【新智元导读】昨日，2019腾讯科学WE大会在北京举办，清华大学类脑计算研究中心主任施路平受邀演讲，分享了世界首款异构融合类脑芯片“天机芯”，并讲述了“类脑计算”研究的意义和未来发展。来新智元 AI 朋友圈参与直播评论互动，我们会选出10位朋友赠送超实用技术书籍和神秘礼物。
没有人确切知道未来是什么样，但总有人在探索未来的“天机”。
昨日，2019腾讯科学WE大会在北京举办，今年的主题是“小宇宙”，寓意从微观世界中窥见宇宙，解开生命的奥秘。包括权威癌症免疫学家Carl June、理论物理学家Brian Greene、高能物理学家王贻芳、清华大学类脑计算研究中心主任施路平、权威机器人研究专家Hod Lipson、地质物理学专家Jennifer Jackson、遗传学家Magdalena Skipper在内的七位全球顶尖科学家同台，分享了细胞疗法、弦理论、脑芯片、粒子机器人等前沿科学进展，为人类从“微观”层面进一步了解自身、了解宇宙打开一扇科学之门。
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清华大学教授、类脑计算研究中心主任施路平表示，“我通常只参加学术活动，这次之所以接受腾讯的邀请来做这一个演讲，是因为他们提出了一个“科技向善”的理念，和我们的理念是相通的。”他在此次演讲中分享了世界首款异构融合类脑芯片“天机芯”，还讲述了“类脑计算”研究的意义和未来发展。
施路平谈到，做研究我喜欢做难的，因为我觉得越难的越容易，太容易的话有很多竞争者，你很难领先，如果很难，做着做着旁边就没人了，你反而可以领先。但是有一个前提条件，就是方向必须是正确的，如果你走到错路上，大家都跑了，你是很尴尬的。
“现在大家使用的计算机，几乎都是“冯诺依曼架构”的，这种诞生于半个多世纪前的体系，把计算和储存分离，简化了计算机的构造。但是，这个架构面临了挑战，一个就是数据一大，就容易卡，然后就是发热，这造成了巨大的能耗。今天世界产生的数据，处理消耗了人类几乎百分之十的电力。未来很快电就不够用了。而脑的架构不是冯诺依曼式的，它的好处是极其节能。有人估算，要用电脑模拟一个人脑的计算能力，消耗的能量需要一个三峡水电站来支撑。”
由此，施路平教授和其他同行科学家，就在用电子器件模拟生物脑，重构计算机的基础。
施路平教授还举例说明了为什么要发展人工通用智能，“如果我们让一个智能机器人从这里出去，如果不事先编程它是做不到的，因为我们人用了几年的时间建立起“我”这个概念，“在哪里”、“怎么出去”、“走门”、“走窗户”，所有的这些都与我们的通用智能有关，所以我们的结论是，我们要发展一个人工通用智能。”
类脑计算是人工通用智能的计算基石，现在是发展人工通用智能最好的时机
目前人工智能仍然有很多的瓶颈，而要突破瓶颈必须满足5个条件：充足的数据、决定性的问题、完备的知识、静态和单一的系统。
而我们希望的人工通用智能，就是在没有充足数据、没有数据、甚至是假数据、很多问题也不能明确，很多系统交互在一起的情况下，但我们的系统仍然能够处理。
为此，要发展人工通用智能，必须向脑学习。借鉴脑科学的基本原理，改造现在的计算机系统，发展类脑计算是发展人工通用智能的一个非常重要的部分，因为它是它的计算基石。发展类脑计算去支撑通用人工智能，脑在这里面起的是指南针的作用，给我们提供的是方向感，因为这是唯一所知的通用智能体。
我们人的智能是建立在碳基上的，而在硅基上我们已经建造了现在的数码宇宙，而碳基、硅基的结构非常相近，所以我们有一个信念，碳基上能够实现的，硅基上一定能够实现。
施路平教授认为，现在是发展人工通用智能最好的时机。“因为随着我们精密仪器的发展，我们对脑知道的越来越多，我们似乎到了一个理解脑的关口，超级计算机的发展可以使我们做很好的模拟仿真，省钱、省力、省时间，大数据、云计算给我们提供了一个像脑一样复杂的系统，和脑交相呼应，我们可以共同研究、互相促进。”
“另外，纳米器件已经可以使我们去发展像人脑能耗水平的神经元和突触这样的电子器件，所以现在是发展人工通用智能最好的一个时机。”施路平说道。
如何发展？多学科融合是关键，以天机芯片同时支持人工神经网络和脉冲神经网络
发展类脑计算和人工通用智能真正的挑战既不是科学，也不是技术，而是因为我们的学科分布，使得我们没有合适的人做这样的研究，而且脑科学和计算机科学一个探索自然世界，一个更关注应用，它们有不同的文化、语言，目标也不一样，所以多学科融合尤为关键。
所以在这项研究当中，我们组成了一个多学科融合的团队，由七个院系组成了一个类脑计算研究中心，覆盖脑科学、计算机、微电子、电子、精仪、自动化、材料等。我们7个院系的老师在一起反复的讨论，每周半天的时间，最后我们7年只做了一件事情，叫融合、融合再融合。
施路平认为，现在发展人工通用智能主要有两条路线：一是计算机主导的，二是脑科学主导的。计算机主导的像机器学习，它在图像识别、语音理解、自然语言的处理方面，取得了辉煌的成绩，但是它的很难处理不确定性的问题等等。脑科学神经形态计算，发展的也很快，但是由于我们不理解脑的机制，极大地阻碍了它的发展。但是两条技术路线实际上互补，把两者结合起来，是目前我们认为最好的一种方法。
发展类脑科学实际上还有两条：一是基于计算机，用脑科学的基本原理来改变计算架构；二是用一个“类脑”这样简单又明了的词涵盖这两个部分。
施路平提出，现在的人工、神经网络的加速器，是面向深度人工神经网络。它利用的就是空间复杂度，而像脑一样工作的神经形态计算，面向的是脉冲神经网络。它利用的是时空复杂度，一个空间复杂度，一个时空复杂度，何不把它结合起来呢？
所以，我们想了一个办法提出了天机芯片架构，我们用了3%的代价，实现了既支持人工神经网络，又支持像脑一样工作的脉冲神经网络，而且还支持两个的异构建模。我们还利用类脑芯片，构建了一个人工通用智能的研究平台。
我们的想法是这样，构建一个可以和系统互动的多模态交叉研究平台，我们利用环境变化逼迫这个系统变化，当它变化的时候，我们观察应用这种变化，系统应该遵循的基本原理，从而帮助我们迭代发展，利用一块天机芯片，我们就实现了感知、追踪、过障、避障、自动控制、语音理解、自主决策。
芯片很重要，软件也很重要，因为如果没有软件，应用工程师是不愿意做应用软件开发的，在我们实验室我们自己开发了一个软件工具链，在我们实验室现在实际上已经搭起了第一代的类脑计算机，我们现在做的是一个类脑云脑。
它和现在的云计算的差别是云计算是把很多技术整合起来，而类脑云脑是面向人工通用智能的，因为人工通用智能的研究从基本上来讲，不同于把很多人工智能简单的叠加在一起，我们的想法是把脑的弹性和计算机的刚性结合起来，把数据驱动和知识驱动结合起来，把通用知识和推理结合起来。
类脑计算将赋能各行各业，支持人类向内发展，长期研究将构建人工通用智能
施路平教授讲到，我们发展类脑计算，支撑人工通用智能，因为它是通用智能，所以它可以赋能各行各业，可以有很多的应用。
随着类脑计算、人工通用智能的发展，智能教育领域教育不公、因材施教等问题都会逐渐的解决，然后发展新的系统。
另外，当我们的物质生活发展的已经很快时，我们的精神生活实际上没有同步发展，我们现在在智能时代发展类脑计算，我们有机会向内发展，审视我们的内心。
施路平教授表示，这是一个非常具有挑战性的长期研究，我们的策略是循序渐进，先专注在一个一个问题的研究上，这个可以称为是第一代，然后两个问题一起研究，这个可以称为第二代，然后第三代、第四代，最后是第五代，从而让我们构建人工通用智能。
施路平曾在采访中表示，在某些方面计算机早就超越了大脑。但是智能有很多个层次，尤其是对于不确定性的问题，如说学习、自主决策等很多领域，计算机和人脑还是有相当大的距离。
计算机会逐渐的缩小差距，至于最后能否全面的超过人脑，他认为从技术的层面会越来越多，因为计算机的发展有一个特点，就是它从不退步，它一直往前走。
“但是我相信我们人是有智慧的，我们会在发展的过程当中来逐渐的完善我们对于研究领域的一个理解，来把控它的风险。”
他提到，“实际上，能毁灭人类的东西我们早就已经造出来了，就是核武器，但是为什么现在它没有毁灭人类？是因为我们掌握它、我们可以控制它。像类脑计算、强人工智能、人工通用智能这些东西，我们相信人类可以很好地利用我们的智慧来规范它的发展的路径，来让它造福于我们人类，最大限度的避免那些风险。”
清华全球首款异构融合类脑芯片荣登Nature封面，实现零的突破
几个月前，施路平教授带队的清华大学开发出全球首款异构融合类脑计算芯片——“天机芯”。基于此研究成果的论文“面向人工通用智能的异构天机芯片架构”（Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture）作为封面文章登上了8月1日《自然》（Nature），实现了中国在芯片和人工智能两大领域《自然》论文零的突破。
这种混合芯片被命名为“天机芯”(Tianjic)，有多个高度可重构的功能性核，可以同时支持机器学习算法和现有类脑计算算法。
研究人员用一个自动行驶自行车系统验证了这一混合芯片的处理能力。
试验中，无人自行车不仅可以识别语音指令、实现自平衡控制，还能对前方行人进行探测和跟踪，并自动避障。
美国《纽约时报》评论道：
这可能是最接近独立思考的自动行驶自行车。美国《麻省理工学院技术评论》认为：“天机芯”在无人驾驶自行车上的成功实验，显示了中国在芯片领域日益增长的专业能力，也展示了旨在优化人工智能算法的全新芯片设计方法的价值。
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