2019年1月21日，《麻省理工科技評(píng)論》公布了2018年“35歲以下創(chuàng)新35人”（Innovators Under 35 China）中國(guó)區(qū)榜單。從榜單中，我們看到更多中國(guó)創(chuàng)新科研力量的崛起，也看到跨學(xué)科、跨領(lǐng)域、并且對(duì)落地應(yīng)用有更強(qiáng)烈企圖心與使命感的科研創(chuàng)新，這其中涵蓋人工智能研究與應(yīng)用、NLP、腦科學(xué)、新材料、新能源、生命科學(xué)、生物科技、自動(dòng)駕駛等多個(gè)不同領(lǐng)域。我們將陸續(xù)發(fā)出對(duì)35位獲獎(jiǎng)?wù)叩莫?dú)家專訪，介紹他們的科技創(chuàng)新成果與經(jīng)驗(yàn)，以及他們對(duì)科技趨勢(shì)的理解與判斷。
關(guān)于Innovators Under 35 China榜單
自 1999 年起，《麻省理工科技評(píng)論》每年都會(huì)推出“35歲以下創(chuàng)新35人”（Innovators Under 35 China）榜單，旨在于全球范圍內(nèi)評(píng)選出被認(rèn)為最有才華、最具創(chuàng)新精神，以及最有可能改變世界的 35 位年輕技術(shù)創(chuàng)新者或企業(yè)家，共分為發(fā)明家、創(chuàng)業(yè)家、遠(yuǎn)見(jiàn)者、人文關(guān)懷者及先鋒者五類。2017年，該榜單正式推出中國(guó)區(qū)評(píng)選，遴選中國(guó)籍的青年科技創(chuàng)新者。新一屆榜單正在征集提名與報(bào)名，截止時(shí)間2019年5月31日。詳情請(qǐng)見(jiàn)文末。
“學(xué)習(xí)好是因?yàn)椤畯?qiáng)化學(xué)習(xí)算法’訓(xùn)練的結(jié)果，小時(shí)候爸媽和學(xué)校都會(huì)對(duì)學(xué)習(xí)好進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)，于是在正反饋的激勵(lì)下不斷強(qiáng)化學(xué)習(xí)，最終形成了習(xí)慣?！睏钣癯瑢?duì)于他的成長(zhǎng)經(jīng)歷，做了一個(gè)科學(xué)家式的有趣描述。楊玉超的研究之路充滿了傳奇色彩，如果要打一個(gè)恰當(dāng)?shù)谋扔鳎菓?yīng)該是哥倫布發(fā)現(xiàn)新大陸式的探索之旅。
探索之旅的啟程始于2008 年，那個(gè)時(shí)候楊玉超正在讀材料學(xué)博士二年級(jí)，研究電介質(zhì)薄膜的時(shí)候發(fā)現(xiàn)一些制備不好的樣品漏電比較大，電流-電壓曲線還出現(xiàn)了回滯的窗口，這對(duì)于電介質(zhì)薄膜來(lái)講是不好的現(xiàn)象，屬于比較失敗的樣品。但楊玉超在這個(gè)時(shí)候沒(méi)有習(xí)慣性地把失敗的實(shí)驗(yàn)樣品丟到垃圾桶，而是刨根究底閱讀大量的文獻(xiàn)，想要弄清楚這種現(xiàn)象背后的機(jī)制。
閱讀文獻(xiàn)的過(guò)程中，楊玉超發(fā)現(xiàn)他的失敗樣品和2008 年惠普實(shí)驗(yàn)室確立的第四種無(wú)源電路元件——憶阻器吻合，意識(shí)到這一點(diǎn)后，楊玉超從博士三年級(jí)開(kāi)始就完全轉(zhuǎn)換了研究方向，從此全部投入到憶阻型器件及其應(yīng)用的研究中。2009年，楊玉超在 Nano Letters 上發(fā)表了他個(gè)人在憶阻器領(lǐng)域的第一篇論文，從實(shí)驗(yàn)上直接證實(shí)了憶阻器實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)功能的金屬導(dǎo)電細(xì)絲機(jī)制，惠普公司認(rèn)為他的工作是憶阻器領(lǐng)域內(nèi)的“重要進(jìn)展”。
2010年，楊玉超博士四年級(jí)未完，就拿到了密歇根大學(xué)實(shí)驗(yàn)室的 offer，最終他提前博士畢業(yè)，開(kāi)啟了5年的留學(xué)生涯。在留學(xué)期間，楊玉超著重研究導(dǎo)電細(xì)絲在RRAM 器件中的動(dòng)力學(xué)機(jī)制。在將近一年的時(shí)間里，楊玉超經(jīng)歷了無(wú)數(shù)次發(fā)現(xiàn)新問(wèn)題、找新思路解決的曲折過(guò)程，終于切實(shí)觀察到了兩種不同的導(dǎo)電細(xì)絲生長(zhǎng)動(dòng)力學(xué)模式。之后楊玉超繼續(xù)發(fā)揮刨根問(wèn)底的探索精神，在金屬顆粒層面更加深入地研究，最終從根本上解釋了迄今為止實(shí)驗(yàn)中觀察到的所有不同導(dǎo)電細(xì)絲生長(zhǎng)模式。楊玉超的這一系列研究，屬于國(guó)際首次，Nature Communications 和美國(guó)自然科學(xué)基金官網(wǎng)等都給予了極大的關(guān)注度，對(duì)其研究成果高度認(rèn)可。
2015 年，楊玉超回國(guó)加入北京大學(xué)，在這里他開(kāi)始了新的探索之旅。而這次，楊玉超將他的下一個(gè)“小目標(biāo)”設(shè)定為——研制出基于新型神經(jīng)形態(tài)器件的高智能、低功耗類腦芯片。
為什么憶阻器現(xiàn)在和類腦芯片聯(lián)系在了一起？這是因?yàn)閼涀杵鞯奶匦阅軌蛴脕?lái)模擬生物突觸和神經(jīng)元的信息處理功能，也就是實(shí)現(xiàn)神經(jīng)形態(tài)器件。不同于基于馮諾依曼架構(gòu)——數(shù)據(jù)處理、存儲(chǔ)單元分離的傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)，基于憶阻型神經(jīng)形態(tài)器件可以模仿人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)類腦計(jì)算實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)的高度融合，從而實(shí)現(xiàn)比傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)運(yùn)算要復(fù)雜出幾個(gè)數(shù)量級(jí)、同時(shí)能耗、硬件又省下幾個(gè)數(shù)量級(jí)的終極目標(biāo)，進(jìn)而引領(lǐng)未來(lái)計(jì)算機(jī)和智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，給世界帶來(lái)深刻變革。
（來(lái)源：楊玉超）
類腦芯片和現(xiàn)在的專用芯片的區(qū)別在哪里？這要從類腦計(jì)算的特性說(shuō)起。簡(jiǎn)單與現(xiàn)在非常流行的深度學(xué)習(xí)做一下對(duì)比，我們就知道其中的區(qū)別。
首先從數(shù)據(jù)量和精確度來(lái)說(shuō)，深度學(xué)習(xí)需要大量數(shù)據(jù)喂養(yǎng)、消耗大量能源資源；但類腦計(jì)算理想情況下只需要很小的樣本就能完成特定任務(wù)，學(xué)習(xí)效率和能效更高。舉一個(gè)例子，一個(gè)小孩子看到寵物狗的次數(shù)可能非常少，遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上深度學(xué)習(xí)用來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的圖片量，但是只要他看到過(guò)一兩只寵物狗，之后所有的狗他都能辨認(rèn)出來(lái)。
同時(shí)，人腦可以進(jìn)行多任務(wù)處理，而深度學(xué)習(xí)盡管在很多應(yīng)用領(lǐng)域都取得了令人矚目的成就，但在處理不同的任務(wù)時(shí)，仍然需要有不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。除此之外，人腦處理信息能夠容納識(shí)別噪音，容錯(cuò)率非常高。這些都是未來(lái)類腦計(jì)算可能優(yōu)于深度學(xué)習(xí)的地方。
但是人類目前對(duì)于人腦機(jī)理的研究只弄懂了很小一部分。對(duì)于我們未知之處，楊玉超的觀點(diǎn)是如果把類腦芯片先造出來(lái)，可能反過(guò)來(lái)促進(jìn)人類對(duì)于人腦的研究。舉一個(gè)例子，人們先模仿鳥(niǎo)類的飛行造出了飛機(jī)，然后才發(fā)展出了系統(tǒng)的空氣動(dòng)力學(xué)。
在這樣一個(gè)革命性的研究領(lǐng)域，楊玉超認(rèn)為，多學(xué)科交叉學(xué)習(xí)和研究能力對(duì)于持續(xù)的創(chuàng)新是不可或缺的，因?yàn)轭惸X計(jì)算囊括了電子工程、神經(jīng)科學(xué)、物理學(xué)、計(jì)算機(jī)等不同學(xué)科。同時(shí)，板凳要坐十年冷、年復(fù)一年的堅(jiān)持對(duì)于最后的出成果也至關(guān)重要。
盡管我們?cè)谛酒圃旌驮O(shè)計(jì)上落后于發(fā)達(dá)國(guó)家，但是有像楊玉超這樣的科研者，我們對(duì)于中國(guó)未來(lái)的芯片應(yīng)該抱有期待，中國(guó)芯片的彎道超車，或許能在類腦計(jì)算領(lǐng)域上實(shí)現(xiàn)。
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