類腦計算人工智能發(fā)展新動力

人工智能是當(dāng)今社會的一個熱點,，就人工智能的現(xiàn)狀和未來的發(fā)展方向，日本KDDI研究所研究員、通訊與網(wǎng)絡(luò)專家吳劍明博士指出,，相比于單純利用程序的弱人工智能,，強(qiáng)人工智能逐漸成為主流。強(qiáng)人工智能學(xué)派認(rèn)為,，人工智能應(yīng)該通過研究神經(jīng)元間的互相合作來模擬人腦的結(jié)構(gòu)機(jī)制,。這么說來，類腦計算是人工智能發(fā)展的一股新動力,。

類腦計算,，是由美國科學(xué)家Carver Mead在上世紀(jì)80年代末提出的。類腦計算代表這樣的一個概念：運用包含虛擬電路的超大規(guī)模集成電路系統(tǒng)來模仿在人類神經(jīng)系統(tǒng)中存在的神經(jīng)生物構(gòu)造,。首先,，神經(jīng)科學(xué)家們要充分理解人的大腦是怎樣運作的、我們的大腦是如何利用被上千米長的神經(jīng)纖維連接著的處理單元和神經(jīng)突觸來接收和處理信息的,。類腦計算跳脫出原有的計算機(jī)模式,，開發(fā)出能夠利用簡單、可靠,、快速且低能耗運算設(shè)備的隨機(jī)行為的新技術(shù),。

類腦計算是一門綜合科學(xué)，它與生物學(xué),、物理學(xué),、數(shù)學(xué)、計算機(jī)科學(xué)和電子工程等都有關(guān)系,。根據(jù)《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》雜志的報道,，Karlheinz Meier是德國海德堡大學(xué)的一名物理學(xué)教授，類腦計算的領(lǐng)軍人物之一,。他認(rèn)為類腦計算的終極目標(biāo)是開發(fā)一臺具備部分,、甚至全部人腦擁有而普通電腦沒有的特征的新型計算機(jī)。

類腦計算的三大特征：

1）低能耗（人類大腦的耗能量遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于一臺超級計算機(jī)的耗能量,，一只老鼠的大腦能夠以比一個模仿它大腦的計算機(jī)模擬系統(tǒng)快9000倍的速度處理信息,，而且消耗更低的能量。

2）容錯性（如果一個微處理器失去了一根晶體管,，它就不能用了,。然而在人腦中，神經(jīng)細(xì)胞的死亡是持續(xù)不斷的,，但這并不會給人腦帶來災(zāi)難性的損害,。

3）不需要編程（人腦通過和外界的交互，就能夠隨時學(xué)習(xí)并且更新升級,，不需要依照某個固定好的模版線性發(fā)展。

各國政府競相發(fā)展類腦計算

歐洲：歐盟-Human BrainProject（人類大腦項目）

歐盟人類大腦項目的類腦計算平臺將建立在歐洲大陸研發(fā)的FACETS、BrainScaleS兩個項目和英國研發(fā)的SpiNNaker項目之上,。當(dāng)前版本的類腦物理模型采用180納米工藝技術(shù),，將50×106塑料突觸和200000個神經(jīng)元模型搭建在一個8英寸硅片上 。該系統(tǒng)不執(zhí)行預(yù)編代碼,，而是根據(jù)電子設(shè)備的物理性質(zhì)演變來發(fā)展,。

這一項目的現(xiàn)有版本中，一個芯片就可以通過八百萬個塑料突觸的運行來模擬16000個神經(jīng)元,，而耗能只有1瓦,。歐盟目前擁有兩個類腦計算系統(tǒng)（PM和MC）以及用來支持這兩個系統(tǒng)的完整生態(tài)系統(tǒng)。

美國：國防高等研究計劃署-SyNAPSE

SyNAPSE項目由HRL實驗室,、惠普和IBM共同承擔(dān),。IBM從2008年開始參與這一項目，于2014年開發(fā)出TrueNorth系統(tǒng),。這一系統(tǒng)運用扮演神經(jīng)元角色的模塊化芯片,。研究人員可以把眾多芯片連接在一起，制造出一個虛擬神經(jīng)系統(tǒng),。

《麻省理工學(xué)院科技評論》的一篇報道中說,，這種類腦計算的芯片技術(shù)與馮*諾依曼計算機(jī)架構(gòu)有著本質(zhì)上的區(qū)別。IBM的新芯片沒有獨立的內(nèi)存和處理模塊,，因為它的神經(jīng)元和突觸將這兩種功能交織在一起,。這是它與傳統(tǒng)計算機(jī)的一大區(qū)別。與傳統(tǒng)的微處理器對比,，這種新型芯片在處理數(shù)據(jù)方面要遜色一些,，但是它在處理圖像、聲音和其它感官數(shù)據(jù)上都更有優(yōu)勢,。

芯片上的一百多萬個“神經(jīng)元”被放置在相同大小的4096個塊中,，每塊中有250個“神經(jīng)元”。這一安排的靈感來源于哺乳動物的大腦結(jié)構(gòu),，哺乳動物的大腦由重復(fù)電路構(gòu)成,，每個電路中有100到250個神經(jīng)元。給這樣的芯片編程涉及到選擇哪些“神經(jīng)元”進(jìn)行連接,，以及它們對彼此的影響程度有多大,。該芯片上有超過50億個晶體管，可謂是IBM之最,，然而耗能非常小,。

中國：“中國腦計劃”

2014年5月，百度大腦項目正式啟動,。在今年全國兩會上,，百度CEO李彥宏又進(jìn)一步提出建立“中國腦計劃”,。當(dāng)下，在國家大力推動創(chuàng)新的時代背景下,，“中國腦計劃”有望獲得政府的支持,。該計劃將從認(rèn)識腦、保護(hù)腦和模擬腦三個方向展開研究,。類腦計算將會是“中國腦計劃”的重要組成部分,。

在2015中國計算機(jī)大會的“類腦研究”分論壇上，楊雄里院士介紹說,，“中國腦計劃”是一個比較全面的計劃,，既有腦科學(xué)的基礎(chǔ)理論方面的研究，又有類腦研究,，美國的腦計劃著重發(fā)展一些先進(jìn)技術(shù),，這一點是不一樣的。

在該分論壇上,，張建偉教授指出,，現(xiàn)在中國的類腦計劃與人工智能、機(jī)器人領(lǐng)域都有進(jìn)步,，包括我們的研究數(shù)量非常非常全面,，我們開發(fā)的各種各樣軟件、機(jī)器人的樣機(jī)數(shù)量明顯領(lǐng)先,，傳統(tǒng)領(lǐng)域的論文進(jìn)步明顯,，我們有龐大的研發(fā)隊伍，國際同行參與也增加,，但是基礎(chǔ)技術(shù)研究面廣,，強(qiáng)度和持續(xù)度有待增加，尤其是與智能機(jī)器人的結(jié)合,，有助于機(jī)器人產(chǎn)業(yè)化的最后一公里的推進(jìn),，中國的腦計劃和機(jī)器人結(jié)合才能有非常光明的前景。

類腦計算一大步：深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)是類腦人工智能發(fā)展至今最成功的案例,。深度學(xué)習(xí)直接把大量的數(shù)據(jù)投放到算法中,，系統(tǒng)就會自動利用這些數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)、研究,。深度學(xué)習(xí)中的“訓(xùn)練”與“預(yù)測”過程對應(yīng)的是人類大腦的“歸納”和“推測”過程,。吳劍明博士表示：要真正實現(xiàn)強(qiáng)人工智能，必須借鑒人腦的結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)思維模式,，通過深度學(xué)習(xí)這樣的方法進(jìn)行模擬,，通過仿生學(xué)思路實現(xiàn)人工智能的突破。

清華大學(xué)類腦計算研究中心學(xué)會委員會主任張鈸院士說：“我這個大腦一點都不清楚,，你做的類腦計算機(jī)是什么樣,，我可以告訴大家,，橫坐標(biāo)是空間的復(fù)雜度，空間復(fù)雜度最復(fù)雜是大腦,，腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),。我們現(xiàn)在做的就是把空間復(fù)雜性往機(jī)器里加一點，我們現(xiàn)在一步一步做,，今天我們對腦的認(rèn)識比較差，因此我們做的更接近現(xiàn)代計算機(jī),，如果我們對它了解更多,，我們做出來的計算機(jī)可能更好。隨著腦的研究進(jìn)展,，我們逐步的往大腦方面靠近,，這個是完全可以做到的，也只有這樣,，我們才有可能做出來真正的類腦計算機(jī),。”