《自然》聚焦中国类脑芯片 或有助人工通用智能发展

  • 日期:09-01
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澎湃新闻见习记者张伟

从AlphaGo对人类顶级Go玩家的胜利到人工智能系统以90%的准确率诊断儿科疾病,近年来,人工智能的大部分突破已接近或超过智能领域的人类智能,并达到了人工智能水平(AGI,人工智能)还有很长的路要走。

8月1日,顶级学术期刊《自然》(自然)的封面文章介绍了中国科学家开发人工智能的尝试。

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题为《面向人工通用智能的异构天机芯片架构》(面向具有混合天际芯片架构的人工智能)的论文介绍了一种新型的人工智能芯片,它结合了基于计算机科学的类脑计算和人工智能。作者用无人自行车系统验证了这种混合芯片的处理能力。在测试中,无人驾驶自行车不仅可以识别语音命令,实现自平衡控制,还可以检测和跟踪前方行人,自动通过障碍物,避开障碍物。

笔者认为,这项研究可以促进人工通用智能平台的进一步发展。

原则上,人工通用智能平台可以执行人类可以完成的所有任务。

“天空运动”的异质融合

在7月30日的电话新闻发布会上,本文作者,清华大学精密仪器教授施鲁平介绍了论文的研究思路。他提到,在这个阶段,开发人工智能有两种主要方法,一种基于计算机思维,另一种基于人脑思维。这两种方法各有优缺点,但它们都代表了人脑处理信息的一些模型。他和研究团队提出了一种异构地融合这两种方法的架构,并在架构上开发了一个Tianjic芯片。

施鲁平说,天体芯片是中国完全自主研发的技术成果,异构融合思想首先由项目研究团队提出。天体芯片也是多学科整合的结果,来自清华大学,北京灵璧科技,北京师范大学,新加坡理工大学和加州大学圣巴巴拉分校的团队成员。

95b9-iaqfzyv5870853.jpg等距异构融合脑计算架构

Celestial Chip具有许多高度可重新配置的功能核心,支持机器学习算法和类似大脑的电路。它由156个FCores组成,包含大约40,000个神经元和1000万个突触,使用28-nm工艺。面积为3.8×3.8平方毫米。

支持计算机科学模型和神经网络模型是天体芯片的一个主要特征。根据论文设计和算法细节的作者邓磊的说法,一般来说,市场上的深度学习加速器只支持计算机科学模型。神经形态芯片仅支持神经科学模型,它们都可以支持和支持神经科学的发现。许多神经环网络和异构网络的混合建模。

d3ba-iaqfzyv5870897.jpg天极芯片单片(左)和5x5阵列扩展板(右)

邓磊提到,实现上述两种模型的深度有效集成是天线芯片设计中的最大挑战,因为两种模型的语言,计算原理,编码方法和应用场景不同。

施鲁平透露,目前,该团队已开始研究下一代芯片,并有望在明年初完成研发工作。

无人驾驶自行车系统

为了验证天体芯片的处理能力,研究人员开发了一种无人驾驶自行车系统。

本文提到配备天体芯片的无人自行车系统可以实现多功能算法和模型的同时处理。在测试中,无人驾驶自行车不仅可以识别语音命令,实现自平衡控制,还可以检测和跟踪前方行人,自动通过障碍物,避开障碍物。

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无人自行车系统。该自行车配有摄像头,陀螺仪,速度表,电机,天线芯片和惯性测量单元。

研究人员在无人驾驶自行车系统中设计了几种不同的模态模型,以验证天线的多模态异构融合功能。

邓磊介绍,无人驾驶自行车系统的语音识别,自主决策和视觉跟踪功能采用模拟大脑模型,目标检测,运动控制和回避障碍功能采用机器学习算法模型。

邓磊认为,芯片的未来可以应用于自动驾驶和智能机器人等场景。

ebda-iaqfzyv5870970.jpg自动驾驶自行车演示平台

在新闻发布会上,该论文的作者和清华大学精密仪器系副研究员透露,该团队的下一个计划是将问题商业化并将现有和成熟的结果商业化。

一般人工智能

在论文中,作者反复提到“人工智能”(AGI)的概念,并认为这项研究“有望通过为更广泛的硬件平台铺平道路来刺激人工智能的发展”。

“人工智能”是一个未实现的研究课题,有时称为强人工智能,它描述了机器智能,以理解或学习人类可以完成的任何智力任务。

业界对于是否可以实现人工一般智能有不同的看法。

一些人工智能学者认为人工一般智能的概念并不严重,基本上不可能在实践中实施。其他人对人工智能的发展非常乐观,并认为它很可能塑造人类的发展轨迹。其他人则使用实际行动来表达他们对人工智能的态度。例如,今年7月,微软宣布将投资10亿美元用于非营利性人工智能研究公司OpenAI,以开发人工智能。

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人工智能(AGI)开发的混合方法,结合神经科学导向和计算机导向方法的优势。

在《自然》论文的新闻发布会上,施鲁平说,“人工智能是一个非常困难的研究课题”,但“我们相信它会被实现”,他认为从未来发展的角度来看,人工将军智力是必然趋势。

在研究思路方面,施鲁平认为,开发人工智能的最佳解决方案之一是结合人脑和计算机的优势。他解释说,到目前为止,我们所知道的通用智能系统是人类大脑,人工智能的最后两个发展高潮也与人类大脑有关。 “以历史为镜子,我们认为从人脑中学习是一种更好的方式。”

施鲁平强调,《自然》上发表的论文是一项非常初步的研究。人工智能是一项非常具有挑战性的任务,目前仍处于起步阶段。他和团队的研究愿景是“开发脑力计算,支持人工智能,赋予各行各业权力。”