清华团队发布类脑计算芯片登录《Nature》

昨日，清华大学精密仪器系教授施路平团队近日发布其研究成果——类脑计算芯片“天机芯”（Tianjic），这是世界首款异构融合类脑芯片，也是世界上首个既支持脉冲神经网络又支持人工神经网路的人工智能芯片。

基于此研究成果的论文“面向人工通用智能的异构天机芯片架构”（Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture）作为封面文章登上了8月1日《自然》（Nature），实现了中国在芯片和人工智能两大领域《自然》论文零的突破。

异构融合的“天机芯”

2015年，第一代“天机芯”问世。当时的第一代芯片的体积约为110纳米，只是个DEMO（演示样品）。

经过不断改进设计，2017年团队研发了第二代“天机芯”芯片。

第二代“天机芯”体积缩小至28纳米，具有高速度、高性能、低功耗的特点。

相比于当前世界先进的IBM TrueNorth芯片，其功能更全、灵活性和扩展性更好，密度提升20%，速度提高至少10倍，带宽提高至少100倍。

据了解，天机芯片有多个高度可重构的功能性核，可以同时支持机器学习算法和类脑电路，由156个FCores组成，包含约40000个神经元和1000万个突触，采用28nm工艺制程，面积为3.8×3.8mm²。

一般情况下，由于两类模型所使用的语言、计算原理、编码方式和应用场景都不相同，计算机科学模型和神经网络模型分别由深度学习加速器和神经形态芯片提供支持。

值得注意的是，作为全球首款异构融合类脑芯片，同时支持计算机科学模型和神经网络模型是天机芯片的一大特点。

来自清华大学的团队

这篇《面向人工通用智能的异构天机芯片架构》（Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture）论文的作者来自清华大学、北京灵汐科技、北京师范大学、新加坡理工大学和美国加州大学圣塔芭芭拉分校等机构。

其中，清华大学是核心。清华大学精密仪器系教授、类脑计算中心主任施路平是论文的通讯作者，7位第一作者中有6名均来自清华大学，另外一名来自加州大学圣塔芭芭拉分校。

从1996加入新加坡科学院数据存储研究院新加坡科学院，施路平参与创建并领导了研究院的半导体非易失性存储器，光存储，人工认知存储器研究领域。

2012年，施路平放弃了新加坡的优渥待遇，接受了时任清华大学人事主管邱勇（现清华大学校长）的邀请，加入清华大学参与创建类脑计算研究中心。

“这是一个非常有前途的领域，但也极具风险和挑战性。”施路平说，团队制定了目标，即发展类脑计算，支撑人工通用智能。

在发布会上，施路平教授介绍了论文的研究思路。他提到，现阶段发展人工通用智能的方法主要有两种：一种是基于电脑思维，另一种是基于人脑思维，虽各有优缺点，但都代表人脑处理信息的部分模式。他们研究团队由此提出将两种方法异构融合的架构，并在此架构上发展出了天机芯片。

另外他也透露，团队已经启动了下一代芯片的研究，预期明年年初可以完成研发工作。

自动行驶自行车演示

为了证明构建类脑跨范式智能系统的可行性，施路平带领团队利用它打造了一个“大脑”，并将之安装在一辆自行车上。

基于“大脑”，自行车实现了自主骑行，能够执行实时物体检测、并能够在跟踪人类的同时做到自主避障、S型跟踪，以及语音命令识别、加速、减速、转向、控制平衡和决策等任务。

想要实现这些任务，“大脑”需要克服三个主要挑战：

首先，在室外自然环境中成功检测并平滑跟踪移动目标、跨越减速带，并在必要时自动避开障碍物。

第二，需实时响应平衡控制、语音命令和视觉感知产生实时电机控制信号，以保持自行车在正确的方向上运动。

第三，实现多种信息的集成处理和快速决策。

为了完成这些任务，团队开发了几个神经网络，包括用于图像处理和物体检测的CNN，用于人类目标跟踪的CANN，用于语音命令识别的SNN，用于姿态平衡和方向控制的MLP，还有用于决策控制的混合网络。

由于芯片的分散式架构和任意路由拓扑，Tianjic芯片可以同时支持基于计算机科学的机器学习算法和基于神经科学的生物学模型，自由地集成各种神经网络和混合编码方案，并实现多个模型之间的无缝通信，使自行车能够顺利完成这些任务。

通用人工智能（AGI）

现阶段，发展人工通用智能的方法主要有两种：一种是以神经科学为基础，尽量模拟人类大脑；另一种是以计算机科学为导向，让计算机运行机器学习算法。

二者各有优缺点，目前将两者融合被公认为最佳解决方案之一。发展一个二者融合的计算平台将是推动融合的一个关键。

新型芯片融合了两条技术路线，这种融合技术有望提升各个系统的能力，推动人工通用智能的研究和发展。

这种混合芯片被命名为“天机芯”(Tianjic)，有多个高度可重构的功能性核，可以同时支持机器学习算法和现有类脑计算算法。

目前该技术已经有一定基础，除自行车外，发展的相关技术可直接拓展到自动驾驶、无人机以及智能机器人等应用上，日后，施路平教授也会带领团队把研究和市场紧密联系起来。

科技发展引发的思考

科技的发展给我们带来巨大便利的同时，也让人们引发思考，担心电影中的“终结者”，“黑客帝国”是否会成为现实？那时候人们会面临什么样的境遇？

最近被称为“硅谷钢铁侠”的马斯克进行的“脑机接口”研究就引起了广泛热议。

马斯克的Neuralink在今年7月最新产品发布会上展示其研究成果：十秒钟之内，激光在头骨上钻孔，机器人“缝纫机”将人类发丝一半粗细的电路插入大脑，精确避开血管，人脑到机器的信息传递开始。

目前已经成功地研制出一种新型的芯片，并且已经成功地将它植入了老鼠的脑中，利用指令控制这只小老鼠的行为。这让很多人觉得新奇，但是业内人士却对这种行为存在着不同的看法。

最近我国的中科院院士梅宏公开表示：我坚决反对马斯克的这种芯片植入式的脑机接口研究。这项技术目前是非常危险的，虽然未来的人脑机理探究是科技发展势在必行。但是在技术成熟之前，不该如此大胆、如此激进的研究。如果技术滥用，那后果就不堪设想了。

梅宏的话掷地有声，也给很多人敲响了一记警钟。

类脑可以超越人脑吗？

作为全球首款异构融合类脑芯片，其强大的处理能力令我们叹为观止的同时，也不禁令人思考，这样一颗如此智能的“大脑”会超越人类吗？

对此，施路平也表达了自己的看法：电脑早就超越了人脑，只是说在哪些方面。但是目前在很多智能的层次，特别是对于不确定性的问题，对于比如说学习、自主决策等很多领域，计算机和人脑还是有相当大的距离。

不可否认，人工智能是近年来一个十分火热的话题，其给人类带来巨大便利的同时，也引起人们的广泛关注和一些质疑的声音。但是，作为人工智能的创造者，相信人类可以很好地利用我们的智慧来掌握它、控制它，规范其发展路径，让它造福于我们人类，最大限度的避免那些风险。

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