撰文：施路平 清華大學(xué)教授，清華大學(xué)類腦計(jì)算中心主任，光盤國家工程研究中心主任，國際光學(xué)工程學(xué)會（SPIE）會士
類腦計(jì)算是借鑒腦科學(xué)的基本原理，面向人工的通用智能，基于神經(jīng)形態(tài)工程發(fā)展的新的計(jì)算技術(shù)。
為什么要發(fā)展這樣一個(gè)技術(shù)？現(xiàn)在人類生活在一個(gè)數(shù)碼宇宙，萬事萬物隨時(shí)隨地聯(lián)系起來，構(gòu)成一個(gè)萬物互聯(lián)的數(shù)碼宇宙。這個(gè)宇宙成長非?？?，信息每兩年翻一番，整個(gè)宇宙迅速地膨脹，而且從來不退步，而這樣一個(gè)宇宙是基于我們現(xiàn)在的計(jì)算機(jī)架構(gòu)，而計(jì)算機(jī)架構(gòu)又基于馮諾依曼架構(gòu)。
馮諾依曼架構(gòu)是我個(gè)人認(rèn)為人類發(fā)展史上最簡潔、漂亮、對我們影響最大的一個(gè)架構(gòu)，特點(diǎn)是計(jì)算和存儲分離，計(jì)算、存儲通過總線來回調(diào)度?？梢栽O(shè)想一下，來回的調(diào)度耗費(fèi)了很多的能量、耽誤時(shí)間、速度慢、造成了堵塞，所以就有了帶寬的瓶頸。
2017年圖靈獎(jiǎng)的得主John L。Hennessy和David A。Patterson最近寫了一篇長文，得出的結(jié)論是：未來的10年是計(jì)算架構(gòu)發(fā)展的黃金10年。主要原因是，過去我們是用計(jì)算機(jī)做計(jì)算，而現(xiàn)在我們是用它處理信息，但數(shù)碼宇宙每兩年翻一番，所有能耗無法承受。
當(dāng)然，還有其它原因，那就是我們現(xiàn)在生活在一個(gè)人工智能時(shí)代，人工智能取得了非常大的成績，盡管AlphaGo戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍，但人工智能仍然有很多的瓶頸，簡單來說人工智能的發(fā)展必須滿足5個(gè)條件：
1、充足的數(shù)據(jù)。
2、決定性的問題。
3、完備的知識。
4、靜態(tài)。
5、單一的系統(tǒng)。
舉個(gè)例子，如果讓智能機(jī)器人自主地走向一個(gè)目的地，事先不進(jìn)行編程它是無法做到的，我們?nèi)祟愑昧藥啄甑臅r(shí)間建立起這個(gè)概念：在哪里、怎么出去、走門、走窗戶，所有的這些都與通用智能有關(guān)，所以我們的結(jié)論是：要發(fā)展一個(gè)人工通用智能。
要發(fā)展人工通用智能，我們必須向腦學(xué)習(xí)，因?yàn)槟X是整個(gè)宇宙目前唯一的一個(gè)通用智能體。把人腦和電腦相比，雖然兩個(gè)系統(tǒng)原理不同，但二者有很強(qiáng)的互補(bǔ)作用。
所以，可以通過借鑒腦科學(xué)的基本原理，來改造現(xiàn)在的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。發(fā)展類腦計(jì)算是發(fā)展人工通用智能的一個(gè)非常重要的部分，因?yàn)檫@是計(jì)算的基石。
發(fā)展人工通用智能并不是最近才有的想法，如果我們翻閱圖靈、馮諾依曼這些大科學(xué)家早期的文章，不難發(fā)現(xiàn)這是科學(xué)家們一直以來的夢想。
為什么現(xiàn)在是發(fā)展人工通用智能最好的時(shí)候呢？因?yàn)殡S著精密儀器的發(fā)展，人類對腦了解的越來越多，現(xiàn)在似乎到了一個(gè)理解腦的關(guān)口。超級計(jì)算機(jī)的發(fā)展可以幫助科學(xué)家做非常棒的模擬仿真，省錢、省力又省時(shí)間的大數(shù)據(jù)和云計(jì)算給科學(xué)家提供了一個(gè)像腦一樣復(fù)雜的系統(tǒng)，和腦交相呼應(yīng)，這樣我們就可以共同研究、互相促進(jìn)。
另外，隨著納米器件的發(fā)展，科學(xué)家可以去發(fā)展電子器件，能耗能達(dá)到人類大腦神經(jīng)元和突觸這樣的水平，所以現(xiàn)在是發(fā)展人工通用智能最好的一個(gè)時(shí)機(jī)。
發(fā)展類腦計(jì)算去支撐人工通用智能，在這里面腦起了非常大的作用，它到底起了一個(gè)什么作用？
13年前，有感于摩爾定律在二三十年后將要到頭，所以我開啟了類腦計(jì)算的研究，雖然我自認(rèn)為自己研究做的還不錯(cuò)，但在類腦計(jì)算方面，我忽然感到自己不會做研究了，因?yàn)檫@個(gè)領(lǐng)域沒有文獻(xiàn)，很多東西需要自己摸索，所以感到非常的苦惱。
有一次我去爬山，故意讓自己鉆進(jìn)森林，不出意外，我迷路了。后來我就根據(jù)太陽來判斷方向，盯著一個(gè)方向一直走、一直走，一直走到高速公路上，攔了一輛車。還有一次，我在陰天進(jìn)入了森林，也迷路了，我就想了一個(gè)辦法：一直往高處爬，爬到最高的地方，盯住一個(gè)點(diǎn)一直走、一直走，最后又走到高速公路上，攔了一輛車回家了。
通過這兩件事情，我就開始思考，大腦在這里面起的是指南針的作用，給我提供的是方向感。
做科學(xué)研究，我喜歡選擇領(lǐng)域比較難的來做，因?yàn)槲矣X得越難做的反而越容易，因?yàn)樘菀椎念I(lǐng)域會有很多競爭者，很難做到領(lǐng)先。如果是比較難的領(lǐng)域，做著做著可能旁邊就沒人做了，自己反而可以領(lǐng)先，但有一個(gè)前提條件：方向必須是正確的，如果你走到一條錯(cuò)路上，那就很尷尬。
人類的智能是建立在碳基上的，在硅基上我們已經(jīng)建造了現(xiàn)在的數(shù)碼宇宙，而碳基和硅基的結(jié)構(gòu)非常相近，所以我們有一個(gè)信念，碳基上能夠?qū)崿F(xiàn)的，在硅基上也一定能夠?qū)崿F(xiàn)。
學(xué)科分布：發(fā)展類腦計(jì)算和人工通用智能的挑戰(zhàn)
發(fā)展類腦計(jì)算和人工通用智能真正的挑既不是科學(xué)，也不是技術(shù)，而是我們的學(xué)科分布，目前的學(xué)科分布使得我們沒有合適的人來做這方面的研究，而且腦科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)一個(gè)主要是探索自然世界，后者更關(guān)注應(yīng)用。這兩個(gè)領(lǐng)域有不同的文化、語言，而且目標(biāo)也不一樣，所以多學(xué)科融合尤為關(guān)鍵。
清華大學(xué)類腦計(jì)算研究中心由7個(gè)院系組成，因?yàn)檫@個(gè)領(lǐng)域不僅僅是計(jì)算機(jī)和腦科學(xué)的融合，還有數(shù)學(xué)、物理、電子、微電子等的融合。
我們7個(gè)院系的老師在一起反復(fù)討論，每周半天的時(shí)間，最后我們7年只做了一件事情，叫融合、融合再融合。
在這個(gè)過程當(dāng)中，我們梳理了一下如何去發(fā)展人工通用智能，主要是有兩條路線：第一，計(jì)算機(jī)主導(dǎo)的；第二，腦科學(xué)主導(dǎo)的。計(jì)算機(jī)主導(dǎo)的像機(jī)器學(xué)習(xí)，它在圖象識別、語音理解、自然語言的處理方面，取得了輝煌的成績，但它很難去處理不確定性的問題等。
腦科學(xué)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算，發(fā)展的也很快，但由于我們不理解腦的機(jī)制原理，極大地阻礙了它的發(fā)展，但是兩條技術(shù)路線實(shí)際上互補(bǔ)，二者結(jié)合起來是目前我們認(rèn)為最好的一種方法。
發(fā)展類腦科學(xué)實(shí)際上還有兩條：1、基于計(jì)算機(jī)，用腦科學(xué)的基本原理來改變計(jì)算架構(gòu)；2、我們用一個(gè)“類腦”這樣簡單又明了的詞涵蓋了這兩個(gè)部分。
不理解人腦原理，如何能造出類腦計(jì)算系統(tǒng)？
這個(gè)研究實(shí)際上你要研究理論、芯片、軟件、系統(tǒng)、云腦到應(yīng)用。但是，大家總是問一個(gè)問題：不理解人腦，憑什么能造出類腦計(jì)算系統(tǒng)？
我們思考了很久，后來我們得到了答案。答案是這樣的：計(jì)算機(jī)是把多維空間的信息轉(zhuǎn)換成為0、1這樣的一維信息流，用計(jì)算來解決問題。CPU的主頻越來越快，換句話說你用的是時(shí)間復(fù)雜度，問題是當(dāng)你縮小維度的時(shí)候，相關(guān)性卻丟失了，這就是人很容易確定一個(gè)物體是在真實(shí)空間里還是在鏡子里，但對于計(jì)算機(jī)則很難，這就是根本原因。
對于大腦，我們不知道它的基本原理，但是我們知道，一個(gè)神經(jīng)元連接一千到一萬個(gè)神經(jīng)元，換句話說我們在這個(gè)地方把信息擴(kuò)輸了，把相關(guān)性增強(qiáng)了，我們用的是空間復(fù)雜度。另外，大腦還用脈沖來進(jìn)行編碼，引進(jìn)了時(shí)間的因素，我們還利用了時(shí)空復(fù)雜度，所以想保持現(xiàn)在的計(jì)算機(jī)所有的優(yōu)點(diǎn)，保持時(shí)間復(fù)雜度，來增加一塊類腦芯片。
增加的是什么呢？增加的是空間復(fù)雜度、時(shí)空復(fù)雜度。如果我們以這種觀點(diǎn)來看現(xiàn)在的技術(shù)，你就發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在的人工、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速器，是面向深度人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它利用的就是空間復(fù)雜度，而像腦一樣工作的，神經(jīng)形態(tài)計(jì)算，面向的是脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它利用的是時(shí)空復(fù)雜度，一個(gè)空間復(fù)雜度，一個(gè)時(shí)空復(fù)雜度，何不把它結(jié)合起來呢？
所以，我們提出了天機(jī)芯片架構(gòu)，用了3%的代價(jià)，實(shí)現(xiàn)了既支持人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，又支持像腦一樣工作的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而且還支持兩個(gè)異構(gòu)建模。我們還利用類腦芯片，構(gòu)建了一個(gè)人工通用智能的研究平臺。
我們的想法是這樣，構(gòu)建一個(gè)可以和系統(tǒng)互動(dòng)的多模態(tài)交叉研究平臺，我們利用環(huán)境變化逼迫這個(gè)系統(tǒng)變化，當(dāng)它變化的時(shí)候，我們觀察應(yīng)用這種變化，系統(tǒng)應(yīng)該遵循的基本原理，從而幫助我們迭代發(fā)展，利用一塊天機(jī)芯片，我們就實(shí)現(xiàn)了感知、追蹤、過障、避障、自動(dòng)控制、語音理解、自主決策。
芯片很重要，軟件也很重要，因?yàn)槿绻麤]有軟件，應(yīng)用工程師不愿意做應(yīng)用軟件開發(fā)。所以我們自己開發(fā)了一個(gè)軟件工具鏈，在我們實(shí)驗(yàn)室，實(shí)際上現(xiàn)在已經(jīng)搭起了第一代的類腦計(jì)算機(jī)。
我們現(xiàn)在做的是一個(gè)類腦云腦。它和現(xiàn)在的云計(jì)算的差別是：云計(jì)算是把很多技術(shù)整合起來，而類腦云腦是面向人工通用智能的，因?yàn)槿斯ねㄓ弥悄艿难芯繌幕旧蟻碇v，不同于把很多人工智能簡單的疊加在一起，我們的想法是把腦的彈性和計(jì)算機(jī)的剛性結(jié)合起來，把數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和知識驅(qū)動(dòng)結(jié)合起來，把通用知識和推理結(jié)合起來。
當(dāng)然，這是一個(gè)非常具有挑戰(zhàn)性的長期研究，我們的策略是循序漸進(jìn)，可以設(shè)想一下，我們先專注在一個(gè)一個(gè)問題的研究上，這個(gè)可以稱為是第一代，然后兩個(gè)問題一起研究，這個(gè)可以稱為第二代，然后第三代、第四代，最后是第五代，從而讓我們構(gòu)建人工通用智能。
人工通用智能：賦能各行各業(yè)
我們發(fā)展類腦計(jì)算，支撐人工通用智能，因?yàn)樗峭ㄓ弥悄?，所以它可以賦能各行各業(yè)，可以有很多的應(yīng)用。
我們對智能教育特別感興趣，目前教育的很多問題都可以通過這個(gè)的研究來解決。比如說高質(zhì)量的教育資源很稀少，造成了教育不公，由于經(jīng)費(fèi)有限、儀器有限，我們很難做到真正的理論聯(lián)系實(shí)際等。
隨著類腦計(jì)算、人工通用智能的發(fā)展，這些都會逐漸的解決，然后發(fā)展新的系統(tǒng)。但是還有一個(gè)非常重要的因素，因?yàn)榻逃钪饕氖撬茉烊恕?/p>
自工業(yè)革命以來，人類發(fā)展了蒸汽機(jī)、發(fā)電機(jī)、計(jì)算機(jī)、大數(shù)據(jù)，還有現(xiàn)在的萬物互聯(lián)，人類一直在改變外部的世界，一直在改變我們的物質(zhì)生活。當(dāng)我們的物質(zhì)生活發(fā)展的已經(jīng)很快時(shí)，我們的精神生活實(shí)際上沒有同步發(fā)展，我們現(xiàn)在在智能時(shí)代發(fā)展類腦計(jì)算，從而有機(jī)會向內(nèi)發(fā)展，審視我們的內(nèi)心。
衷心地希望人類在發(fā)展我們的技術(shù)、探索外界世界的同時(shí)，能夠也研究一下我們的內(nèi)在世界，內(nèi)外兼修、共同發(fā)展，從而建設(shè)一個(gè)美好、和諧的世界！
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