石海明 曾華鋒
（國防科技大學(xué)）
（曾華鋒、石海明：《科技興軍的邏輯》，國防科技大學(xué)出版社，2018.05）
2017年，美國空軍研究實(shí)驗(yàn)室（AFRL）宣布將與美國IBM公司合作研發(fā)一個全新類腦超級計算機(jī)系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于由64個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)時高效地將不同來源的圖像、視頻、音頻和文字等數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為符號，因而在模式識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)更高效。伴隨著人工智能研發(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)知計算平臺”，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)知計算性能。美國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)100萬個，每秒可執(zhí)行460億次突觸運(yùn)算。
那么，類腦芯片由何而來？其優(yōu)勢何在？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)來襲
人類曾嘗試像鳥類般飛翔，于是制造了飛機(jī)，盡管飛機(jī)與鳥類差異巨大，但其背后的原理是一致的——利用空氣浮力實(shí)現(xiàn)飛翔。從這個角度來看，我們確實(shí)可以說飛機(jī)是人對鳥的復(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：“人工智能就是欲望和激情退后人類對自己的終極復(fù)制。”作為當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一，類腦智能與人類智能在信息處理機(jī)制與認(rèn)知行為決策等方面有相似性，其最終目標(biāo)是通過借鑒腦神經(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，類腦智能并非近幾年才被提出的一個流行詞。早在1950年，艾倫·圖靈（A.M.Turing）就在其論文《計算機(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)時代的到來；2016年，Alpha Go 擊敗韓國圍棋九段職業(yè)選手李世石，再次將類腦智能推向前臺。與此同時，類腦智能的“戰(zhàn)績”仍在“不斷被刷新”，2016年12月，牛津大學(xué)與谷歌公司等聯(lián)合研發(fā)的自動唇讀系統(tǒng)“LipNet”對BBC電視節(jié)目嘉賓進(jìn)行唇語解讀，準(zhǔn)確率達(dá)到46.8％（唇語專家準(zhǔn)確率為12.4％左右）；2017年5月，Alpha Go戰(zhàn)勝當(dāng)時圍棋世界排名第一的柯潔；近日，麻省理工（MIT）的工程師設(shè)計的由硅鍺制成的人造突觸小芯片，能夠在模擬仿真過程中識別手寫樣本，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“人腦計劃”重點(diǎn)開展人腦模擬、神經(jīng)形態(tài)計算、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)目兩類，核心項(xiàng)目由歐盟委員會資助，合作項(xiàng)目則吸引成員國機(jī)構(gòu)、非政府組織參與，其“BRAIN計劃”針對構(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；美國主導(dǎo)類腦智能的基礎(chǔ)與應(yīng)用研究，知名大學(xué)、私營機(jī)構(gòu)和工業(yè)企業(yè)等根據(jù)自身優(yōu)勢開展跨學(xué)科、跨部門、跨領(lǐng)域合作；日本類腦智能研究以國際電器通信基礎(chǔ)技術(shù)研究所、國家級技術(shù)研究所和各大學(xué)相互協(xié)作的模式來開展跨學(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)目旨在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)，并開展神經(jīng)科學(xué)與數(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，無論是語音交互還是圖像識別，抑或無人駕駛等，人工智能研發(fā)者無疑希望通過“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)器一個類似于人類大腦的容器——類腦芯片。其采用人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)設(shè)計芯片來提升計算能力，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)計精、學(xué)習(xí)能力強(qiáng)。
運(yùn)行效率高。傳統(tǒng)計算機(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在兩個區(qū)域，一個稱為指令集，一個稱為數(shù)據(jù)集。計算機(jī)每次進(jìn)行運(yùn)算時需要在CPU和內(nèi)存這兩個區(qū)域往復(fù)調(diào)用，而隨著深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)，對芯片計算力的要求不斷提高，這種計算方式的瓶頸就顯現(xiàn)出來：當(dāng)CPU需要依托大量數(shù)據(jù)執(zhí)行一些簡單指令時，數(shù)據(jù)流量將嚴(yán)重降低整體效率。而類腦芯片通過對大腦進(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)以億計的光電器件按照人腦結(jié)構(gòu)進(jìn)行集成，并對整體任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化分工，即每個神經(jīng)元只負(fù)責(zé)一部分計算，這就從根本上提高了芯片的運(yùn)行效率。
架構(gòu)設(shè)計精。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，就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行為都源于此。傳統(tǒng)芯片的存儲器是以數(shù)據(jù)存儲單元為核心的，相較之下，類腦芯片的機(jī)構(gòu)則是一種擬人化的設(shè)計，其元件以模擬的方式進(jìn)行工作，通過交換梯度信號或權(quán)重信號來激活，這類似神經(jīng)元依靠流過突觸的離子種類和數(shù)量來激活，它不僅能夠模擬人腦功能進(jìn)行感知、思考和行動，且還允許開發(fā)者為類腦芯片設(shè)計應(yīng)用程序。
學(xué)習(xí)能力強(qiáng)。毫無疑問，傳統(tǒng)芯片在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)信息時有著天然的優(yōu)勢，但碰上“不確定性”思考時，則往往會表現(xiàn)得“不知所措”。從學(xué)習(xí)能力的角度分析，類腦芯片在仿腦計算方面逐漸顯現(xiàn)的優(yōu)勢或許可被看成是該領(lǐng)域的一個研究標(biāo)桿。仿腦算法目前的模型是LIF模型，通過簡化神經(jīng)元描述方程（HH方程）得來，HH方程是當(dāng)前針對大腦行為描述最精準(zhǔn)的方程。可以說，仿腦計算不但要從結(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。
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就會對社會產(chǎn)生顛覆性作用，從根本上重構(gòu)人與人、人與社會的關(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思考：未來到底會怎樣？類腦智能可給人類帶來一個怎樣的世界？無疑，類腦芯片的工作方式正在不斷接近人腦，這也是人工智能未來的突破點(diǎn)。如近年發(fā)展起來的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNN），其神經(jīng)元以電脈沖的形式對信息進(jìn)行編碼，就能夠很好地編碼時間信息，更接近真實(shí)神經(jīng)元對信息的編碼方式，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，嵌入類腦芯片的智能機(jī)器人將具有廣泛應(yīng)用價值。此種類腦智能機(jī)器人是融合了視覺、聽覺、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。其發(fā)展優(yōu)勢在于它既是對人的力量的強(qiáng)化，又是對人的智能的強(qiáng)化。然而，經(jīng)歷了長期的發(fā)展過程，人們形成共識的是：機(jī)器通常在動力、速度等方面具有一定優(yōu)勢，但在情感、感知等方面卻存在欠缺。類腦智能機(jī)器人則是讓這兩個分支合流，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)器人的研究過程中，為使類腦機(jī)器人具備針對復(fù)雜環(huán)境下物體的魯棒識別能力，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)院就開發(fā)了一個有關(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)字化的老鼠大腦計算模型和虛擬老鼠身體模型，并將這兩個模型結(jié)合起來模擬大腦和身體互動的神經(jīng)機(jī)制，目前在模型中模擬出的小白鼠大腦神經(jīng)元活動高達(dá)3.1萬個。
不妨設(shè)想，在不遠(yuǎn)的未來，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，我們就可以發(fā)出這樣的感嘆：“強(qiáng)人工智能”時代終于到來！
（曾華鋒、石海明：《科技興軍的邏輯》，國防科技大學(xué)出版社，2018.05）
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