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清華大學通用人工智能芯片“天機芯”登上《自然》封面
發布時間：2019-08-12 分類：趨勢研究 來源：經濟日報
近日刊出的《自然》封面文章，展示了清華大學類腦計算研究中心施路平團隊研發的新型人工智能芯片“天機芯（Tianjic）”。這是世界首款異構融合類腦芯片，實現了中國在芯片和人工智能兩大領域《自然》論文的零突破。
中國造的“天機芯”作為世界首款異構融合類腦芯片，究竟有何突破？
芯片是人工智能系統的“大腦”。現有人工智能技術（AI）存在兩種主流“大腦”：一種是支持人工神經網絡的深度學習加速器，基于研究“電腦”的計算機科學，讓計算機運行機器學習算法；另一種是支持脈沖神經網絡的神經形態芯片，基于研究“人腦”的神經科學，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“天機芯”卻能把這兩種原本互不兼容的人工智能芯片融為一體，成為世界首款異構融合類腦芯片。這種融合技術有望實現人工通用智能（AGI）。原則上，人工通用智能平臺可以執行人類能夠完成的所有任務。
“我們7年前開始組隊做這項研究，現在取得了初步成果。用類腦計算支撐人工通用智能的發展，然后賦能各行各業，這是我們整個研究的愿景。”研究團隊負責人、清華大學精密儀器系教授施路平說。
自行車“成精”了
用于展示“天機芯”性能的平臺，是在清華大學操場上“撒歡”的一輛自行車。這是一輛無人駕駛的自行車。試驗中，無人駕駛自行車不僅可以識別語音指令、實現自平衡控制，還可以自行越過路面的小凸起，不會因失去平衡而摔倒，還能探測和跟蹤前方行人，并自動避障。這體現了它的動態感知、目標探測、過障、自主決策等能力。
自行車“成精”了？不，這只是因為它配上了“天機芯”大腦。“天機芯”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，剎車電機、轉向電機等制動器，以及控制平臺、計算平臺等處理平臺。
“這些功能中，語音識別、視覺追蹤是受腦啟發的模型；目標探測和運動控制是機器學習算法；而自主決策則是一個兩者混合的模型。”研究團隊成員鄧磊說，“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果”。
要覆蓋感知、決策、執行的完整任務；要有能與現實環境交互的真實演示系統；演示系統必須安全可控，可以反復實驗；系統對處理芯片有功耗和實時性要求，能體現芯片優勢——一塊“天機芯”可以同時運行5種不同神經網絡：用于圖像處理和物體檢測的CNN，用于語音命令識別的SNN，用于人類目標跟蹤的CANN，用于姿態平衡和方向控制的MLP，用于決策控制的混合網絡。芯片采取眾核架構和任意路由拓撲，自由集成各種神經網絡和混合編碼方案，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的“成了精”的自行車。據悉，這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。
如何窺探“天機”
以運動的視頻分析能力為例。完全采用深度學習技術，需基于每一幀去處理，耗能大、代價高、數據量大，且受傳感器帶寬限制會出現卡頓。而完全用神經形態技術處理，數據量降下來了，耗能小，但處理正確率又低了，容易出錯。“我們的芯片把兩種模式結合一起處理，就可以很好地達到代價和功能的平衡。”鄧磊說。
兩種模式的功耗相差多少？人腦功耗約20瓦，而據IBM測算，實時模擬人腦需要300多臺天河2號同時工作。天河2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1.5億元。
“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。”施路平介紹，現有人工智能是專有人工智能，一個問題對應一個解決辦法，只要滿足條件，現有系統都可以做得很好。但現有人工智能難以處理模糊問題，也不能跨界處理問題。比如阿爾法狗下圍棋能贏世界冠軍，卻做不出閱讀理解題。
與之相對的，是能處理視覺、聽覺、學習、推理等多種任務，具備舉一反三、融會貫通能力的“人工通用智能”。發展人工通用智能，是人工智能學界一直在努力的方向，國內外很多機構都在做。
“我們認為未來是個融合架構，不會拋棄現有計算機系統，而是做改進。”施路平說，現有兩種發展人工智能的方法，分別基于電腦思維和人腦思維，各有優缺點。但團隊研究對比后發現，兩者都代表了人腦處理信息的部分模式。“所以我們產生了想法——把兩者有機融合起來。這是我們研究工作的主體思想。”
那么，融合面臨哪些挑戰？“最大的挑戰不是來自科學技術，而在于我們的學科分布過細，不利于解決這樣的復雜問題。所以，多學科深度融合是解決問題的關鍵，可以把電腦思維和人腦思維的優勢結合起來，幫助我們發展人工智能。”施路平介紹，清華大學類腦計算研究中心由校內7家院系聯合組建，融合了腦科學、電子、微電子、計算機、自動化、材料以及精密儀器等學科，成立之初，就瞄準了基于天機系列芯片的類腦系統的研發。
團隊成員、清華大學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、各行業專家一起研究的團隊，全世界還不多。到清華來交流過的國際團隊都認為我們是研究類腦計算的最成功模式。”
然而，面對人工智能研究的紛繁復雜，研究道路并非一帆風順。施路平講述了他多年前爬山迷路的故事。剛研究類腦計算時，他曾因缺乏相關文獻而苦惱。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。”施路平說，腦科學是一個金礦，自然界的通用智能系統只有人腦，以“類腦”覓“天機”，從腦科學的最新研究成果中找方向標，就成為一個必然選擇。
而施路平團隊的類腦研究，與簡單模擬大腦結構的仿腦還不一樣。類腦跟仿腦出發點不一樣。仿腦是盡可能仿制跟腦一樣的結構，在此結構上發揮新的計算功能。而類腦研究是要解決人工智能的時空復雜度、能效等問題，如果從人腦研究中發現了可以解決這些問題的優點，不管是結構上的優點，還是信息運行模式上的優點，施路平團隊都會借鑒參考，看看能不能放到“天機芯”的系統架構中去。
“類腦是借鑒，不是簡單模仿，是神似，而不是形似。在借鑒過程中，我們對腦、智能都有了越來越深的理解。”施路平說。
未來的“天機芯”世界
“目前為止，天機芯片是我們研究出來的最完美結果。但這并不意味著通用智能系統已經完成，這只是一個初步成果。”施路平說，團隊將在研發中對產品逐漸迭代，直至逼近人工通用智能，不會一蹴而就。
現在，“天機芯”已研發到第三代。2015年問世的第一代“天機芯”110納米，只是個小樣（DEMO）；2017年制成的第二代“天機芯”28納米，由156個功能核心FCore組成，包含約4萬個神經元和1千萬個突觸。這也是登上本次《自然》封面文章的芯片。與當前世界先進的IBMTrueNorth芯片相比，二代“天機芯”功能更全、靈活性和擴展性更好，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。”裴京介紹，第三代芯片功能比第二代強大很多，有望在明年初完成研發。
目前，商業化應用也已提上日程。該論文署名作者中，有兩位就職于北京靈汐科技有限公司。這是從清華大學類腦計算研究中心孵化出的高科技企業，第三代天機芯片正在由雙方聯合研發。該公司還發展了基于“天機芯”系統的工具鏈，芯片上市后，應用開發的工程師們可以使用這些工具開發出所需應用。
“應用方面，我們主要考慮解決通用問題，給大家提供平臺。”裴京說。
從無人自行車的實驗看，“天機芯”上市后，完全可以應用于自動駕駛汽車和智能機器人中。而從長遠來看，以“人工通用智能”為目標的“天機芯”，如果真能實現自己的理想，它將“無所不能”，可用于各行各業。因為“通用人工智能”，就是你和你的大腦能做的任何事情，都讓機器學會去做。
那么，電腦可否超越人腦？“電腦早就在某些方面超越了人腦，比如記得快記得準，算得快算得準。但目前在很多智能層次，例如自主學習、模糊推理等很多領域，計算機和人腦仍有相當大距離。類腦計算可以縮小它們的差距。”施路平認為，計算機的特點是一直前進從不退步，因此超越人腦的領域將會越來越多，但我們不必因此懼怕它的發展。“要用人類的智慧來規范人工智能的發展，讓它服務于人類。”
