向人脑，觅“天机”｜登上《自然》封面的清华天机芯如何炼成？
最新一期的《自然》封面文章，展示了清华大学类脑计算研究中心施路平团队研发的新型人工智能芯片“天机芯(Tianjic)”。这是世界首款异构融合类脑芯片，实现了中国在芯片和人工智能两大领域《自然》论文的零突破。
“天机芯”登上《自然》封面。
异构融合类脑芯片是什么意思?
芯片是人工智能系统的“大脑”，现有人工智能技术(AI)就存在两种主流“大脑”：
一种是支持人工神经网路的深度学习加速器，基于研究“电脑”的计算机科学，让计算机运行机器学习算法;
另一种是支持脉冲神经网络的神经形态芯片，基于研究“人脑”的神经科学，无限模拟人类大脑。
虽然同为“人工智能”，它们却“鸡同鸭讲”不能交流，这是因为两种AI“大脑”的平台各不相同、且互不兼容。
而“天机芯”却能把这两类原本互不兼容的人工智能芯片融为一体，成为世界首款“异构融合类脑芯片”。这种融合技术有望实现人工通用智能(AGI)。原则上，人工通用智能平台可以执行人类能够完成的所有任务。
“我们7年前开始组队做这项研究，现在取得了初步成果。用类脑计算支撑人工通用智能的发展，然后赋能各行各业，这是我们整个研究的愿景。”研究团队负责人、清华大学精密仪器系教授施路平说。
听起来很“秀”对不对?
让我们来看看“天机芯”为啥这么“秀”!
自行车“成了精”?
用于展示“天机芯”性能的平台，是在清华大学东区操场上撒欢的一辆自行车。这是一辆无人驾驶的真·自行·车。
试验中，无人自行车可以识别语音指令、实现自平衡控制。“向左转”、“直行”、“加速”……研究人员在附近发出的种种语音指令，自行车一一听懂并照做。它还可以自行越过路面的小凸起，不会失去平衡而摔倒。
自行车能听懂并执行左转口令。
自行车听取并执行直行、加速口令。
无人自行车还能对前方行人进行探测和跟踪，并自动避障。这体现了它的动态感知、目标探测、跟踪、过障、自主决策等能力。
自行车的自动追踪。
自行车的主动避障。
自行车“成了精”?不，这只是因为它配上了“天机芯”大脑。
“天机芯”之外，这款自行车还配备了惯性测量单元传感器、摄像头、麦克风，刹车电机、转向电机、驱动电机等致动器，以及控制平台、计算平台等处理平台。
“配备了人工智能芯片后，这可能是最接近独立思考的自动行驶自行车。”这是美国《纽约时报》的评论。
“这些功能中，语音识别、视觉追踪，是受脑启发的模型;目标探测和运动控制，是机器学习算法;而自主决策则是一个两者混合的模型。”研究团队成员邓磊说。他在清华大学读博士期间的课题就是这个，做了好几年，现在已去美国加州大学圣塔芭拉拉分校做博士后。
读者们不必担心家里的自行车哪天忽然成了精，因为清华大学类脑计算研究中心并不打算卖自行车，他们的无人自行车只是用来“秀”芯片的。
实验阶段，应开发什么平台来展示芯片功能?
要覆盖感知、决策、执行的完整任务。
要能与现实环境交互的真实演示系统。
演示系统必须安全可控，可以反复实验。
系统对处理芯片有功耗和实时性要求，能体现芯片优势。
“我们要做一个小型的类脑计算平台，自行车就是我们的最终考量结果。”邓磊说。
这是全球第一辆自动驾驶自行车吗?(谷歌3年前搞的那次愚人节玩笑当然不算!)
据说不是，因为康奈尔大学也正在做一个无人自行车项目。
但这肯定是世界上第一辆既有“电脑”思维又有“人脑”思维、有近乎“独立思考”能力的自行车。
自行车上，一块“天机芯”可以同时运行5种不同神经网络：用于图像处理和物体检测的CNN，用于语音命令识别的SNN，用于人类目标跟踪的CANN，用于姿态平衡和方向控制的MLP，用于决策控制的混合网络。芯片采取众核架构和任意路由拓扑，自由地集成各种神经网络和混合编码方案，在多个模型之间无缝通信，最终就让人们看到了这辆可以顺利完成各种任务的“成了精”的自行车。
如何窥探“天机”?
融合芯片的优势在哪?
以运动的视频分析能力为例。完全采用深度学习技术，需基于每一帧去处理，耗能大、代价高，且数据量大、受传感器带宽限制会出现卡顿。而完全用神经形态技术处理，数据量降下来了，耗能小，但处理正确率又低了，容易出错。“我们的芯片把两种模态结合一起处理，就可以很好地达到代价和功能的平衡。”邓磊说。
两种模式的功耗相差可以达到什么程度?
人脑功耗约20瓦，而据IBM测算，实时模拟人脑需要300多台天河2号同时工作。“天河2号”一年仅电费就要1亿元人民币，全速运算的话，电费更高达1.5个亿。
为什么选择融合之路?
“从未来看，人工通用智能是一个必然趋势，而且人工通用智能可以赋能各行各业。”施路平介绍，现有的人工智能是专有人工智能，一个问题一个解决办法，只要满足条件，比如说有充足的大数据和确定的问题，现在的系统都可以做得很好。但现有人工智能难以处理模糊问题，也不能跨界处理问题。比如下围棋能赢世界冠军的阿尔法狗，做不出阅读理解题。
与之相对的，是能处理视觉、听觉、学习、推理等多种任务，具备举一反三、融会贯通的能力的“人工通用智能”。发展人工通用智能，是人工智能学界一直在努力的方向，国内外很多机构都在做。
“我们认为未来是个融合架构，不会抛弃现在的计算机系统，而是做改进。”施路平说，现有的两种发展人工智能的方法，分别基于电脑思维和人脑思维，两种方法各有优缺点，但团队研究对比后发现，二者都代表了人脑处理信息的部分模式。“所以我们产生了想法，把两者有机融合起来。这是我们研究工作的主体思想。”
自动行驶自行车演示平台。
融合面临哪些挑战?
“最大的挑战不是来自科学技术，而在于我们的学科分布过细不利于解决这样的复杂问题。所以我们认为，多学科深度融合是解决问题的关键。多学科融合能把电脑思维和人脑思维的优势结合起来，帮助我们发展人工智能。”施路平介绍，清华大学类脑计算研究中心由校内7家院系所联合组建，融合了脑科学、电子、微电子、计算机、自动化、材料以及精密仪器等学科，成立之初，就瞄准了基于天机系列芯片的类脑系统的研发。
团队成员、清华大学精密仪器系副研究员裴京说：“像我们这样能组织起7个院系、各行业专家一起研究的团队，全世界还是不多。到清华来跟我们交流过的国际团队，都认为我们是研究类脑计算的一个最成功的模式。”
人工智能的研究纷繁复杂，队伍组好后，往哪儿打?
施路平讲述了他多年前爬山迷路的故事。
施路平刚开始研究类脑计算时，曾因缺乏相关文献而苦恼。在无人处如何寻找道路?有一次爬山，他离开大道随意乱走，迷路后通过太阳确定方向，沿着一个方向走出大山。
“可见，在一条从来没有人走过的路上，如何寻找方向是非常重要的。”施路平说，脑科学是一个金矿，自然界的通用智能系统只有人脑，向“人脑”觅“天机”，从脑科学的最新研究成果中找方向标，就成为一个必然选择。
国画大师齐白石有句名言：“学我者生，似我者死。”
施路平团队的类脑研究，与简单模拟大脑结构的仿脑还不一样。
类脑跟仿脑出发点不一样。仿脑是尽可能仿制跟脑一样的结构，在此结构上发挥新的计算功能。而类脑研究是要解决人工智能的时空复杂度、关联泛化能力、能效等问题，如果从人脑研究中发现了可以解决这些问题的优点，不管是结构上的优点，还是信息运行模式上的优点，施路平团队都会借鉴参考，看看能不能放到天机芯的系统架构中去。
“类脑是借鉴，不是简单模仿，是神似，而不是形似。我们在借鉴的过程中，对脑、智能都有了越来越深的理解。”施路平说。
未来的“天机芯”世界
“天机芯片是到目前为止，我们研究出来的最完美结果。但这并不意味着通用智能系统已经完成，这只是一个初步成果。”施路平说，团队将在研发中对产品逐渐迭代，直至逼近人工通用智能，不会一蹴而就。
现在，“天机芯”已研发到第三代。
2015年问世的第一代“天机芯”110纳米，只是个小样(DEMO);
2017年制成的第二代“天机芯”28纳米，由156个功能核心FCore组成，包含约4万个神经元和1千万个突触。这也是登上本次《自然》封面文章的芯片。与当前世界先进的IBM的TrueNorth芯片相比，二代“天机芯”功能更全、灵活性和扩展性更好，密度提升20%，速度提高至少10倍，带宽提高至少100倍。
天机芯片的5×5阵列扩展板。
“下一代芯片将是14纳米或者更小。”裴京介绍，第三代芯片功能比第二代强大很多，有望在明年初完成研发。
商业化应用也已经提上日程。
论文署名作者中，有两位就职于北京灵汐科技有限公司。这是从清华大学类脑计算研究中心孵化出的高科技企业，第三代天机芯片正在由双方联合研发。公司还发展了基于天机芯系统的工具链，在芯片上市后，应用开发的工程师们可以使用这些工具开发出所需应用。
“应用方面，我们主要考虑解决通用问题，给大家提供平台。”裴京说。
从无人自行车的实验看，“天机芯”上市后，完全可以应用于自动驾驶汽车和智能机器人中。而从长远来看，以“人工通用智能”为目标的“天机芯”，如果真能实现自己的理想，它将“无所不能”，可用于各行各业。因为“通用人工智能”，就是你和你的大脑能做的任何事情，都让机器学会去做。
电脑可否超越人脑?
“电脑早就在某些方面超越了人脑，比如记得快记得准，算得快算得准，对计算机来讲都是小儿科。但目前在很多智能层次，自主学习、模糊推理等很多领域，计算机和人脑还是有相当大的距离。类脑计算可以缩小它们的差距。”施路平认为，计算机的特点是一直前进从不退步，因此超越人脑的领域将会越来越多，但我们不必因此惧怕它的发展。“要用人类的智慧来规范人工智能的发展，让它服务于人类。”
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