佘惠敏

什么是異構(gòu)融合類腦芯片？

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”的計算機(jī)科學(xué)，讓計算機(jī)運行機(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)，無限模擬人類大腦。

雖然同為“人工智能”，它們卻“雞同鴨講”不能交流，這是因為兩種AI“大腦”的平臺各不相同且互不兼容。

而“天機(jī)芯”卻能把這兩類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)融合類腦芯片”。這種融合技術(shù)有望實現(xiàn)人工通用智能（AGI）。原則上，人工通用智能平臺可以執(zhí)行人類能夠完成的所有任務(wù)。

“我們7年前開始組隊做這項研究，現(xiàn)在取得了初步成果。用類腦計算支撐人工通用智能的發(fā)展，然后賦能各行各業(yè)，這是我們整個研究的愿景?！毖芯繄F(tuán)隊負(fù)責(zé)人、清華大學(xué)精密儀器系教授施路平說。

自行車“成了精”？

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

試驗中，無人自行車可以識別語音指令，實現(xiàn)自平衡控制?！跋蜃筠D(zhuǎn)”“直行”“加速”……研究人員在附近發(fā)出的種種語音指令，自行車都一一聽懂并照做。它還可以自行越過路面的小凸起，不會失去平衡而摔倒。

無人自行車還能對前方行人進(jìn)行探測和跟蹤，并自動避障。這體現(xiàn)了它的動態(tài)感知、目標(biāo)探測、跟蹤、過障、自主決策等能力。

難道自行車“成了精”？不，這只是因為它配上了“天機(jī)芯”大腦。

“天機(jī)芯”之外，這款自行車還配備了慣性測量單元傳感器、攝像頭、麥克風(fēng)，剎車電機(jī)、轉(zhuǎn)向電機(jī)、驅(qū)動電機(jī)等致動器，以及控制平臺、計算平臺等處理平臺。

“配備了人工智能芯片后，這可能是最接近獨立思考的自動行駛自行車?！边@是美國《紐約時報》的評論。

“這些功能中，語音識別、視覺追蹤，是受腦啟發(fā)的模型;目標(biāo)探測和運動控制，是機(jī)器學(xué)習(xí)算法;而自主決策則是一個兩者混合的模型?！毖芯繄F(tuán)隊成員鄧?yán)谡f。他在清華大學(xué)讀博士期間的課題就是這個，做了好幾年，現(xiàn)在已去美國加州大學(xué)圣塔芭芭拉分校做博士后。

大家不必?fù)?dān)心家里的自行車哪天也會忽然成了精，因為清華大學(xué)類腦計算研究中心并不打算賣自行車，他們的無人自行車只是用來“秀”芯片的。

nature封面

“成了精”的自行車能聽懂并執(zhí)行多種口令

自動行駛自行車演示平臺

為什么是自行車？

開發(fā)通用人工智能的融合路徑

實驗階段，應(yīng)開發(fā)什么平臺來展示芯片功能？要覆蓋感知、決策、執(zhí)行的完整任務(wù);要能與現(xiàn)實環(huán)境交互的真實演示系統(tǒng);演示系統(tǒng)必須安全可控，可以反復(fù)實驗;系統(tǒng)對處理芯片有功耗和實時性要求，能體現(xiàn)芯片優(yōu)勢。

“我們要做一個小型的類腦計算平臺，自行車就是我們的最終考量結(jié)果。”鄧?yán)谡f。

這是全球第一輛自動駕駛自行車嗎？（谷歌3年前搞的那次愚人節(jié)玩笑當(dāng)然不算！）據(jù)說不是，因為康奈爾大學(xué)也正在做一個無人自行車項目。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“獨立思考”能力的自行車。

自行車上，一塊“天機(jī)芯”可以同時運行5種不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：用于圖像處理和物體檢測的CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），用于語音命令識別的SNN（脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），用于人類目標(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)洌杂傻丶筛鞣N神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和混合編碼方案，在多個模型之間無縫通信，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。

如何窺探“天機(jī)”？

Q融合芯片的優(yōu)勢在哪？

A以運動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、代價高，且數(shù)據(jù)量大、受傳感器帶寬限制會出現(xiàn)卡頓。而完全用神經(jīng)形態(tài)技術(shù)處理，數(shù)據(jù)量降下來了，耗能小，但處理正確率又低了，容易出錯?！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)到代價和功能的平衡?！编?yán)谡f。

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測算，實時模擬人腦需要300多臺“天河2號”同時工作?！疤旌?號”一年僅電費就要1億元人民幣，全速運算的話，電費更高達(dá)1.5個億。

Q為什么選擇融合之路？

A“從未來看，人工通用智能是一個必然趨勢，而且人工通用智能可以賦能各行各業(yè)?！笔┞菲浇榻B，現(xiàn)有的人工智能是專有人工智能，一個問題一個解決辦法，只要滿足條件，比如說有充足的大數(shù)據(jù)和確定的問題，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題，也不能跨界處理問題。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。

與之相對的，是能處理視覺、聽覺、學(xué)習(xí)、推理等多種任務(wù)，具備舉一反三、融會貫通能力的“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，國內(nèi)外很多機(jī)構(gòu)都在做。

“我們認(rèn)為未來是個融合架構(gòu)，不會拋棄現(xiàn)在的計算機(jī)系統(tǒng)，而是做改進(jìn)。”施路平說，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，但團(tuán)隊研究對比后發(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。這是我們研究工作的主體思想?！?/p>

Q融合面臨哪些挑戰(zhàn)？

A“最大的挑戰(zhàn)不是來自科學(xué)技術(shù)，而在于我們的學(xué)科分布過細(xì)不利于解決這樣的復(fù)雜問題。所以我們認(rèn)為，多學(xué)科深度融合是解決問題的關(guān)鍵。多學(xué)科融合能把電腦思維和人腦思維的優(yōu)勢結(jié)合起來，幫助我們發(fā)展人工智能。”施路平介紹，清華大學(xué)類腦計算研究中心由校內(nèi)7家院系所聯(lián)合組建，融合了腦科學(xué)、電子、微電子、計算機(jī)、自動化、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)系列芯片的類腦系統(tǒng)的研發(fā)。

團(tuán)隊成員、清華大學(xué)精密儀器系副研究員裴京說：

“像我們這樣能組織起7個院系、各行業(yè)專家一起研究的團(tuán)隊，全世界還是不多。到清華來跟我們交流過的國際團(tuán)隊，都認(rèn)為我們是研究類腦計算的一個最成功的模式?！?/p>

Q人工智能的研究紛繁復(fù)雜，隊伍組好后，往哪兒打？

A施路平剛開始研究類腦計算時，曾因缺乏相關(guān)文獻(xiàn)而苦惱。在無人處如何尋找道路？有一次爬山，他離開大道隨意亂走，迷路后通過太陽確定方向，沿著一個方向走出大山。

“可見，在一條從來沒有人走過的路上，如何尋找方向是非常重要的?！笔┞菲秸f，腦科學(xué)是一個金礦，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)，就成為一個必然選擇。

施路平團(tuán)隊的類腦研究，與簡單模擬大腦結(jié)構(gòu)的仿腦還不一樣。

類腦跟仿腦出發(fā)點不一樣。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)揮新的計算功能。而類腦研究是要解決人工智能的時空復(fù)雜度、關(guān)聯(lián)泛化能力、能效等問題，如果從人腦研究中發(fā)現(xiàn)了可以解決這些問題的優(yōu)點，不管是結(jié)構(gòu)上的優(yōu)點，還是信息運行模式上的優(yōu)點，施路平團(tuán)隊都會借鑒參考，看看能不能放到天機(jī)芯的系統(tǒng)架構(gòu)中去。

“類腦是借鑒，不是簡單模仿，是神似，而不是形似。我們在借鑒的過程中，對腦、智能都有了越來越深的理解?！笔┞菲秸f。

未來的“天機(jī)芯”世界

“天機(jī)芯片是到目前為止，我們研究出來的最完美結(jié)果。但這并不意味著通用智能系統(tǒng)已經(jīng)完成，這只是一個初步成果?！笔┞菲秸f，團(tuán)隊將在研發(fā)中對產(chǎn)品逐漸迭代，直至逼近人工通用智能，不會一蹴而就。

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)類腦計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)用開發(fā)的工程師們可以使用這些工具開發(fā)出所需應(yīng)用。

“應(yīng)用方面，我們主要考慮解決通用問題，給大家提供平臺?！迸峋┱f。

從無人自行車的實驗看，“天機(jī)芯”上市后，完全可以應(yīng)用于自動駕駛汽車和智能機(jī)器人中。而從長遠(yuǎn)來看，以“通用人工智能”為目標(biāo)的“天機(jī)芯”，如果真能實現(xiàn)自己的理想，它將“無所不能”，可用于各行各業(yè)。因為“通用人工智能”，就是你和你的大腦能做的任何事情，都讓機(jī)器學(xué)會去做。

電腦會超越人腦嗎？

“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)，對計算機(jī)來講都是小兒科。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，計算機(jī)和人腦還是有相當(dāng)大的距離。類腦計算可以縮小它們的差距。”施路平認(rèn)為，計算機(jī)的特點是一直前進(jìn)從不退步，因此超越人腦的領(lǐng)域?qū)絹碓蕉?，但我們不必因此懼怕它的發(fā)展?！耙萌祟惖闹腔蹃硪?guī)范人工智能的發(fā)展，讓它服務(wù)于人類?！?p>

天機(jī)芯片的5×5陣列擴(kuò)展板

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

2017年制成的第二代“天機(jī)芯”28納米，由156個功能核心（FCore）組成，包含約4萬個神經(jīng)元和1千萬個突觸。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)。