文|AI报道
8月1日，顶级学术期刊《Nature》的封面文章刊登了清华大学施路平团队近日发布的研究成果——类脑计算芯片“天机芯”。该成果实现了中国在芯片和人工智能两大领域《Nature》论文零的突破。
近日来，脑机接口技术的新闻不断。不到两周，马斯克脑机接口公司Neuralink和Facebook脑机接口项目相继宣布取得进展。
其实，类脑芯片并不是一个新话题。早在2014年，IBM就推出了业内首款类脑芯片TrueNorth。今年7月16日，英特尔也发布了“Pohoiki Beach”芯片系统，该系统主要由Loihi神经拟态芯片构成，可处理深度学习任务，速度比CPU快1000倍，效率高10000倍，耗电量小100倍。
目前，国内外有许多公司和机构正在类脑芯片研发上投入大量精力。此次，“天机芯”率先赢得世界瞩目。
全球首款异构融合类脑芯片
这篇名为《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）的论文介绍了这款新型人工智能芯片，它结合了类脑计算和基于计算机科学的人工智能。
据悉，2015年，施路平团队设计出第一代“天机芯”，体积约为110纳米；2017年第二代“天机芯”问世。相比于IBM的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。此次面世的第三代“天机芯”是世界上首款异构融合类脑芯片，也是世界上第一个既可支持脉冲神经网络又可支持人工神经网路的人工智能芯片，为进一步探索通用人工智能领域提供了新的方向。
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3.8×3.8mm。负责芯片设计和算法细节的论文作者邓磊介绍，通常，市面上的深度学习加速器只支持计算机科学模型，神经形态芯片只支持神经科学模型，而天机芯片两者都可支持，同时支持神经科学发现的众多神经回路网络和异构网络的混合建模。
“天机芯”提供超过每秒610千兆字节（GB）的内部存储器带宽，以及运行人工神经网络的每瓦特每秒1.28 tera操作（TOPS）的峰值性能。在生物启发的尖峰神经网络模式中，天极实现了每瓦约650千兆每秒突触操作（GSOPS）的峰值性能。研究团队还展示了与GPU相比“天鹰”的卓越性能，其中新芯片的吞吐量提高了1.6-100倍，电源效率提高了12-10000倍。
自动驾驶自行车
为了验证这一混合芯片的处理能力，团队演示了一辆由新型人工智能芯片驱动的自动驾驶自行车。试验中，无人自行车不仅可以识别语音指令、实现自平衡控制，还能对前方行人进行探测和跟踪，并自动避障。
邓磊认为，比起自动驾驶飞机，智能自行车看起来很小，但实际上是一个五脏俱全的小型类脑技术平台，“这实际上是对我们的考量”。
这款自动驾驶自行车，配备了“天机芯”和IMU传感器、摄像头，刹车电机、转向电机、驱动电机等致动器，以及控制平台、计算平台、天机板级系统等处理平台等。自行车的任务是执行实时物体检测、跟踪、语音命令识别、骑行减速等功能，还可实现避障过障、平衡控制和自主决策。这些任务中，部分运用了模拟大脑的模型，而其他则采用了机器学习算法模型。
据悉，在自行车上利用一块“天机芯”同时运行了包括CNN，CANN，SNN和MLP网络在内的5种不同神经网络，来完成每项任务，最终实现了无人自行车驾驶。这些模型经过预先训练并编程到“天机芯”上，可以并行处理模型，实现不同模型之间的无缝片上通信。
异构融合的人工智能是一种多模态系统。驾驶自行车就是一个多模态任务，它需要语音识别，也需要视觉识别和追踪。而搭载了“天机芯”的无人自行车，可以实时感知周围环境，跟随前方的试验人员并自动进行避障的操作，并根据语音指令、视觉感知的反馈产生实时信号对电机进行控制，以达到保持平衡，改变行进状态，根据目标对象完成实时追踪。这整个验证平台的思路和搭建是非常成功的。
在实验中，由“天机芯”驱动的自行车顺利完成了所有分配的任务，标志着AGI发展加速的巨大飞跃。这个芯片不是在试图复制人类大脑，而是在模仿人类的思维方式，如注意力、记忆力和预测能力。
通用人工智能
通用人工智能，英文全称Artificial general intelligence，简称AGI，是计算机科学与技术专业用语。为了与传统的人工智能或主流的人工智能AI用词相区分，所以才在Artificial与intelligence之间增加了general。
论文作者施路平教授在7月30日的电话新闻发布会中提到，现阶段，发展人工通用智能的方法主要有两种，一种基于电脑思维，另一种基于人脑思维，两种方法各有优缺点，但都代表人脑处理信息的部分模式。他与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。
在论文中，施教授也反复提及“人工通用智能”的概念，并认为这项研究“有望通过为更广泛的硬件平台铺平道路来刺激人工通用智能的发展”。“人工通用智能”是一个尚未实现的研究课题，有时也被称作强人工智能，它所描述的机器智能可以理解或学习人类所能完成的任何智力任务。
对于人工通用智能的发展，有的人认为这个概念在实践中很难实现，而有的人却十分看好，OpenAI创始人兼研究总监Ilya Sutskever表示：“我们（OpenAI）在过去几年中已经回顾了该领域的进展。我们的结论是，近期AGI应该被认为是一种很大的可能性。”今年7月，微软就宣布向非营利性人工智能研究公司OpenAI投资10亿美元研发人工通用智能，并且 OpenAI 将把微软的 Azure 视为独家云计算供应商。
论文还提到的一种发展人工通用智能（AGI）的混合方法，结合了神经科学导向和计算机科学导向方法的优点。施路平表示，“人工通用智能是一个非常难的研究课题”，但“我们相信它是一定会实现的”，他认为，从未来发展的角度看，人工通用智能是一个必然的趋势。
据悉，团队已经开始研究下一代芯片，有望在明年初完成研发。研究团队透露，他们预计“天机”未来将部署在自动驾驶汽车和智能机器人中。施路平强调，此次发表在《自然》的论文是一个非常初步的研究，人工通用智能是一项非常具有挑战性的工作，目前还处于起步阶段。他和团队的研究愿景是——“发展类脑计算，支撑人工通用智能，赋能各行各业”。
