登上Nature封面,清华施路平揭秘「天机」芯片研发历程

2019 年 11 月 5 日 机器之心

机器之心原创

作者: 蛋酱

科技一直飞速改变着外在世界,类脑计算则让我们开始审视内心世界。11 月 3 日,清华大学类脑计算研究中心主任施路平登上 2019 腾讯科学 WE 大会的讲台,与大家分享了自己在类脑计算方面的心得和经验。

8 月 1 日,《Nature》杂志的封面文章介绍了清华大学在通用人工智能上的新尝试: 一款名为「天机」的全新芯片架构,结合类脑计算和人工智能算法,展示了迄今为止从未有人实现过的强大能力。


这一重量级研究的背后,是清华大学精密仪器系教授、类脑计算中心主任施路平带领的团队。


自从工业革命以来,我们陆续发明了蒸汽机、发电机、计算机……人类一直在努力推动科技进步,以此改善物质世界。


「我们忽然发现,当物质生活发展很快的时候,我们的精神生活没有同步。 类脑计算的发展,给了我们一个向内发展、审视自己内心的机会,」施路平说道。


施路平在 2019 腾讯科学 WE 大会。


施路平 2013 年加入清华大学,主要研究类脑计算模型和算法、类脑芯片和类脑计算机,并一手创建了类脑计算研究中心,他也是「天机芯」的研发者。 在天机芯的控制下,一辆普通自行车实现了识别语音指令、自动控制平衡等功能,还能对前方行人进行探测和跟踪,并自动避开障碍,在驾驶技术层面像真实的人类一样灵活。


今年 8 月 1 日,「天机芯」登上了《Nature》的封面。 那一篇《面向通用人工智能的混合天机芯片架构》,也成为了中国研究团队首篇在《Nature》上发表的横跨芯片和人工智能两大领域的论文。 一时间,类脑计算被人们看作打开通用人工智能未来之门的钥匙。


如果要了解类脑计算,我们要从「通用人工智能」谈起。


「通用人工智能」是人类一直以来的梦想


通用人工智能不是一个新的 Idea,在图灵、冯诺伊曼等早期计算机科学家的文章中都可以读出来,通用人工智能是人类一直以来的梦想。 正如施路平所说,在一定程度上,实现通用人工智能是人类研究人工智能的初衷。


直到几十年后的今天,「通用人工智能」才有了比较好的实现条件,也呈现出了比较快的发展态势。 我们看到 AlphaGo 战胜人类最高水平的围棋选手,还有机器辩论选手可以打赢人类的冠军,诸如此类。 但人工智能仍然有一些局限性,施路平总结说,我们想让人工智能「正常发挥」必须满足五个条件: 充足的数据、确定性的问题、完备的知识、静态的环境、单一的系统。


现实不可能像理想中那么完美,我们想要的就是在「没有充足数据甚至是假数据」、「没有明确问题」的状态条件下,依然能够完美地处理问题的人工智能。 试想,为什么人类能够举一反三、以不变应万变? 答案在人脑中。


施路平认为,人脑是目前唯一的通用智能体,在未来十年,我们必须学会借鉴人脑的原理,来改善计算机系统。 可以说,类脑计算是通用人工智能发展的基石。


研究「类脑」是一件正确的事


13 年前,施路平感知到了摩尔定律即将要失效,便开始了类脑计算的研究之路。 不过这条路人烟稀少,类脑研究领域的很多东西都需要研究者去自己摸索。


施路平说,做研究可以挑选困难的来做,走着走着发现身边已经没人了,坚持下来的自己就变成了领先的。 当然前提是这条路要正确,类脑计算就是一件「正确」的事。


他认为,人的智能是建立在碳基上的,而现在的「数码宇宙」是建立在硅基上的,碳基和硅基的结构非常相近。 他相信一点: 「碳基上能够实现的,硅基上一定能够实现。


用脑科学发展通用人工智能,有两条路: 一种是用脑科学的原理来改变计算机架构,另一种就是发明「类脑」。


这两条路都很好,「类脑」的创意思路更像人类在发明飞机时——那时候我们也不懂鸟类为什么能飞行,但只要我们模仿鸟类能模仿到极致,我们就掌握了飞行的要领。


同样地,人类并不可能完全理解人脑,那怎么能发展类脑计算机? 施路平的观点是,计算机是把「多维」空间的信息转化为「一维」的信息,用「时间复杂度」来解决问题。 人脑有一千到一万个神经原来把信息扩输,是用「空间复杂性」,这一点很重要。 另外,人脑还使用脉冲来编码,引进了时间的因素,可以说人脑的处理方式能够兼顾「时空复杂度」。


做类脑计算,要保持时间复杂度,再增加空间复杂度——依靠的是「类脑芯片」。


这就是「天机芯」诞生之前的思考。


类脑计算推动通用人工智能赋能各行各业


「天机芯」的研究开始于 2012 年,第一代「「天机芯」」诞生于 2015 年,2017 年第二代「天机芯」出世以后,超越了 IBM 旗下的 TrueNorth 芯片,成为了当时世界上最先进的人工智能芯片,其组建密度为 TrueNorth 的 1.2 倍,运算速度更是达到 TrueNorth 的 10 倍。


他们更加专注于架构创新,提出了「异构融合」这样一个架构,即「天机架构」,这个架构能够将脑和电脑异构融合,也能将计算和存储异构融合。 正像人类的脑那样,人们通常说脑是计算与存储一体的,实际上脑、计算、存储既有分立的也有统一的,此外还包括编码多样性、精确和近似等特征。


「天机芯」的架构既支持人工神经网络,又支持脉冲神经网络,通常深度学习加速器只支持计算机科学模型,神经形态芯片只支持神经科学模型,但天机芯同时支持两者的异构建模。


此外,施路平团队还利用类脑芯片构建了人工通用智能研究平台——一个可以和系统互动的多模态交叉研究平台,利用环境变化逼迫系统变化,从而通过观察系统变化来研究通用人工智能的基本规律。


最终,天机芯片让一辆自行车完美实现了感知、追踪、过障、避障、自动控制、语音理解、自主决策的功能。 此外,团队还开发了一个软件工具链,也搭建了第一代类脑计算机。 这项长达 7 年的研究登上了《Nature》封面,也让众人感知到了类脑计算研究的深远价值。


「这是一个非常具有挑战性的长期研究。 」施路平说,把脑科学主导的方法和计算机科学主导的方法融合起来,加上算法、芯片、软件、硬件这样一个全链条的设计,才能让各个方面协同发展,真正让类脑计算推动通用人工智能的发展,赋能各行各业,比如说自动驾驶汽车、智能机器人等常见领域。 此外,因其低能耗、低成本等特性,类脑芯片在家庭和服务性场景中也大有用武之地。


施路平表示,目前团队的研究方向是面向通用人工智能的「类脑云脑」,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。


「社会从一开始发展就有不公平的因素,由于经费有限、仪器有限,我们很难做到真正的理论联系实际,比如教育方面提倡的因材施教,随着类脑计算、人工通用智能的发展,这些问题都会逐渐解决。


在外部世界飞速变化的今天,施路平更重视探索人的内心世界。 这也是通常只出席学术活动的施路平,这次决定登上 2019 腾讯科学 WE 大会讲台的原因,因为科技是一种能力,而「向善」是一种选择。


机器之心「SOTA模型」22大领域、127个任务,机器学习 SOTA 研究一网打尽。
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