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[導(dǎo)讀]清華大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)發(fā)布了一項(xiàng)最新研究成果——類腦計(jì)算芯片“天機(jī)芯”。該芯片是面向人工通用智能的世界首款異構(gòu)融合類腦計(jì)算芯片?;诖搜芯砍晒恼撐摹懊嫦蛉斯ねㄓ弥悄艿漠悩?gòu)天機(jī)芯片架構(gòu)”(Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture)作為封面文章登上了8月1日《自然》(Nature)雜志。

清華大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)發(fā)布了一項(xiàng)最新研究成果——類腦計(jì)算芯片“天機(jī)芯”。該芯片是面向人工通用智能的世界首款異構(gòu)融合類腦計(jì)算芯片?;诖搜芯砍晒恼撐?ldquo;面向人工通用智能的異構(gòu)天機(jī)芯片架構(gòu)”(Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture)作為封面文章登上了8月1日《自然》(Nature)雜志。

正當(dāng)福特、通用汽車和Waymo等企業(yè)巨頭竭力讓各自的自動(dòng)駕駛汽車上路行駛,中國(guó)的一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)卻打造出了一輛加強(qiáng)了馬力的自行車,對(duì)自動(dòng)駕駛交通工具進(jìn)行重新思考。

在沒(méi)有人在上面騎行的情況下,這輛自行車可以自行越過(guò)凸起的地方,完全沒(méi)有失去平衡。當(dāng)跟在它后面走的人說(shuō)“向左”時(shí),它就會(huì)向左轉(zhuǎn)彎,然后調(diào)整好前進(jìn)方向。

它也有“眼睛”:它可以跟著跑在前面幾碼遠(yuǎn)的人走,每次這個(gè)人轉(zhuǎn)向的時(shí)候,它也會(huì)跟著轉(zhuǎn)向。如果遇到障礙物,它也能夠自動(dòng)繞過(guò)轉(zhuǎn)向一邊,保持著平衡,繼續(xù)跟隨前面的人。

這不是世界上第一輛自動(dòng)駕駛自行車(康奈爾大學(xué)正在進(jìn)行一個(gè)相關(guān)的項(xiàng)目),也許也稱不上是未來(lái)的交通工具。不過(guò),它或許可以在未來(lái)擠滿了運(yùn)送包裹的車輛、無(wú)人機(jī)和機(jī)器人的世界里占得一席之地。而制造這輛自行車的中國(guó)研究人員認(rèn)為,它展示了計(jì)算機(jī)硬件的未來(lái)。它借助一種模仿人類大腦的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算芯片穿梭于這個(gè)世界。

在周三發(fā)表在《自然》上的一篇論文中,清華大學(xué)的研究人員描述了這種芯片可如何幫助機(jī)器對(duì)語(yǔ)音指令做出反應(yīng),識(shí)別周圍的世界,避開(kāi)障礙物,維持平衡。研究人員還提供了一段視頻,展示了這些技能在電動(dòng)自行車上的應(yīng)用。

該簡(jiǎn)短的視頻并沒(méi)有顯示出這輛自行車的局限性(估計(jì)偶爾會(huì)翻倒),就連制造這輛自行車的研究人員也在給《紐約時(shí)報(bào)》的一封電子郵件中承認(rèn),視頻上展示的技能或許可以用現(xiàn)有的電腦硬件復(fù)制過(guò)來(lái)。但在用神經(jīng)形態(tài)處理器處理所有這些技能的過(guò)程中,該項(xiàng)目強(qiáng)調(diào)了業(yè)界用新型芯片推動(dòng)人工智能技術(shù)更上一層樓的廣泛努力。

這一努力貫穿不計(jì)其數(shù)的初創(chuàng)公司和學(xué)術(shù)實(shí)驗(yàn)室,以及諸如谷歌、英特爾和IBM的知名科技公司。正如《自然》雜志的那篇論文所顯示的,這一運(yùn)動(dòng)在中國(guó)可謂如火如荼,雖然這個(gè)國(guó)家?guī)缀鯖](méi)有自己設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī)處理器的經(jīng)驗(yàn),但它已經(jīng)在“人工智能芯片”概念上傾注了巨大的資源。

人們希望,這種芯片最終能讓機(jī)器以一種前所未見(jiàn)的自動(dòng)化方式穿梭于這個(gè)世界?,F(xiàn)有的機(jī)器人能夠?qū)W習(xí)開(kāi)門或?qū)⑵古仪蛉舆M(jìn)塑料垃圾桶,但這種訓(xùn)練需要數(shù)小時(shí)甚至數(shù)天的反復(fù)試驗(yàn)。即便如此,這些技能也只有在非常特殊的場(chǎng)景中才可行。在神經(jīng)形態(tài)計(jì)算芯片和其他的新型處理器的幫助下,機(jī)器或許能夠更有效地學(xué)習(xí)更復(fù)雜的任務(wù),能夠更加從容地執(zhí)行這些任務(wù)。

“那是讓我們看到巨大發(fā)展前景的領(lǐng)域。”英特爾負(fù)責(zé)神經(jīng)形態(tài)芯片研發(fā)工作的邁克·戴維斯(Mike Davies)表示。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限性

在過(guò)去的十年里,人工智能已經(jīng)加速發(fā)展,這要?dú)w功于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):能夠通過(guò)分析大量數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)任務(wù)的復(fù)雜數(shù)學(xué)系統(tǒng)。例如,通過(guò)分析數(shù)千張貓的照片,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W會(huì)識(shí)別貓。

這種技術(shù)如今被用于日常生活的多個(gè)方面,比如識(shí)別你在Facebook上發(fā)布的照片中的人臉,識(shí)別你對(duì)著智能手機(jī)發(fā)出的語(yǔ)音指令,在微軟Skype等互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)上翻譯多國(guó)的語(yǔ)言。它也在加速包括自動(dòng)駕駛汽車在內(nèi)的自動(dòng)化機(jī)器人的發(fā)展。但它也面臨著不小的局限性。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是真正的動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)。在讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)到現(xiàn)實(shí)世界執(zhí)行特定的任務(wù)之前,工程師們要事先對(duì)它進(jìn)行訓(xùn)練,沒(méi)有經(jīng)過(guò)大量的案例學(xué)習(xí),它就無(wú)法學(xué)會(huì)執(zhí)行它被委派的任務(wù)。舊金山人工智能實(shí)驗(yàn)室OpenAI最近開(kāi)發(fā)的一個(gè)系統(tǒng),可以在名為Dota 2的復(fù)雜視頻游戲中打敗世界上最好的人類玩家。但該系統(tǒng)最初足足花了幾個(gè)月時(shí)間來(lái)跟自己對(duì)練,算力上的消耗達(dá)到數(shù)百萬(wàn)美元。

神經(jīng)形態(tài)處理器

研究人員的目標(biāo)是,建立能夠像人們那樣學(xué)習(xí)技能的系統(tǒng)。這就需要新型的計(jì)算機(jī)硬件。數(shù)十家公司和學(xué)術(shù)實(shí)驗(yàn)室目前正在開(kāi)發(fā)專門用于訓(xùn)練和操作人工智能系統(tǒng)的芯片。最雄心勃勃的項(xiàng)目是神經(jīng)形態(tài)處理器,其中包括清華大學(xué)正在開(kāi)發(fā)的天機(jī)芯片。

這種芯片被設(shè)計(jì)來(lái)模擬大腦中的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò),它與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相似,但至少在理論上有著更高的保真度。

神經(jīng)形態(tài)芯片通常包括數(shù)十萬(wàn)個(gè)人造神經(jīng)元,這些神經(jīng)元不只是處理“1”和“0”,而是通過(guò)交換微小的電信號(hào)脈沖來(lái)運(yùn)作,只有當(dāng)輸入信號(hào)達(dá)到臨界閾值時(shí)才會(huì)“放電”或“尖峰放電”,就像生物神經(jīng)元那樣。

Rain Neuromorphics是一家初創(chuàng)公司,正致力于開(kāi)發(fā)一種神經(jīng)形態(tài)芯片。它的首席執(zhí)行官戈登·威爾遜(Gordon Wilson)說(shuō),“這是在試圖把計(jì)算機(jī)科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)連接起來(lái),并把它們統(tǒng)一起來(lái)。”

神經(jīng)形態(tài)芯片絕不是大腦的再創(chuàng)造。在很多方面,大腦的運(yùn)作仍然是未解之謎。但這種芯片的希望在于,通過(guò)更像大腦那樣運(yùn)作,它們可以幫助人工智能系統(tǒng)學(xué)習(xí)技能,以及更有效地執(zhí)行任務(wù)。

由于每個(gè)人造神經(jīng)元只會(huì)按需放電,而不是連續(xù)放電,神經(jīng)形態(tài)芯片比傳統(tǒng)處理器消耗的能量更少。而且,考慮到它們的設(shè)計(jì)初衷是在短時(shí)間內(nèi)處理信息,一些研究人員認(rèn)為,它們有望讓系統(tǒng)能夠從更少的數(shù)據(jù)中實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)。

視頻中的自動(dòng)駕駛自行車并沒(méi)有在學(xué)習(xí);它只是在執(zhí)行經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的軟件來(lái)處理特定的任務(wù),包括識(shí)別語(yǔ)音和避免障礙物。但它正在以一種高效的方式執(zhí)行軟件,這對(duì)依靠電池供能的汽車非常重要。研究人員認(rèn)為,他們最終將能夠把訓(xùn)練過(guò)程和瞬間執(zhí)行結(jié)合起來(lái),這樣自行車只需要積累幾分鐘的經(jīng)驗(yàn)就可以邊走邊學(xué)。

問(wèn)題在于,制造合適的硬件可能至少需要幾年的研究。“我們?nèi)蕴幱谠囼?yàn)和錯(cuò)誤階段。”曾參與英特爾神經(jīng)形態(tài)芯片項(xiàng)目的喬治奧斯·迪莫(Georgios Dimou)說(shuō)道。

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