通用人工智能重大突破——新型类脑芯片

（图源：Daily Express）

王雷编译

人工智能（AI, Artificial Intelligence）是新一轮科技革命和产业变革的驱动力。在互联网技术和大数据时代的推动下，AI正在深刻地改变着人类的生活。

人工智能分为两种，一种是所谓的“狭义的人工智能”，即某一个专业领域的智能化程序，目前人类所开发的智能系统基本都属于此。

例如围棋（谷歌AlphaGo）、汽车驾驶（百度Apollo自动驾驶）、医学诊断（90%准确率诊断儿科疾病）、代数计算或数学定理证明等领域。

另一种是“通用人工智能（AGI, Artificial General Intelligence）”，即接近甚至超过人类的智能的系统，是明确地针对不同的领域构建的能够解决各种复杂问题的软件程序。

（图源：ciotechie）

通用人工智能的突破：天机芯片

通用的人工智能一般有两种开发方式：一种基于电脑思维（以计算机科学为导向），另一种基于人脑思维（以神经科学为导向）。

由于两种方法的计算方式和编码程序是完全不同的，而且彼此互不兼容，从而阻碍了AGI的技术开发。

然而，世界各国对于AGI的发展极为关注，投入大量的资金进行研究。例如，今年7月份，微软公司宣布向OpenAI（非营利性人工智能）研究公司投资10亿美元，用于AGI项目的研发。

最近，由清华大学类脑计算研究中心的施路平团队主导研发的首款异构融合类脑计算芯片——天机芯（Tianjic chip），实现了AGI领域的重大突破。

计算机和神经学融合的AGI的开发流程图(图源：nature)

科学家相信，AGI虽然是一个很难的研究课题，但是随着科技的发展一定会成为现实。

据报道，天机芯的整个研发工作由清华大学主导，并联合北京师范大学、新加坡科技大学（Singapore University）、加州大学圣巴尔巴拉分校（University of California Santa Barbara）以及Lynxi科技（北京）有限公司合作完成。

研究成果作为封面文章登上8月1日的《自然》（Nature）期刊。研究者将AGI两种开发方式有机地结合起来，进行有效的异构性融合，开发出一个通用的人工智能平台：把类脑计算和机器学习结合起来，既可以支持计算机科学的人工神经网络，又能够构建神经科学启发的计算机模型和算法。

同时，研究者在该平台的基础上开发出了天机芯。这款新型的人工智能芯片，结合了类脑计算的神经学网络和基于计算机科学算法的人工智能，是一个能够同时支持脉冲神经网络和人工神经网路的类脑芯片。

(图源：nature)

天机芯采用混合编码的方案，同时拥有多个可重构的功能性模块（FCores），既可以支持基于计算机科学的机器学习算法，又能够实现类脑电路的启动和编码。

它由156个的FCores组成，包含约1000万个突触和4万个神经元。每一个FCores都结合了人工神经网络的基本构建模块：轴突、突触和树突等。

天机芯的设计理念是基于人脑的结构和运行模式，将计算机科学、脑科学以及神经学进行有机地结合。它就像是一种类脑计算机，能够像人脑一样处理复杂的智能问题。

随着该技术的逐渐成熟，天机芯未来将广泛应用于智能机器人、自动驾驶、医疗等领域。

（图源：cbicr.tsinghua）

芯片评估：无人自行车

为了评估天机芯整合信息和做出决策的能力，论文共同第一作者、清华大学类脑计算研究中心的赵明国团队设计了无人智能自行车系统，进行无人驾驶的自行车实验研究，可以说是无人驾驶自行车的雏形了。

当然，与自动驾驶汽车相比，智能自行车体积很小，但是该系统是一个小型的类脑技术平台，其中包括激光测速、陀螺仪、摄像头等传感器，刹车、转向、驱动等制动装置，以及控制、计算、系统升级等处理平台。

根据研究者的数据显示，无人智能自行车系统能够实时地感知周围环境，自动地躲避各种障碍物，并且能够根据指令和视觉感知的反馈信号对系统进行有效的控制，使自行车保持平衡，甚至进行横向和纵向行进。

无人驾驶自行车实验

人工智能发展的重要阶段

就像信息时代的计算机和互联网一样，人工智能正在成为推动人类进入智能时代的决定性力量。它已成为国家战略的一部分，世界各国都高度重视人工智能的技术进步与产业发展。

起源：1950年，马文·明斯基（Marvin Lee Minsky）及其合作者，建造了世界上第一台神经网络计算机。

1956年，明斯基与约翰·麦卡锡(John McCarthy)在美国达特茅斯学院（Dartmouth College）举行的会议上首次提出“人工智能”的概念，这标志着人工智能科学的诞生。

初步发展：20世纪60年代，人工智能概念提出后，计算机被广泛应用于数学和自然语言领域，用来解决数学、语言问题。研究者们相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等。

发展低谷：20世纪70年代，人工智能进入发展的低谷期，所面临的技术难题主要有三个方面：计算机性能和应用程序无法满足人工智能的应用；拟解决问题的复杂性；数据库来源少，机器无法读取足够的数据量。

稳步发展：20世纪90年代，由于计算机和互联网技术的发展，加速了人工智能的创新性研究。例如，1997年国际商业机器公司（IBM）的深蓝超级计算机（Deep Blue）战胜了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov），就是这一时期的标志性事件。

蓬勃发展：21世纪以来，随着大数据和云计算等信息技术的发展，人工智能技术飞速地发展。图像分类、语音识别、AlphaGO、无人驾驶等人工智能技术迎来爆发式增长。

参考资料：

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