[科学技术]清华大学通用人工智能芯片“天机芯”登上《自然》封面

“天空运动”登上了国际顶级学术期刊《自然》的封面

《自然》杂志最近发表的封面文章展示了由史的团队在清华大学计算研究中心之类的大脑中开发的新型人工智能芯片“天奇”。这是世界上第一个异种融合脑芯片，在芯片和人工智能两大领域实现了中国《自然》论文的零突破。

作为全球首个异种融合脑芯片，中国制造的“天空运动”有何突破？

芯片是人工智能系统的“大脑”。现有的人工智能技术(ai)中有两种主流的“大脑”:一种是支持人工神经网络的深度学习加速器，基于研究“计算机”的计算机科学，允许计算机运行机器学习算法；另一种是支持脉冲神经网络的神经形态学芯片，基于研究“人脑”的神经科学，无限模拟人脑。

虽然都是人工智能，但是因为两个ai大脑的平台不同，互不兼容，所以无法进行交流。但是，“天空运动”可以将这两个不兼容的人工智能芯片集成为一体，成为世界上第一个异种融合脑芯片。这种融合技术有望实现人工通用智能(agi)。原则上，人工通用智能平台可以执行人类能够完成的所有任务。

“我们七年前开始合作进行这项研究，现在已经取得了初步成果。用类似大脑的计算支持人工智能的发展，然后赋予各行各业权力，是我们整个研究的愿景。”清华大学精密仪器系教授、课题组组长石说。

自行车是“精致的”

用来展示“天空运动”表演的平台是一辆在清华大学操场上玩耍的自行车。这是一辆无人驾驶自行车。在测试中，无人自行车不仅可以识别语音命令，实现自平衡控制，还可以通过道路上的小颠簸，不会因失去平衡而摔倒，还可以自动检测和跟踪前方行人，避开障碍物。这反映了它的动态感知、目标检测、越障和自主决策的能力。

自行车变精致了吗？不是，只是因为它配备了“天体运动”大脑。除了“天空运动”，这款自行车还配备了惯性测量单元传感器、摄像头、麦克风、刹车电机、转向电机等刹车，以及控制平台、计算平台等处理平台。

“在这些功能中，语音识别和视觉跟踪是大脑启发的模型；目标检测和运动控制是机器学习算法。自主决策是一种混合模式。”研究小组成员邓磊说:“我们想成为一个像计算平台一样的小大脑，自行车是我们最后的考虑因素。”。

必须涵盖感知、决策和执行的全部任务；必须有一个能与真实环境互动的真实演示系统；演示系统必须安全可控，可以反复实验；系统对处理芯片有功耗和实时性要求，能体现芯片的优势——“天体运动”能同时运行5个不同的神经网络:用于图像处理和目标检测的cnn，用于语音命令识别的snn，用于人体目标跟踪的cann，用于姿态平衡和方向控制的mlp，用于决策控制的混合网络。芯片采用众核架构和任意路由拓扑，自由集成各种神经网络和混合编码方案，多种模型间无缝通信，最终让人看到这款可以成功完成各种任务的“精致”自行车。据悉，这是世界上第一辆兼具“计算机”思维和“人脑”思维，几乎具备“独立思考”能力的自行车。

如何窥探“秘密”

以体育的视频分析能力为例。完全采用深度学习技术，需要逐帧处理。它消耗大量能量，耗费大量数据，并且由于传感器带宽的限制而卡死。而神经形态学技术在完全使用时，数据量减少，能耗小，但处理准确率低，容易出错。"我们的芯片将两种模式结合在一起，以实现成本和功能之间的良好平衡."邓磊说。

两种模式功耗有什么区别？人脑的功耗在20瓦左右，按照ibm的计算，需要300多台天河-2同时工作才能实时模拟人脑。天河二号一年只需要1亿元电费，全速运行的话电费会高达1.5亿元。

“从未来来看，人工一般智能是必然趋势。而且，人工一般智能可以赋能各行各业。”史介绍说，现有的人工智能是专有人工智能，一个问题对应一个解决方案。只要满足条件，现有系统就能做好。然而，现有的人工智能难以处理模糊问题和跨界问题。比如阿尔法狗玩围棋可以拿世界冠军，但不能做阅读理解。

相比之下，它是可以处理视觉、听觉、学习、推理等各种任务的“人工一般智能”。，并具有举一反三的能力。发展人工通用智能是人工智能学术界一直在努力的方向，国内外很多机构都在做。

“我们相信未来是一个融合的架构，我们不会抛弃现有的计算机系统，而是进行改进。”石说，发展人工智能有两种方法，一种是基于计算机思维，一种是基于人脑思维，各有利弊。但是经过团队研究比较，发现两者都代表了人脑处理信息的部分模式。“所以我们想出了将两者有机结合的想法。这是我们研究工作的主要思路。”

那么，融合面临哪些挑战？“最大的挑战不是来自科学技术，而是因为我们的学科分布太细，不利于解决如此复杂的问题。因此，多学科深度整合是解决问题的关键。它可以结合计算机思维和人脑思维的优势，帮助我们发展人工智能。”石介绍说，清华大学的类脑计算研究中心是由学校七个系联合成立的，集脑科学、电子学、微电子学、计算机、自动化、材料和精密仪器于一体。在成立之初，它的目标是研究和开发基于天体芯片系列的类脑系统。

清华大学精密仪器系团队成员、副研究员裴静说:“像我们这样能组织七个系、七个行业的专家一起学习的团队并不多。来清华交流的国际团队认为，我们是研究大脑类计算最成功的模式。”

然而，面对人工智能研究的复杂性，研究之路并不总是平坦的。石讲了他多年前在爬山时迷了路的故事。当他第一次像研究计算一样研究大脑时，他被缺乏相关文献所困扰。他爬山的时候，离开了主干道，随意的走着。迷路后，他以太阳为方向，朝一个方向走出了大山。

“可见，在一条没人走过的路上找到方向是很重要的。”石说，脑科学是一座金矿，自然界的一般智能系统只有人脑。从脑科学的最新研究成果中寻找“类脑”的“秘密”，找到方向标记，是必然的选择。

但是，师团队的类脑研究不同于单纯模拟大脑结构的类脑研究。类脑和类脑有不同的出发点。模仿大脑就是尽可能的模仿与大脑相同的结构，在这个结构上发挥新的计算功能。类脑研究是解决人工智能的问题，如时间/复杂度、能量效率等。如果在人脑研究中找到了可以解决这些问题的优势，无论是结构优势还是信息运作模式，史的团队都会参考一下，看看能否放到“天空运动”的系统架构中。

“类脑是一个参照物，不是简单的模仿，而是形似，不是神似。在学习的过程中，我们对大脑和智力有了更深入的了解。”石对说道。

未来的“天空运动”世界

“到目前为止，猫窝芯片是我们开发出来的最完美的成果。但这并不意味着通用智能系统已经完成，这只是初步结果。”史说，该团队将在研发中逐步迭代产品，直到接近人工通用智能，这不是一蹴而就的。

现在，“天空运动”已经发展到第三代。2015年出的第一代“天空运动”，110纳米，只是演示；2017年制造的第二代“天空运动”是28纳米，由156个功能核心fcore组成，包含约4万个神经元和1000万个突触。这也是《自然》封面文章上的筹码。第二代“天空运动”与世界上先进的ibmtruenorth芯片相比，功能更加齐全，灵活性和可扩展性更好，密度提高了20%，速度提高了至少10倍，带宽提高了至少100倍。

"下一代芯片将是14纳米或更小."裴静介绍，第三代芯片比第二代芯片强大得多，预计明年年初完成研发。

目前，商业应用已经提上日程。作者中有两人受雇于北京凌熙科技有限公司..这是清华大学类脑计算研究中心孵化出来的高科技企业，第三代天极芯片正在由双方共同研发。该公司还开发了一个基于“天空运动”系统的工具链，应用开发工程师可以在芯片上市后使用该工具链开发所需的应用。

“在应用方面，主要考虑解决常见问题，为大家提供平台。”裴静说。

从无人自行车的实验来看，在“天空运动”推出后，它可以应用于自主车辆和智能机器人。从长远来看，如果以“人工万能智能”为目标的“天空运动”真的能够实现其理想，那它就是“万能的”，可以用于各行各业。因为“通用人工智能”意味着你和你的大脑能做的任何事情，让机器学会去做。

那么，计算机能超越人脑吗？“计算机在某些方面已经超越了人脑，比如快速准确的记忆。但是，目前在自主学习、模糊推理等诸多智能层面，计算机与人脑还有相当大的距离。像计算这样的大脑可以缩小他们的差距。”按照史的说法，计算机的特点是永远在进步，永远不会退步，所以人脑之外的领域会越来越多，但我们不必害怕它的发展。“我们必须用人类的智慧来规范人工智能的发展，让它为人类服务。”