AI人工智能天机芯芯片

AI人工智能天机芯芯片

描述

2019年刊出的《自然》封面文章，展示了清华大学类脑计算研究中心团队研发的新型人工智能芯片“天机芯（Tianjic）”。这是世界首款异构融合类脑芯片，实现了中国在芯片和人工智能两大领域《自然》论文的零突破。

中国造的“天机芯”作为世界首款异构融合类脑芯片，究竟有何突破？

芯片是人工智能系统的“大脑”。现有人工智能技术（AI）存在两种主流“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“电脑”的计算机科学，让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芯片，基于研究“人脑”的神经科学，无限模拟人类大脑。

虽然同为人工智能，它们却“鸡同鸭讲”不能交流，这是因为两种AI“大脑”的平台各不相同且互不兼容。而“天机芯”却能把这两种原本互不兼容的人工智能芯片融为一体，成为世界首款异构融合类脑芯片。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。

“7年前开始组队做这项研究，现在取得了初步成果。用类脑计算支撑人工通用智能的发展，然后赋能各行各业，这是整个研究的愿景。”。

有了天机芯，自行车“成精”了

用于展示“天机芯”性能的平台，是在清华大学操场上“撒欢”的一辆自行车。这是一辆无人驾驶的自行车。试验中，无人驾驶自行车不仅可以识别语音指令、实现自平衡控制，还可以自行越过路面的小凸起，不会因失去平衡而摔倒，还能探测和跟踪前方行人，并自动避障。这体现了它的动态感知、目标探测、过障、自主决策等能力。

自行车“成精”了？不，这只是因为它配上了“天机芯”大脑。“天机芯”之外，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、转向电机等制动器，以及控制平台、计算平台等处理平台。

“这些功能中，语音识别、视觉追踪是受脑启发的模型；目标探测和运动控制是机器学习算法；而自主决策则是一个两者混合的模型。”研究团队成员邓磊说，“要做一个小型的类脑计算平台，自行车就是的最终考量结果”。

要覆盖感知、决策、执行的完整任务；要有能与现实环境交互的真实演示系统；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，能体现芯片优势——一块“天机芯”可以同时运行5种不同神经网络：用于图像处理和物体检测的CNN，用于语音命令识别的SNN，用于人类目标跟踪的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。芯片采取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，在多个模型之间无缝通信，最终就让人们看到了这辆可以顺利完成各种任务的“成了精”的自行车。据悉，这是世界上第一辆既有“电脑”思维又有“人脑”思维、有近乎“独立思考”能力的自行车。

如何窥探“天机”

以运动的视频分析能力为例。完全采用深度学习技术，需基于每一帧去处理，耗能大、代价高、数据量大，且受传感器带宽限制会出现卡顿。而完全用神经形态技术处理，数据量降下来了，耗能小，但处理正确率又低了，容易出错。“的芯片把两种模式结合一起处理，就可以很好地达到代价和功能的平衡。”邓磊说。

两种模式的功耗相差多少？人脑功耗约20瓦，而据IBM测算，实时模拟人脑需要300多台天河2号同时工作。天河2号一年仅电费就要1亿元人民币，全速运算的话，电费更高达1.5亿元。

“从未来看，人工通用智能是一个必然趋势。而且，人工通用智能可以赋能各行各业。”，现有人工智能是专有人工智能，一个问题对应一个解决办法，只要满足条件，现有系统都可以做得很好。但现有人工智能难以处理模糊问题，也不能跨界处理问题。比如阿尔法狗下围棋能赢世界冠军，却做不出阅读理解题。

与之相对的，是能处理视觉、听觉、学习、推理等多种任务，具备举一反三、融会贯通能力的“人工通用智能”。发展人工通用智能，是人工智能学界一直在努力的方向，国内外很多机构都在做。

“未来是个融合架构，不会抛弃现有计算机系统，而是做改进。”，现有两种发展人工智能的方法，分别基于电脑思维和人脑思维，各有优缺点。但团队研究对比后发现，两者都代表了人脑处理信息的部分模式。“所以产生了想法——把两者有机融合起来。这是研究工作的主体思想。”

那么，融合面临哪些挑战？“最大的挑战不是来自科学技术，而在于的学科分布过细，不利于解决这样的复杂问题。所以，多学科深度融合是解决问题的关键，可以把电脑思维和人脑思维的优势结合起来，帮助发展人工智能。”，清华大学类脑计算研究中心由校内7家院系联合组建，融合了脑科学、电子、微电子、计算机、自动化、材料以及精密仪器等学科，成立之初，就瞄准了基于天机系列芯片的类脑系统的研发。

“像这样能组织起7个院系、各行业专家一起研究的团队，全世界还不多。到清华来交流过的国际团队都认为是研究类脑计算的最成功模式。”

然而，面对人工智能研究的纷繁复杂，研究道路并非一帆风顺。多年前爬山迷路的故事。刚研究类脑计算时，他曾因缺乏相关文献而苦恼。一次爬山，他离开大道随意乱走，迷路后通过太阳确定方向，沿着一个方向走出大山。

“可见，在一条从来没有人走过的路上，如何寻找方向是非常重要的。”，脑科学是一个金矿，自然界的通用智能系统只有人脑，以“类脑”觅“天机”，从脑科学的最新研究成果中找方向标，就成为一个必然选择。

而团队的类脑研究，与简单模拟大脑结构的仿脑还不一样。类脑跟仿脑出发点不一样。仿脑是尽可能仿制跟脑一样的结构，在此结构上发挥新的计算功能。而类脑研究是要解决人工智能的时空复杂度、能效等问题，如果从人脑研究中发现了可以解决这些问题的优点，不管是结构上的优点，还是信息运行模式上的优点，团队都会借鉴参考，看看能不能放到“天机芯”的系统架构中去。

“类脑是借鉴，不是简单模仿，是神似，而不是形似。在借鉴过程中，对脑、智能都有了越来越深的理解。”。

未来的“天机芯”世界

“目前为止，天机芯片是研究出来的最完美结果。但这并不意味着通用智能系统已经完成，这只是一个初步成果。”，团队将在研发中对产品逐渐迭代，直至逼近人工通用智能，不会一蹴而就。

现在，“天机芯”已研发到第三代。2015年问世的第一代“天机芯”110纳米，只是个小样（DEMO）；2017年制成的第二代“天机芯”28纳米，由156个功能核心FCore组成，包含约4万个神经元和1千万个突触。这也是登上本次《自然》封面文章的芯片。与当前世界先进的IBMTrueNorth芯片相比，二代“天机芯”功能更全、灵活性和扩展性更好，密度提升20%，速度提高至少10倍，带宽提高至少100倍。

“下一代芯片将是14纳米或者更小。”裴京介绍，第三代芯片功能比第二代强大很多，有望在明年初完成研发。

目前，商业化应用也已提上日程。该论文署名作者中，有两位就职于北京灵汐科技有限公司。这是从清华大学类脑计算研究中心孵化出的高科技企业，第三代天机芯片正在由双方联合研发。该公司还发展了基于“天机芯”系统的工具链，芯片上市后，应用开发的工程师们可以使用这些工具开发出所需应用。

“应用方面，主要考虑解决通用问题，给大家提供平台。”裴京说。

从无人自行车的实验看，“天机芯”上市后，完全可以应用于自动驾驶汽车和智能机器人中。而从长远来看，以“人工通用智能”为目标的“天机芯”，如果真能实现自己的理想，它将“无所不能”，可用于各行各业。因为“通用人工智能”，就是你和你的大脑能做的任何事情，都让机器学会去做。

那么，电脑可否超越人脑？“电脑早就在某些方面超越了人脑，比如记得快记得准，算得快算得准。但目前在很多智能层次，例如自主学习、模糊推理等很多领域，计算机和人脑仍有相当大距离。类脑计算可以缩小它们的差距。”，计算机的特点是一直前进从不退步，因此超越人脑的领域将会越来越多，但不必因此惧怕它的发展。“要用人类的智慧来规范人工智能的发展，让它服务于人类。”