且能够反复进行实验, 系统对于处理芯片存在功耗以及实时性的要求, 还能体现芯片优势, 一块名为“天机芯”的芯片可以同时运行5种各不相同的神经网络, 其中包括用于图像处理以及物体检测的CNN, 还有用于语音命令识别的SNN, 用于人类目标跟踪的CANN, 用于姿态平衡并且方向控制的MLP, 以及用于决策控制的混合网络。有多核架构的芯片, 采用任意路由拓扑, 能自由集成各类神经网络以及混合编码方案, 可在多个模型间实现无缝通信, 最终人们看到了一辆能顺利完成各种任务的仿佛成精的自行车。据悉, 这是世界上第一辆, 有着“电脑”思维又有着“人脑”思维, 具备近乎“独立思考”能力的自行车。
如何窥探“天机”
以运动的视频分析能力当作示例, 要是完全运用深度学习技术开云手机入口app下载开云真人app官网登录app,开云真人app在线登录，那就需要依据每一帧来进行处理, 这样做耗能大、代价高、数据量也大！并且会因为受传感器带宽局限而出现卡顿现象。要是完完全全用神经形态技术去处理, 数据量倒是降下去了, 耗能变小可处理正确率却又下降了, 很容易出现错误状况。“我们的芯片把两种模式结合在一起进行处理, 就能够很好地达成代价和功能的平衡。”邓磊如此说道。
相差多少是两种模式的功耗? 人脑功耗约20瓦, 不过据IBM测算, 实时模拟人脑需要300多台天河2号同时开展工作, 天河2号一年光是电费就要1亿元人民币, 要是全速运算, 那电费更是高达1.5亿元。
施路平介绍, 从未来看, 人工通用智能是一个必然趋势 , 并且, 人工通用智能能够赋能各行各业。现有人工智能是专有人工智能 , 一个问题对应一个解决办法 , 只要满足条件 , 现有系统都可以做得很好。然而 , 现有人工智能难以处理模糊问题 , 也无法跨界处理问题。举例来说 , 阿尔法狗下围棋能赢世界冠军 , 却做不出阅读理解题。
与之形成对照的, 是那种能够处理视觉此项任务、听觉此项任务、学习此项任务、推理这些多样任务, 拥有一种情况是能够举一反三、另一种情况是能够融会贯通这般能力的“人工通用智能”。发展人工通用智能, 这属于人工智能学界一直以来都在付出努力去达成的方向 , 国内国外不少机构都在开展相关事宜。
施路平说, 我们觉得未来是一种融合架构, 不会摒弃现有的计算机系统开云真人app官方版入口,开云真人app官网入口，而是去做改进 , 现有两种发展人工智能的方式, 分别是基于电脑思维以及人脑思维, 各有各的优缺点 , 但团队经过研究对比后发觉, 两者都体现了人脑处理信息的部分模式 , 所以我们萌生了一个想法, 要把两者进行有机融合 , 这是我们研究工作的主体思想。
那么, 融合会面临什么样的挑战呢? “最大的挑战并非源自科学技术, 而是在于我们学科分布过于细化, 这对解决此类复杂问题颇为不利。因此, 多学科深度融合才是解决问题的要点, 可以将电脑思维与人脑思维的优势予以结合, 助力我们发展人工智能。”施路平介绍道, 清华大学类脑计算研究中心是由校内7家院系联合创建的, 它融合了脑科学、电子、微电子、计算机、自动化、材料以及精密仪器等众多学科, 在成立伊始, 便把目标锁定在了基于天机系列芯片的类脑系统的研发上。
精密仪器系副研究员裴京, 作为团队成员, 说道, 能组织起7个院系, 以及各行业专家, 一同进行研究的团队, 在全世界范围内并不多见。前来清华交流的国际团队, 都认定我们是研究类脑计算的最为成功的模式。
不过, 在面对那纷繁复杂的人工智能研究状况时, 其研究的道路可不是一直顺顺利利的。施路平讲起了他多年之前爬山时迷路的那件事情。当初刚开始研究类脑计算的时候, 他曾经因为缺少相关方面的文献而陷入苦恼之中。有一回爬山的时候, 他离开了大道之后毫无章法地乱走, 结果迷路了, 后来借助太阳确定了方向, 然后顺着一个方向才走出了大山。
施路平说, 可见, 在一条从来没有人走过的路上, 寻找方向就显得极为重要, 而脑科学是一座金矿, 因为自然界的通用智能系统只因是有大脑的人这样组成, 按“类脑去思考”找出“解决问题的方法”, 从脑科学的最新研究成果中去找到方向标, 这就变成一个必然会做出的选择。
施路平团队所进行的类脑研究, 和那种单纯模拟大脑结构的仿脑存在差异。类脑与仿脑的出发点各有不同。仿脑旨在尽可能去仿制如同脑一般的结构, 在这样的结构之上施展新的计算功能。而类脑研究的目的在于解决人工智能的时空复杂度、能效等方面的问题, 要是从人脑研究里发觉了能够解决这些问题的优点, 不管这优点是体现在结构方面, 还是体现在信息运行模式方面, 施路平团队都会予以借鉴参考, 瞧瞧是否能够将其运用到“天机芯”的系统架构之中。
施路平说, 类脑是进行借鉴, 并非简单模仿, 是追求神似, 而非形似, 在借鉴这个过程当中，我们对于脑, 对于智能, 都具备了越来越深的理解。
未来的“天机芯”世界
到目前这个时候为止, 天机芯片是我们研究制造出来的最为绝妙完美最终成果。可这并不表明通用智能系统已然达成完成, 这仅仅只是一项初步阶段成果。施路平讲道, 团队会在开展研发工作期间针对产品实施逐步渐渐迭代, 一直持续到快要接近逼近人工通用智能, 不会一下子就轻易成功完成一蹴而就。
其时, “天机芯”已然自主研发至第三代, 第一代“天机芯”其自2015年便已问世, 为110纳米制成故而仅为个小巧原始实验模型样机版小样（DEMO）样品物件；第二代“天机芯”于2017年成功制成, 制程为28纳米, 此第二代由156 个功能核心FCore组合构成, 其中还涉及囊括着大约4万个神经元以及1千万个突触。此第二代便是登上此次《自然》封面文章的那款芯片。将其与当前世界处于先进水平的IBMTrueNorth芯片相互比较而言, 第二代“天机芯”在功能方面更为全面, 在具备灵活性以及扩展性方面表现得更为良好出色, 其密度提高了20%, 速度提升至少10倍, 带宽提升至少有100倍之多。
裴京介绍说, 下一代芯片会是14纳米或者更小, 第三代芯片功能相较于第二代强大许多, 有望在明年初完成研发。
当前, 商业化应用这一事项也已经被提到日程上来了。在该论文署名的作者当中, 存在两位是就职于北京灵汐科技有限公司的。北京灵汐科技有限公司是一家来自于清华大学类脑计算研究中心培养出来的高科技企业, 第三代天机芯片正处于由双方联合开展研发的状态。而且该公司还拓展了基于“天机芯”系统的工具链, 到芯片上市的时候, 从事应用开发的工程师们能够运用这些工具开发出他们所需要的应用。
裴京表示, 在应用的范畴之中, 将着重思索去处理普遍存在的问题, 进而为众人给予平台, 是这样说的。
从不无人自行车的试验方面来看, 在“天机芯”上市之后, 它是完全能够被应用于自动驾驶汽车以及智能机器人当中的。而从较为长远的角度进行考量, 以“人工通用智能”作为目标的“天机芯”, 要是真的能够达成自身的理想, 那么它将会“无所不能”, 能够被用于各个行业。这是由于“通用人工智能”所指的就是, 你以及你的大脑能够做到的任何事情, 都要让机器学会去完成。
因而, 电脑是不是能够凌驾于人脑之上呢? “电脑早就于某些层面超越了人脑, 像是记忆得迅速并且精准, 计算得快速且准确。可是当下在诸多智能层级, 像自主学习、模糊推理等众多领域, 计算机与人脑依旧存在着相当大的差距。类脑计算能够缩小它们之间的差距。”施路平觉得, 计算机的特性是始终向前从不后退, 所以超越人脑的领域将会越来越多, 然而我们没必要为此惧怕它的发展。“要用人类的才智去规范人工智能的进程, 使它服务人类。”。
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