13年前，正在新加坡科學院數(shù)據(jù)存儲研究院從事信息存儲的施路平做夢也沒有想到，自己的大膽設想在今天不僅成為了現(xiàn)實，還登上了8月1日發(fā)表的《自然》封面。

談及當下最熱的話題，人工智能無疑是其中之一。要想抓住發(fā)展人工智能的機遇，必須在核心芯片上做到自主可控。近日，清華大學類腦計算研究中心教授施路平團隊研發(fā)了一款類腦計算芯片“天機芯”，有望促進人工通用智能發(fā)展。

“該芯片是面向人工通用智能的世界首款異構融合類腦計算芯片，實現(xiàn)了中國在芯片和人工智能兩大領域《自然》論文零的突破。”談及該成果，團隊成員充滿驕傲。

人腦+電腦=類腦

13年前，公眾對人工智能的認識既沒有如此深刻，也不像今天這樣對它抱有那么大的期待。傳統(tǒng)的信息存儲大多通過物理手段將器件體積做小，繼而推動技術發(fā)展。

“過去無論存儲器也好，CPU也罷，它們的發(fā)展驅動力都是物理微縮。10年、20年后可能會縮小到幾納米，但是縮到不能再小之后呢？”2006年，施路平對這個問題進行了深入思考。

他的答案是，計算機發(fā)展會改變信息計算存儲方式，而這需要新的發(fā)展思路。

在某種程度上，人腦和電腦是互補的。施路平告訴《中國科學報》，從計算和存儲的速度和精確性來說，人根本不是計算機的對手。但對于一些不確定的思考型問題，人腦有著不可替代的優(yōu)勢。

“計算機是把多維空間的信息轉換成010101的一維信息流。CPU主頻越來越快，換句話說它主要利用的是時間復雜度。人腦，盡管還有太多的未知原理，但一個神經(jīng)元可以連接一千到一萬個神經(jīng)元，即將信息從多維空間擴大到了一千到一萬維。換句話說，它利用的是空間復雜度。同時，人腦利用脈沖來編碼，又利用了時空復雜度?！笔┞菲秸f。

如果在現(xiàn)有計算機時間復雜度的基礎上，提高空間復雜度和時空復雜度，豈不兩全其美？經(jīng)過討論，團隊一致認為實現(xiàn)人機融合的類腦計算是最佳解決方案之一，而首先要做的，是發(fā)展一個二者融合的計算平臺。

在人工智能路上“沿途下蛋”

2012年，施路平放棄了新加坡的優(yōu)渥待遇，接受了時任清華大學人事主管邱勇（現(xiàn)清華大學校長）的邀請，加入清華大學參與創(chuàng)建類腦計算研究中心?！斑@是一個非常有前途的領域，但也極具風險和挑戰(zhàn)性?！笔┞菲秸f，團隊制定了目標，即發(fā)展類腦計算，支撐人工通用智能。

“因為我們做的不是仿腦，不需要模仿人腦的一切。我們做的是類腦，是借鑒腦科學的基本原理，凝練出一些指導計算架構發(fā)展的新規(guī)律?！笔┞菲浇榻B，在此基礎上，團隊提出了符合腦科學基本規(guī)律的新型類腦計算架構——異構融合的天機類腦計算芯片架構，可同時運行計算機科學和神經(jīng)科學導向的絕大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡模型。

基于腦科學研究和電腦運行模式的異同點，團隊從電路設計到編碼再到信號處理，采用了軟硬件協(xié)同設計方法。研發(fā)的天機架構既支持人工神經(jīng)網(wǎng)絡又支持脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡，還支持神經(jīng)科學發(fā)現(xiàn)的眾多神經(jīng)回路網(wǎng)絡和異構網(wǎng)絡的混合建模，可發(fā)揮它們各自的優(yōu)勢。

2015年，第一代“天機芯”問世。

“第一代芯片的體積約為110納米，只是個DEMO（小樣）。”論文共同第一作者、清華大學儀器科學與技術研究所副研究員裴京介紹，經(jīng)過不斷改進設計，2017年團隊研發(fā)了第二代“天機芯”芯片。

第二代“天機芯”具有高速度、高性能、低功耗的特點，體積縮小至28納米。相比于當前世界先進的IBM的TrueNorth芯片，其功能更全、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。

論文共同第一作者、清華大學博士鄧磊告訴《中國科學報》，基于自主研發(fā)的天機芯片，團隊還研制出第一代類腦計算軟件工具鏈，可支持從機器學習編程平臺到“天機芯”的自動映射和編譯。

如果說芯片是機器的“大腦”，那么還需要一個充分發(fā)揮才智的“身體”。最后，團隊利用類腦自動行駛自行車建立了一個異構可擴展人工通用智能開發(fā)演示平臺。鄧磊展示了這樣的場景：僅需要一塊“天機芯”，自行車可實現(xiàn)自平衡、動態(tài)感知、目標探測、跟蹤、自動避障、過障、語音理解、自主決策等功能。

“目前該技術已經(jīng)有一定基礎，除自行車外，發(fā)展的相關技術可直接拓展到自動駕駛、無人機以及智能機器人等應用上，我們將采用‘沿途下蛋’的方式把研究和市場緊密聯(lián)系起來。”他說。

學科交叉共融為最大特色

腦科學的研究機理是認知科學的重要組成部分，而機器理解與計算一直是人工智能領域的主要研究內(nèi)容?？梢哉f，該研究帶有明顯的學科交叉屬性，比如信息科學、神經(jīng)科學、材料科學等學科的交叉——而這也是施路平十多年來感受頗深的地方。

“發(fā)展類腦計算芯片是個世界性難題。它真正的挑戰(zhàn)不是科學，也不是技術，而是多學科融合。”施路平介紹，清華大學類腦計算研究中心依托精儀系聯(lián)合計算機、電子、微電子、自動化、材料和醫(yī)學院7個相關院系共建，學校從一開始就為類腦計算中心制定了多學科融合引領新方向、產(chǎn)學研結合的發(fā)展戰(zhàn)略。

此次論文共同作者來自6個院系，其中共同第一作者就來自精儀、生物工程、自動化和計算機4個系。

施路平表示，類腦計算中心科研人員將按照清華大學“頂天立地做研究”的思路，專注基礎科學技術突破。其中，類腦計算中心孵化的北京靈汐科技將直接面對市場應用進行開發(fā)。“未來，‘天機芯’將由靈汐科技負責推向市場?！彼f。

面向未來，他心中充滿愿景。團隊將利用多學科融合引領類腦計算發(fā)展，培養(yǎng)類腦計算一流人才，通過產(chǎn)學研用結合，爭取使我國在類腦計算領域走在世界前列，進而推動人工通用智能發(fā)展，賦能各行各業(yè)。