我國在類腦智能計算技術(shù)領(lǐng)域邁出新的一步！
9月1日，浙江大學(xué)聯(lián)合之江實驗室在杭州發(fā)布一款包含1．2億脈沖神經(jīng)元、近千億神經(jīng)突觸的類腦計算機(jī)Darwin Mouse。
據(jù)了解，這是我國第一臺基于自主知識產(chǎn)權(quán)類腦芯片的類腦計算機(jī)，該計算機(jī)使用了792顆由浙江大學(xué)研制的“達(dá)爾文二代”類腦芯片，支持1．2億脈沖神經(jīng)元、近千億神經(jīng)突觸，神經(jīng)元數(shù)量規(guī)模相當(dāng)于小鼠大腦，典型運行功耗只需要350－500瓦。值得一提的是，Darwin Mouse也是目前國際上神經(jīng)元規(guī)模最大的類腦計算機(jī)。
研究團(tuán)隊還針對類腦計算機(jī)研發(fā)出了專用的操作系統(tǒng)——達(dá)爾文類腦操作系統(tǒng)（DarwinOS），實現(xiàn)對類腦計算機(jī)硬件資源的有效管理與調(diào)度，支撐類腦計算機(jī)的運行與應(yīng)用。
“應(yīng)急救援、聽歌識曲、意念輸入”樣樣精通
類腦計算機(jī)到底有什么作用？在現(xiàn)場展示中，多個機(jī)器人以類腦計算機(jī)為智能中樞，展示了抗洪搶險場景下的協(xié)同工作。3臺外形相似的機(jī)器人，分別承擔(dān)巡邏、搶險、營救任務(wù)，各自功能都有所不同，可通過不同腦區(qū)來操控，給1、2、3號機(jī)器人下達(dá)不同的指令。
圖片源自浙江大學(xué)官微
聽歌識曲同樣是Darwin Mouse的拿手好戲，工作人員只需要哼唱出一首歌中的兩居，類腦計算機(jī)可通過模擬海馬體記憶機(jī)制，實現(xiàn)對大腦內(nèi)部記憶信息的存取，將后續(xù)的歌曲內(nèi)容“唱”出來。除了記憶提取以外，還能借鑒海馬體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及神經(jīng)機(jī)制建立記憶模型架構(gòu)，通過記憶的脈沖編碼，同一模型就可以學(xué)習(xí)與記憶語音、歌曲、文本等不同類型數(shù)據(jù)。
圖片源自浙江大學(xué)官微
借助類腦計算機(jī)，研究人員還實現(xiàn)了腦電信號的穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位實時解碼，可“意念”打字輸入。
類腦計算：顛覆傳統(tǒng)計算架構(gòu)的新型計算模式
據(jù)研究團(tuán)隊負(fù)責(zé)人、浙江大學(xué)計算機(jī)學(xué)院教授潘綱介紹，用硬件及軟件模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與運行機(jī)制，構(gòu)造一種全新的人工智能系統(tǒng)，這種顛覆傳統(tǒng)計算架構(gòu)的新型計算模式，就是類腦計算。其特點在于存算一體、事件驅(qū)動、高度并行等，是國際學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的研究焦點，更是重要的科技戰(zhàn)略。
中國科學(xué)院院士、浙江大學(xué)校長吳朝暉表示，類腦計算機(jī)將成為未來計算的主要形態(tài)和重要平臺，將在模擬腦功能、高效實現(xiàn)AI算法、提升計算能力等方面發(fā)揮重要的獨特作用。面向未來，學(xué)科交叉會聚將成為解決重大問題的新方法，基于多學(xué)科、多領(lǐng)域的系統(tǒng)創(chuàng)新將成為研制類腦計算機(jī)的有效形式?！拔覀兿Ｍ軌蚪梃b腦的結(jié)構(gòu)模型和功能機(jī)制，將腦科學(xué)的前沿成果應(yīng)用到人工智能等研究領(lǐng)域，從而建立起引領(lǐng)未來的新型計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)?！?/p>
據(jù)OFweek電子工程網(wǎng)了解，早在2015年，浙江大學(xué)就牽頭研制了“達(dá)爾文一代”類腦芯片，模擬神經(jīng)元LIF模型，比傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更強的生物真實性，這也是國內(nèi)首款神經(jīng)擬態(tài)類腦芯片。
2019年，“達(dá)爾文二代”類腦芯片誕生，單芯片由576個內(nèi)核組成、支持15萬神經(jīng)元、1000萬個神經(jīng)突觸，在神經(jīng)元數(shù)目上相當(dāng)于果蠅的神經(jīng)元數(shù)目。通過芯片級聯(lián)可構(gòu)建千萬級神經(jīng)系統(tǒng)，達(dá)到TrueNorth芯片類似規(guī)模，但可模擬比TrueNorth更高精度的突觸。該芯片也是國內(nèi)目前已知的單芯片神經(jīng)元規(guī)模最大的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類腦芯片。
類腦智能的探索，類腦芯片與傳統(tǒng)芯片有何不同？
類腦智能，也就人們常提到的類腦計算。在上世紀(jì)80年代末，美國科學(xué)家Carver Mead首次提出類腦計算的概念。類腦計算這一想法擺脫了傳統(tǒng)的計算模式，模仿人類神經(jīng)系統(tǒng)的工作原理，渴求開發(fā)出快速、可靠、低耗的運算技術(shù)。
從本質(zhì)上來說，類腦智能就是人工智能的終極目標(biāo)，但歸根結(jié)底，人腦的復(fù)雜程度是類腦智能永遠(yuǎn)不可能完全復(fù)制得了的。因此，類腦智能更多的是希望借鑒人類大腦的工作機(jī)理，模擬出能和人類一樣具有思考、學(xué)習(xí)能力的計算機(jī)。
圖片源自浙江大學(xué)官微
類腦計算機(jī)的出現(xiàn)，為類腦智能研究道路帶來了巨大助力。類腦計算機(jī)的運行方式，跟人們的大腦非常相近，重點體現(xiàn)在兩方面：
1、神經(jīng)元的模型，類腦計算機(jī)通過模仿人類大腦建立出精確的模型；
2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的信息傳遞，利用生物大腦中脈沖的方式進(jìn)行傳遞。
在2019年中國科學(xué)報社和網(wǎng)易新聞共同發(fā)布的2019未來科技十大事件中，“類腦芯片”赫然在列。作為類腦智能探索道路上的關(guān)鍵技術(shù)，類腦芯片的出現(xiàn)，更是為人們所看好。
類腦芯片與依賴二進(jìn)制計算的數(shù)字芯片有很大不同，類腦芯片的工作原理類似流過突觸的離子種類和數(shù)量來激活神經(jīng)元，通過交換梯度信號或權(quán)重信號，達(dá)到模擬人腦的目的；而傳統(tǒng)芯片依循馮．諾依曼架構(gòu)而設(shè)計的，由于存儲與計算在空間分隔開來，因此計算機(jī)在運算時需要在CPU和內(nèi)存這兩個區(qū)域往復(fù)調(diào)用，頻繁的數(shù)據(jù)交換不僅導(dǎo)致了海量信息處理效率低下，在工作時也造成了功耗消耗嚴(yán)重。
因此，類腦芯片就是基于微電子技術(shù)和新型神經(jīng)形態(tài)器件的結(jié)合，希望突破傳統(tǒng)計算架構(gòu)，實現(xiàn)存儲與計算的深度融合，大幅提升計算性能、提高集成度、降低能耗。
世界頂級科研機(jī)構(gòu)在類腦芯片的研究布局
目前類腦智能領(lǐng)域尚處于初期，距離正式商業(yè)化還有很長的距離，這也是無數(shù)世界頂級科研機(jī)構(gòu)正在積極布局的地方，誰能拔得頭籌，就能率先奪得未來話語權(quán)。
IBM，世界上最早研究類腦芯片的公司。在2011年，IBM公司模擬大腦結(jié)構(gòu)，打造出一代具有感知能力的硅芯片模型“TrueNorth”，它能夠像大腦一樣學(xué)習(xí)和處理信息，根據(jù)相應(yīng)神經(jīng)元連接路徑進(jìn)行重組；2014年，IBM在DARPA投資一億美元的“神經(jīng)形態(tài)自適應(yīng)可塑可擴(kuò)展電子系統(tǒng)”項目的支持下開發(fā)出“TrueNorth”第二代類腦芯片，采用28nm硅工藝技術(shù)，神經(jīng)元數(shù)增至100萬個，相比前代提高了3906倍，可編程突觸數(shù)量提高了976倍，每秒可進(jìn)行460億次突觸計算，總功耗僅70毫瓦。
高通，人們熟悉高通或許是因為其驍龍移動芯片，但是少有人知道高通在類腦芯片上的布局也很深遠(yuǎn)。2015年高通正式上市了一款名為“Zeroth”的類腦芯片，人們可以用傳統(tǒng)編程語言對其進(jìn)行程序編寫，并利用“NPU訓(xùn)練”終端實現(xiàn)類似人類的運動和行為。
谷歌，在2014年提出了機(jī)器學(xué)習(xí)模型：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖靈機(jī)（Neural Turing Machines， NTM）。直白點說就是通過核心芯片研發(fā)超級計算機(jī)，融合傳統(tǒng)圖靈機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢，可在存儲信息的同時從信息中學(xué)習(xí)新知識，并利用新知識執(zhí)行邏輯任務(wù)。
英特爾，芯片界的老大哥，同樣沒有錯過類腦芯片的研究。英特爾基于橫向自旋閥和憶阻器兩種技術(shù)設(shè)計出了神經(jīng)形態(tài)芯片，前者能根據(jù)通過的電子自旋方向開關(guān)，后者工作方式類似神經(jīng)元，能復(fù)制出大腦處理能力。該芯片當(dāng)時普遍為外界看好，增長潛力巨大。
除了上述企業(yè)以外，不少學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)也參與了類腦芯片的研發(fā)，比如斯坦福大學(xué)在2014年推出的“Neurogrid”類腦芯片，速度約為普通電腦的900倍，產(chǎn)品原型由16個定制芯片組成，能夠模擬100萬個大腦神經(jīng)元以及幾十億個突觸連接。
我國清華大學(xué)類腦計算研究中心施路平教授帶領(lǐng)的團(tuán)隊，也曾在去年推出全球首款異構(gòu)融合類腦芯片“天機(jī)芯”（Tianjic）占據(jù)了熱搜。據(jù)了解，這種混合芯片有多個高度可重構(gòu)的功能性核，可以同時支持機(jī)器學(xué)習(xí)算法和現(xiàn)有類腦計算算法。
各國搶占前沿制高點，類腦智能技術(shù)能帶來什么
由于類腦芯片巨大的發(fā)展?jié)摿蛷V闊的市場前景，類腦智能技術(shù)已成為各國科技戰(zhàn)略重點和力推的核心科技發(fā)展領(lǐng)域。隨著美日德英等發(fā)達(dá)國家類腦研究發(fā)展戰(zhàn)略的出臺，中國的類腦科學(xué)研究項目也已經(jīng)正式啟動。
從全球范圍來看，日本最早在2003年就開啟了腦科學(xué)與教育相關(guān)項目，面向教育理論和實際應(yīng)用進(jìn)行研究；美國從2012年開始致力于類腦技術(shù)研究，從衛(wèi)生研究院到情報研究局再到國防研究局，多個領(lǐng)域多個方向開始著手類腦科學(xué)研究；歐盟于2013年啟動了“歐盟人腦計劃”項目，旨在建立一套基于神經(jīng)科學(xué)的最新的、革命性的信息通信技術(shù)，建造一種模擬神經(jīng)元功能的芯片，并將這種芯片用于建造超級計算機(jī)系統(tǒng)。據(jù)悉該計劃整體投資11．9億歐元，將持續(xù)十年。
同樣，在2013年，中國也開啟了“腦科學(xué)與類腦科學(xué)研究”（Brain Science and Brain－Like Intelligence Technology），簡稱“中國腦計劃”，主要有兩個研究方向：以探索大腦秘密、攻克大腦疾病為導(dǎo)向的腦科學(xué)研究以及以建立和發(fā)展人工智能技術(shù)為導(dǎo)向的類腦研究。這些技術(shù)體現(xiàn)神經(jīng)標(biāo)記和神經(jīng)環(huán)路示蹤技術(shù)、大腦成像技術(shù)、神經(jīng)調(diào)節(jié)技術(shù)、神經(jīng)信息處理平臺等方面。按照從“研究”到“應(yīng)用”的順序，可將腦科學(xué)及類腦人工智能的研究內(nèi)容劃分為四大部分：1、大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析；2、認(rèn)知機(jī)制計算模擬；3、類腦智能算法創(chuàng)新；4、類腦智能技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新。
類腦智能技術(shù)能帶來什么？此前有人會認(rèn)為類腦智能就是人工智能，實際上兩者并不適宜劃等號，類腦智能只是人工智能技術(shù)中的一種。作為一種模仿人腦結(jié)構(gòu)存儲、處理信息方式發(fā)展起來的新技術(shù)，類腦計算算是人工通用智能的基石。
由于其強大的計算能力和信息處理能力，類腦芯片帶動了以類腦計算為核心的人工智能算法、智能感知等相關(guān)技術(shù)，在智慧家庭、智慧城市、智慧醫(yī)療、智能機(jī)器人等AI應(yīng)用上得到了廣泛應(yīng)用。
類腦研究面臨的重要挑戰(zhàn)
由于做類腦研究需要基于對人類大腦的深入認(rèn)知，而大腦作為人體內(nèi)最復(fù)雜神秘的器官，有上億個不斷發(fā)出電信號的神經(jīng)元組成密密麻麻的網(wǎng)絡(luò)，已經(jīng)困擾了科學(xué)家?guī)讉€世紀(jì)。雖然近10年來，人們對這個神秘器官的認(rèn)知迅速增長，但大腦的終極奧秘依然是一個謎團(tuán)。
因此，類腦研究當(dāng)前面臨最大的難題就是對大腦功能認(rèn)知的缺乏，還需要更先進(jìn)的大腦觀測手段和同步調(diào)控技術(shù)；其次，類腦計算用脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來代替大腦的神經(jīng)元模型信息傳遞原理，但這還處在初級感知層面，在更高級的大腦處理能力方式上，類腦計算依然模糊不清，要想把大腦復(fù)雜的信息傳遞和處理過程轉(zhuǎn)化成計算模型，非常艱難；受制于芯片工藝、材料工藝、功耗等條件的限制，類腦計算芯片在硬件條件上難以實現(xiàn)大規(guī)模神經(jīng)元互連集成和神經(jīng)元脈沖信息高效實時傳輸，這點有待突破；最后是類腦芯片的學(xué)習(xí)能力，在記憶、存儲、推理等方面類腦芯片已經(jīng)有所成就，而“學(xué)習(xí)”是智能的核心，還需要更深層次的代碼邏輯、算法機(jī)制來完善。
總而言之，盡管當(dāng)前類腦芯片無論在規(guī)模還是智力上與真實的人腦仍存在很大差距，但是它也具備人腦無法企及的優(yōu)勢。如今，全世界類腦科學(xué)研究的新賽道已經(jīng)形成，相信接下來會涌現(xiàn)出不少顛覆性理論和革命性技術(shù)成果。
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