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石海明、曾華鋒|| 類腦芯片:人類智慧的“終極復(fù)制”

 昵稱m5Gu5 2019-02-10

類腦芯片:人類智慧的“終極復(fù)制”

石海明 曾華鋒

(國(guó)防科技大學(xué))

(曾華鋒、石海明:《科技興軍的邏輯》,國(guó)防科技大學(xué)出版社,2018.05)


2017年,美國(guó)空軍研究實(shí)驗(yàn)室(AFRL)宣布將與美國(guó)IBM公司合作研發(fā)一個(gè)全新類腦超級(jí)計(jì)算機(jī)系統(tǒng),該系統(tǒng)基于由64個(gè)IBM的“真北”(TrueNorth)類腦芯片組成的芯片陣列?!罢姹薄鳖惸X芯片是基于人腦啟發(fā)而研制的,可以實(shí)時(shí)高效地將不同來(lái)源的圖像、視頻、音頻和文字等數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為符號(hào),因而在模式識(shí)別處理和集成傳感處理上比由傳統(tǒng)芯片構(gòu)成的系統(tǒng)更效。隨著人工智能研發(fā)熱度的持續(xù)升溫,類腦芯片日益受到國(guó)際學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界及軍方關(guān)注。如歐盟支持的高通公司研究的“認(rèn)知計(jì)算平臺(tái)”,可以融入到其量產(chǎn)的Snapdragon 處理器芯片中,并以協(xié)同處理的方式提升系統(tǒng)的認(rèn)知計(jì)算性能。美國(guó)DARPA自2008年起就開始資助IBM公司研制面向智能處理的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片;IBM公司在2014年曾發(fā)布名為“TrueNorth”的第二代類腦芯片,其神經(jīng)元數(shù)量多達(dá)100萬(wàn)個(gè),每秒可執(zhí)行460億次突觸運(yùn)算


那么,類腦芯片由何而來(lái)?優(yōu)勢(shì)何在?類腦芯片與人工智能是怎樣的關(guān)聯(lián)?


一、類腦智能高調(diào)來(lái)


人類曾嘗試像鳥類般飛翔,于是造了飛機(jī),盡管飛機(jī)與鳥巨大,但其背后的原理是一致的——利用空氣浮力實(shí)現(xiàn)飛翔。從這個(gè)角度來(lái)看,我們確實(shí)可以說(shuō)飛機(jī)是人對(duì)鳥的復(fù)制。而若將這種“復(fù)制”的理念運(yùn)用到人工智能領(lǐng)域,或許我們可以說(shuō):“人工智能就是欲望和激情退后人類對(duì)自己的終極復(fù)制。”作為當(dāng)前人工智能領(lǐng)域熱點(diǎn)之一,類腦智能與人類智能在信息處理機(jī)制認(rèn)知行為決策等方面有相似性,最終目標(biāo)是通過(guò)借鑒腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和信息處理機(jī)制,使機(jī)器以類腦的方式運(yùn)行,達(dá)到或超越人類的智能水平。


當(dāng)然,類腦智能并近幾年才被提出的一個(gè)流行詞。早在1950年,艾倫·圖靈(A.M.Turing)就在其論文《計(jì)算機(jī)器與智能》(Computing Machinery and Intelligence)中闡述了一種非定義式的研究方法,提到了類腦智能相關(guān)問(wèn)題。到了20世紀(jì)80年代,多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反向傳播算法的出現(xiàn)使人們重燃起類腦智能的火花;1998年,Yann LeCun和Yoshua Bengio發(fā)表的有關(guān)手寫識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反向傳播優(yōu)化的論文《Gradient-based learning applied to document recognition》,標(biāo)志著新一代類腦智能——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的到來(lái);2016年,Alpha Go 擊敗韓國(guó)圍棋九段職業(yè)選手李世石,再次將類腦智能推向前臺(tái)。與此同時(shí),類腦智能的“戰(zhàn)績(jī)”仍在“不斷被”,2016年12月,牛津大學(xué)與谷歌公司等聯(lián)合研發(fā)的自動(dòng)唇讀系統(tǒng)“LipNet”對(duì)BBC電視節(jié)目嘉賓進(jìn)行唇語(yǔ)解讀,準(zhǔn)確率達(dá)到46.8%(唇語(yǔ)專家準(zhǔn)確率為12.4%左右);2017年5月,Alpha Go戰(zhàn)勝當(dāng)時(shí)圍棋世界排名第一的柯潔;近日,麻省理工(MIT)的工程師設(shè)計(jì)的由硅鍺制成的人造突觸小芯片,能夠在模擬仿真過(guò)程中識(shí)別手寫樣本,準(zhǔn)確率達(dá)到95%。


如今,隨著人工智能領(lǐng)域技術(shù)的不斷突破,各國(guó)加大了有關(guān)類腦智能的研發(fā)力度,且在研究方向上各有側(cè)重。歐盟“人腦計(jì)劃”重點(diǎn)開展人腦模擬、神經(jīng)形態(tài)計(jì)算、神經(jīng)機(jī)器人等領(lǐng)域的研究,有核心項(xiàng)目和合作項(xiàng)目?jī)深?,核心?xiàng)目由歐盟委員會(huì)資助,合作項(xiàng)目則吸引成員國(guó)機(jī)構(gòu)、非政府組織參與,其“BRAIN計(jì)劃”針對(duì)構(gòu)建大腦結(jié)構(gòu)圖、神經(jīng)回路操作工具開發(fā)等七大領(lǐng)域進(jìn)行研發(fā)布局;美國(guó)主導(dǎo)類腦智能的基礎(chǔ)與應(yīng)用研究,知名大學(xué)、私營(yíng)機(jī)構(gòu)和工業(yè)企業(yè)等根據(jù)自身優(yōu)勢(shì)開展跨學(xué)科、跨部門、跨領(lǐng)域合作;日本類腦智能研究以國(guó)際電器通信基礎(chǔ)技術(shù)研究所、國(guó)家級(jí)技術(shù)研究所和各大學(xué)相互協(xié)作的模式來(lái)開展跨學(xué)科研發(fā),其“腦科學(xué)戰(zhàn)略研究項(xiàng)目”重點(diǎn)開展腦-機(jī)接口、腦計(jì)算機(jī)研發(fā)和神經(jīng)信息相關(guān)的科研攻關(guān),按照科研路線圖,該項(xiàng)目15年內(nèi)開發(fā)出各層次腦功能的超大規(guī)模模擬技術(shù),開展神經(jīng)科學(xué)數(shù)學(xué)、物理等基礎(chǔ)科學(xué)的前沿交叉研究。


二、芯片再定義

類腦智能是人工智能研發(fā)的終極方向,無(wú)論是語(yǔ)音交互還是圖像識(shí)別,抑或無(wú)人駕駛等,人工智能研發(fā)者無(wú)疑希望通過(guò)“復(fù)制”的方式讓機(jī)器成為近似于人的存在或者創(chuàng)造出能夠承載人類智慧的“超人”這就需要給機(jī)器一個(gè)類似于人類大腦的容器——類腦芯片。采用人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)芯片來(lái)提升計(jì)算能力,以完全擬人化為目標(biāo),模擬人腦神經(jīng)突觸傳遞的結(jié)構(gòu)。相較于傳統(tǒng)的芯片而言,其特點(diǎn)主要表現(xiàn)在:運(yùn)行效率高、架構(gòu)設(shè)計(jì)精、學(xué)習(xí)能力強(qiáng)。


運(yùn)行效率高。傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)主要是基于馮·諾依曼結(jié)構(gòu),它將程序和處理該程序的數(shù)據(jù)用同樣的方式分別存儲(chǔ)在兩個(gè)區(qū)域,一個(gè)稱為指令集,一個(gè)稱為數(shù)據(jù)集。計(jì)算機(jī)每次進(jìn)行運(yùn)算時(shí)需要在CPU和內(nèi)存這兩個(gè)區(qū)域往復(fù)調(diào)用,而隨著深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn),對(duì)芯片計(jì)算力的要求不斷提高,這種計(jì)算方式的瓶頸就顯現(xiàn)出來(lái):當(dāng)CPU需要依托量數(shù)據(jù)執(zhí)行一些簡(jiǎn)單指令時(shí),數(shù)據(jù)流量將嚴(yán)重降低整體效率。而類腦芯片通過(guò)對(duì)大腦進(jìn)行物理和生理解構(gòu),能夠模擬神經(jīng)元和神經(jīng)突觸功能,將數(shù)以億計(jì)的光電器件按照人腦結(jié)構(gòu)進(jìn)行集成,并對(duì)整體任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化分工,即每個(gè)神經(jīng)元只負(fù)責(zé)一部分計(jì)算,這就從根本上提高了芯片的運(yùn)行效率。


架構(gòu)設(shè)計(jì)精。人腦最不可取代的便是其“隨機(jī)應(yīng)變”的處理能力,而人腦之所以具備這樣的綜合處理能力,在于它擁有龐大的神經(jīng)結(jié)構(gòu)及上千億神經(jīng)元,且?guī)缀跛械纳镆庾R(shí)行為都源于此。傳統(tǒng)芯片的存儲(chǔ)器是以數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元為核心的,相較之下,類腦芯片的機(jī)構(gòu)則是一種擬人化的設(shè)計(jì),其元件以模擬的方式進(jìn)行工作,通過(guò)交換梯度信號(hào)或權(quán)重信號(hào)來(lái)激活,這類似神經(jīng)元依靠流過(guò)突觸的離子種類和數(shù)量來(lái)激活,它不僅能夠模擬人腦功能進(jìn)行感知、思考和動(dòng),且還允許開發(fā)者為類腦芯片設(shè)計(jì)應(yīng)用程序。

學(xué)習(xí)能力強(qiáng)。毫無(wú)疑問(wèn),傳統(tǒng)芯片在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)信息時(shí)有著天然的優(yōu)勢(shì),但碰上“不確定性”思考時(shí),則往往會(huì)表現(xiàn)得“不知所措”。從學(xué)習(xí)能力的角度分析,類腦芯片在仿腦計(jì)算方面逐漸顯現(xiàn)的優(yōu)勢(shì)或許可看成是該領(lǐng)域一個(gè)研究標(biāo)桿。仿腦算法目前的模型是LIF模型,通過(guò)簡(jiǎn)化神經(jīng)元描述方程(HH方程)得來(lái),HH方程是當(dāng)前針對(duì)大腦行為描述最準(zhǔn)方程??梢哉f(shuō),仿腦計(jì)算不但要從結(jié)構(gòu)上模仿大腦,而且還要從神經(jīng)元和突觸的模型上模仿大腦,而這也可被視為深度學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢(shì)。


三、窺探臨界后的世界

我們之所以強(qiáng)調(diào)某項(xiàng)技術(shù)的臨界點(diǎn),根源在于其一旦到來(lái)就會(huì)對(duì)社會(huì)產(chǎn)生顛覆性作用,從根本上重構(gòu)人與人、人與社會(huì)的關(guān)系。如果類腦智能的臨界點(diǎn)確實(shí)存在,那我們就需要回到人工智能的終極理想來(lái)思考:未來(lái)到底會(huì)怎樣?類腦智能給人類帶來(lái)一個(gè)怎樣的世界?無(wú)疑,類腦芯片的工作方式正不斷接近人腦,這是人工智能未來(lái)的突破點(diǎn)。如近年發(fā)展起來(lái)的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN),其神經(jīng)元以電脈沖的形式對(duì)信息進(jìn)行編碼,能夠很好地編碼時(shí)間信息,更接近真實(shí)神經(jīng)元對(duì)信息的編碼方式,也因此被認(rèn)為是接近仿生機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。


與此同時(shí),嵌入類腦芯片的智能機(jī)器人將具有廣泛應(yīng)用價(jià)值。此種類腦智能機(jī)器人是融合了視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、思考和執(zhí)行等能力的綜合智能系統(tǒng),能以類腦的工作方式運(yùn)行。發(fā)展優(yōu)勢(shì)在于它既是對(duì)人的力量的強(qiáng)化,又是對(duì)人的智能的強(qiáng)化。然而,經(jīng)歷了長(zhǎng)期的發(fā)展過(guò)程,人們形成共識(shí)的是:機(jī)器通常在動(dòng)力、速度等方面具有一定優(yōu)勢(shì),但在情感、感知等方面卻存欠缺。類腦智能機(jī)器人則是讓這兩個(gè)分支合流,從而實(shí)現(xiàn)人-機(jī)在真正意義上的互補(bǔ)融合。如在類腦機(jī)器人的研究過(guò)程中,為使類腦機(jī)器人具備針對(duì)復(fù)雜環(huán)境下物體的魯棒識(shí)別能力,并有很好的泛化能力,而將人類的聯(lián)想記憶機(jī)制、注意力調(diào)控機(jī)制、泛化學(xué)習(xí)與記憶機(jī)制引入到模型當(dāng)中。2015年,瑞士洛桑理工學(xué)院開發(fā)了一個(gè)有關(guān)神經(jīng)系統(tǒng)仿真的類腦智能機(jī)器人,該機(jī)器人建立了數(shù)字化的老鼠大腦計(jì)算模型和虛擬老鼠身體模型,并將這兩個(gè)模型結(jié)合起來(lái)模擬大腦和身體互動(dòng)的神經(jīng)機(jī)制,目前在模型中模擬出的小白鼠大腦神經(jīng)元活動(dòng)高達(dá)3.1萬(wàn)個(gè)。


不妨設(shè)想,在不遠(yuǎn)的未來(lái),當(dāng)類腦芯片能夠像人腦那樣自然地思考,而與類腦智能機(jī)器人相互協(xié)作成為常態(tài),這時(shí),我們可以發(fā)出這樣的感嘆:“強(qiáng)人工智能”時(shí)代終于到來(lái)!

(曾華鋒、石海明:《科技興軍的邏輯》,國(guó)防科技大學(xué)出版社,2018.05)

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