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        向人腦,覓“天機(jī)”

        2019-02-05 06:16:35佘惠敏
        科學(xué)Fans 2019年10期
        關(guān)鍵詞:人工智能智能融合

        佘惠敏

        什么是異構(gòu)融合類(lèi)腦芯片?

        芯片是人工智能系統(tǒng)的“大腦”,現(xiàn)有人工智能技術(shù)(A1)就存在兩種主流“大腦”:一種是支持人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)加速器,基于研究“電腦”的計(jì)算機(jī)科學(xué),讓計(jì)算機(jī)運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法;另一種是支持脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)形態(tài)芯片,基于研究“人腦”的神經(jīng)科學(xué),無(wú)限模擬人類(lèi)大腦。

        雖然同為“人工智能”,它們卻“雞同鴨講”不能交流,這是因?yàn)閮煞NAI“大腦”的平臺(tái)各不相同且互不兼容。

        而“天機(jī)芯”卻能把這兩類(lèi)原本互不兼容的人工智能芯片融為一體,成為世界首款“異構(gòu)融合類(lèi)腦芯片”。這種融合技術(shù)有望實(shí)現(xiàn)人工通用智能(AGI)。原則上,人工通用智能平臺(tái)可以執(zhí)行人類(lèi)能夠完成的所有任務(wù)。

        “我們7年前開(kāi)始組隊(duì)做這項(xiàng)研究,現(xiàn)在取得了初步成果。用類(lèi)腦計(jì)算支撐人工通用智能的發(fā)展,然后賦能各行各業(yè),這是我們整個(gè)研究的愿景。”研究團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、清華大學(xué)精密儀器系教授施路平說(shuō)。

        自行車(chē)“成了精”?

        用于展示“天機(jī)芯”性能的平臺(tái),是在清華大學(xué)東區(qū)操場(chǎng)上撒歡的一輛自行車(chē)。這是一輛無(wú)人駕駛的真·自行·車(chē)。

        試驗(yàn)中,無(wú)人自行車(chē)可以識(shí)別語(yǔ)音指令,實(shí)現(xiàn)自平衡控制。“向左轉(zhuǎn)”“直行”“加速”……研究人員在附近發(fā)出的種種語(yǔ)音指令,自行車(chē)都一一聽(tīng)懂并照做。它還可以自行越過(guò)路面的小凸起,不會(huì)失去平衡而摔倒。

        無(wú)人自行車(chē)還能對(duì)前方行人進(jìn)行探測(cè)和跟蹤,并自動(dòng)避障。這體現(xiàn)了它的動(dòng)態(tài)感知、目標(biāo)探測(cè)、跟蹤、過(guò)障、自主決策等能力。

        難道自行車(chē)“成了精”?不,這只是因?yàn)樗渖狭恕疤鞕C(jī)芯”大腦。

        “天機(jī)芯”之外,這款自行車(chē)還配備了慣性測(cè)量單元傳感器、攝像頭、麥克風(fēng),剎車(chē)電機(jī)、轉(zhuǎn)向電機(jī)、驅(qū)動(dòng)電機(jī)等致動(dòng)器,以及控制平臺(tái)、計(jì)算平臺(tái)等處理平臺(tái)。

        “配備了人工智能芯片后,這可能是最接近獨(dú)立思考的自動(dòng)行駛自行車(chē)?!边@是美國(guó)《紐約時(shí)報(bào)》的評(píng)論。

        “這些功能中,語(yǔ)音識(shí)別、視覺(jué)追蹤,是受腦啟發(fā)的模型;目標(biāo)探測(cè)和運(yùn)動(dòng)控制,是機(jī)器學(xué)習(xí)算法;而自主決策則是一個(gè)兩者混合的模型。”研究團(tuán)隊(duì)成員鄧?yán)谡f(shuō)。他在清華大學(xué)讀博士期間的課題就是這個(gè),做了好幾年,現(xiàn)在已去美國(guó)加州大學(xué)圣塔芭芭拉分校做博士后。

        大家不必?fù)?dān)心家里的自行車(chē)哪天也會(huì)忽然成了精,因?yàn)榍迦A大學(xué)類(lèi)腦計(jì)算研究中心并不打算賣(mài)自行車(chē),他們的無(wú)人自行車(chē)只是用來(lái)“秀”芯片的。

        nature封面

        “成了精”的自行車(chē)能聽(tīng)懂并執(zhí)行多種口令

        自動(dòng)行駛自行車(chē)演示平臺(tái)

        為什么是自行車(chē)?

        開(kāi)發(fā)通用人工智能的融合路徑

        實(shí)驗(yàn)階段,應(yīng)開(kāi)發(fā)什么平臺(tái)來(lái)展示芯片功能?要覆蓋感知、決策、執(zhí)行的完整任務(wù);要能與現(xiàn)實(shí)環(huán)境交互的真實(shí)演示系統(tǒng);演示系統(tǒng)必須安全可控,可以反復(fù)實(shí)驗(yàn);系統(tǒng)對(duì)處理芯片有功耗和實(shí)時(shí)性要求,能體現(xiàn)芯片優(yōu)勢(shì)。

        “我們要做一個(gè)小型的類(lèi)腦計(jì)算平臺(tái),自行車(chē)就是我們的最終考量結(jié)果。”鄧?yán)谡f(shuō)。

        這是全球第一輛自動(dòng)駕駛自行車(chē)嗎?(谷歌3年前搞的那次愚人節(jié)玩笑當(dāng)然不算?。?jù)說(shuō)不是,因?yàn)榭的螤柎髮W(xué)也正在做一個(gè)無(wú)人自行車(chē)項(xiàng)目。但這肯定是世界上第一輛既有“電腦”思維又有“人腦”思維、有近乎“獨(dú)立思考”能力的自行車(chē)。

        自行車(chē)上,一塊“天機(jī)芯”可以同時(shí)運(yùn)行5種不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):用于圖像處理和物體檢測(cè)的CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)),用于語(yǔ)音命令識(shí)別的SNN(脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)),用于人類(lèi)目標(biāo)跟蹤的CANN(連續(xù)吸引子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)),用于姿態(tài)平衡和方向控制的MLP(多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)),用于決策控制的混合網(wǎng)絡(luò)。芯片采取眾核架構(gòu)和任意路由拓?fù)?,自由地集成各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和混合編碼方案,在多個(gè)模型之間無(wú)縫通信,最終就讓人們看到了這輛可以順利完成各種任務(wù)的“成了精”的自行車(chē)。

        如何窺探“天機(jī)”?

        Q融合芯片的優(yōu)勢(shì)在哪?

        A以運(yùn)動(dòng)的視頻分析能力為例。完全采用深度學(xué)習(xí)技術(shù),需基于每一幀去處理,耗能大、代價(jià)高,且數(shù)據(jù)量大、受傳感器帶寬限制會(huì)出現(xiàn)卡頓。而完全用神經(jīng)形態(tài)技術(shù)處理,數(shù)據(jù)量降下來(lái)了,耗能小,但處理正確率又低了,容易出錯(cuò)?!拔覀兊男酒褍煞N模態(tài)結(jié)合一起處理,就可以很好地達(dá)到代價(jià)和功能的平衡。”鄧?yán)谡f(shuō)。

        Q兩種模式的功耗相差可以達(dá)到什么程度?

        A人腦功耗約20瓦,而據(jù)IBM測(cè)算,實(shí)時(shí)模擬人腦需要300多臺(tái)“天河2號(hào)”同時(shí)工作?!疤旌?號(hào)”一年僅電費(fèi)就要1億元人民幣,全速運(yùn)算的話,電費(fèi)更高達(dá)1.5個(gè)億。

        Q為什么選擇融合之路?

        A“從未來(lái)看,人工通用智能是一個(gè)必然趨勢(shì),而且人工通用智能可以賦能各行各業(yè)?!笔┞菲浇榻B,現(xiàn)有的人工智能是專(zhuān)有人工智能,一個(gè)問(wèn)題一個(gè)解決辦法,只要滿足條件,比如說(shuō)有充足的大數(shù)據(jù)和確定的問(wèn)題,現(xiàn)在的系統(tǒng)都可以做得很好。但現(xiàn)有人工智能難以處理模糊問(wèn)題,也不能跨界處理問(wèn)題。比如下圍棋能贏世界冠軍的“阿爾法狗”,就做不出閱讀理解題。

        與之相對(duì)的,是能處理視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、學(xué)習(xí)、推理等多種任務(wù),具備舉一反三、融會(huì)貫通能力的“人工通用智能”。發(fā)展人工通用智能,是人工智能學(xué)界一直在努力的方向,國(guó)內(nèi)外很多機(jī)構(gòu)都在做。

        “我們認(rèn)為未來(lái)是個(gè)融合架構(gòu),不會(huì)拋棄現(xiàn)在的計(jì)算機(jī)系統(tǒng),而是做改進(jìn)?!笔┞菲秸f(shuō),現(xiàn)有的兩種發(fā)展人工智能的方法,分別基于電腦思維和人腦思維,兩種方法各有優(yōu)缺點(diǎn),但團(tuán)隊(duì)研究對(duì)比后發(fā)現(xiàn),二者都代表了人腦處理信息的部分模式?!八晕覀儺a(chǎn)生了想法,把兩者有機(jī)融合起來(lái)。這是我們研究工作的主體思想。”

        Q融合面臨哪些挑戰(zhàn)?

        A“最大的挑戰(zhàn)不是來(lái)自科學(xué)技術(shù),而在于我們的學(xué)科分布過(guò)細(xì)不利于解決這樣的復(fù)雜問(wèn)題。所以我們認(rèn)為,多學(xué)科深度融合是解決問(wèn)題的關(guān)鍵。多學(xué)科融合能把電腦思維和人腦思維的優(yōu)勢(shì)結(jié)合起來(lái),幫助我們發(fā)展人工智能?!笔┞菲浇榻B,清華大學(xué)類(lèi)腦計(jì)算研究中心由校內(nèi)7家院系所聯(lián)合組建,融合了腦科學(xué)、電子、微電子、計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、材料以及精密儀器等學(xué)科,成立之初,就瞄準(zhǔn)了基于天機(jī)系列芯片的類(lèi)腦系統(tǒng)的研發(fā)。

        團(tuán)隊(duì)成員、清華大學(xué)精密儀器系副研究員裴京說(shuō):

        “像我們這樣能組織起7個(gè)院系、各行業(yè)專(zhuān)家一起研究的團(tuán)隊(duì),全世界還是不多。到清華來(lái)跟我們交流過(guò)的國(guó)際團(tuán)隊(duì),都認(rèn)為我們是研究類(lèi)腦計(jì)算的一個(gè)最成功的模式。”

        Q人工智能的研究紛繁復(fù)雜,隊(duì)伍組好后,往哪兒打?

        A施路平剛開(kāi)始研究類(lèi)腦計(jì)算時(shí),曾因缺乏相關(guān)文獻(xiàn)而苦惱。在無(wú)人處如何尋找道路?有一次爬山,他離開(kāi)大道隨意亂走,迷路后通過(guò)太陽(yáng)確定方向,沿著一個(gè)方向走出大山。

        “可見(jiàn),在一條從來(lái)沒(méi)有人走過(guò)的路上,如何尋找方向是非常重要的?!笔┞菲秸f(shuō),腦科學(xué)是一個(gè)金礦,自然界的通用智能系統(tǒng)只有人腦,向“人腦”覓“天機(jī)”,從腦科學(xué)的最新研究成果中找方向標(biāo),就成為一個(gè)必然選擇。

        施路平團(tuán)隊(duì)的類(lèi)腦研究,與簡(jiǎn)單模擬大腦結(jié)構(gòu)的仿腦還不一樣。

        類(lèi)腦跟仿腦出發(fā)點(diǎn)不一樣。仿腦是盡可能仿制跟腦一樣的結(jié)構(gòu),在此結(jié)構(gòu)上發(fā)揮新的計(jì)算功能。而類(lèi)腦研究是要解決人工智能的時(shí)空復(fù)雜度、關(guān)聯(lián)泛化能力、能效等問(wèn)題,如果從人腦研究中發(fā)現(xiàn)了可以解決這些問(wèn)題的優(yōu)點(diǎn),不管是結(jié)構(gòu)上的優(yōu)點(diǎn),還是信息運(yùn)行模式上的優(yōu)點(diǎn),施路平團(tuán)隊(duì)都會(huì)借鑒參考,看看能不能放到天機(jī)芯的系統(tǒng)架構(gòu)中去。

        “類(lèi)腦是借鑒,不是簡(jiǎn)單模仿,是神似,而不是形似。我們?cè)诮梃b的過(guò)程中,對(duì)腦、智能都有了越來(lái)越深的理解?!笔┞菲秸f(shuō)。

        未來(lái)的“天機(jī)芯”世界

        “天機(jī)芯片是到目前為止,我們研究出來(lái)的最完美結(jié)果。但這并不意味著通用智能系統(tǒng)已經(jīng)完成,這只是一個(gè)初步成果?!笔┞菲秸f(shuō),團(tuán)隊(duì)將在研發(fā)中對(duì)產(chǎn)品逐漸迭代,直至逼近人工通用智能,不會(huì)一蹴而就。

        現(xiàn)在,“天機(jī)芯”已研發(fā)到第三代。商業(yè)化應(yīng)用也已經(jīng)提上日程。

        論文署名作者中,有兩位就職于北京靈汐科技有限公司。這是從清華大學(xué)類(lèi)腦計(jì)算研究中心孵化出的高科技企業(yè),第三代天機(jī)芯片正在由雙方聯(lián)合研發(fā)。公司還發(fā)展了基于天機(jī)芯系統(tǒng)的工具鏈,在芯片上市后,應(yīng)用開(kāi)發(fā)的工程師們可以使用這些工具開(kāi)發(fā)出所需應(yīng)用。

        “應(yīng)用方面,我們主要考慮解決通用問(wèn)題,給大家提供平臺(tái)。”裴京說(shuō)。

        從無(wú)人自行車(chē)的實(shí)驗(yàn)看,“天機(jī)芯”上市后,完全可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛汽車(chē)和智能機(jī)器人中。而從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看,以“通用人工智能”為目標(biāo)的“天機(jī)芯”,如果真能實(shí)現(xiàn)自己的理想,它將“無(wú)所不能”,可用于各行各業(yè)。因?yàn)椤巴ㄓ萌斯ぶ悄堋保褪悄愫湍愕拇竽X能做的任何事情,都讓機(jī)器學(xué)會(huì)去做。

        電腦會(huì)超越人腦嗎?

        “電腦早就在某些方面超越了人腦,比如記得快記得準(zhǔn),算得快算得準(zhǔn),對(duì)計(jì)算機(jī)來(lái)講都是小兒科。但目前在很多智能層次,自主學(xué)習(xí)、模糊推理等很多領(lǐng)域,計(jì)算機(jī)和人腦還是有相當(dāng)大的距離。類(lèi)腦計(jì)算可以縮小它們的差距。”施路平認(rèn)為,計(jì)算機(jī)的特點(diǎn)是一直前進(jìn)從不退步,因此超越人腦的領(lǐng)域?qū)?huì)越來(lái)越多,但我們不必因此懼怕它的發(fā)展。“要用人類(lèi)的智慧來(lái)規(guī)范人工智能的發(fā)展,讓它服務(wù)于人類(lèi)?!?p>

        天機(jī)芯片的5×5陣列擴(kuò)展板

        LINK

        2015年問(wèn)世的第一代“天機(jī)芯”110納米,只是個(gè)小樣(DEMO)。

        2017年制成的第二代“天機(jī)芯”28納米,由156個(gè)功能核心(FCore)組成,包含約4萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元和1千萬(wàn)個(gè)突觸。這也是登上本次《自然》封面文章的芯片。與當(dāng)前世界先進(jìn)的IBM的TrueNorth芯片相比,二代“天機(jī)芯”功能更全,靈活性和擴(kuò)展性更好,密度提升20%,速度提高至少10倍,帶寬提高至少100倍。

        “下一代芯片將是14納米或者更小?!迸峋┙榻B,第三代芯片功能比第二代強(qiáng)大很多,有望在2020年初完成研發(fā)。

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