我國(guó)在類腦智能計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域邁出新的一步,！

9月1日，浙江大學(xué)聯(lián)合之江實(shí)驗(yàn)室在杭州發(fā)布一款包含1．2億脈沖神經(jīng)元,、近千億神經(jīng)突觸的類腦計(jì)算機(jī)Darwin Mouse,。

據(jù)了解，這是我國(guó)第一臺(tái)基于自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)類腦芯片的類腦計(jì)算機(jī),，該計(jì)算機(jī)使用了792顆由浙江大學(xué)研制的“達(dá)爾文二代”類腦芯片，支持1．2億脈沖神經(jīng)元,、近千億神經(jīng)突觸,，神經(jīng)元數(shù)量規(guī)模相當(dāng)于小鼠大腦，典型運(yùn)行功耗只需要350－500瓦。值得一提的是,，Darwin Mouse也是目前國(guó)際上神經(jīng)元規(guī)模最大的類腦計(jì)算機(jī),。

研究團(tuán)隊(duì)還針對(duì)類腦計(jì)算機(jī)研發(fā)出了專用的操作系統(tǒng)——達(dá)爾文類腦操作系統(tǒng)（DarwinOS），實(shí)現(xiàn)對(duì)類腦計(jì)算機(jī)硬件資源的有效管理與調(diào)度,，支撐類腦計(jì)算機(jī)的運(yùn)行與應(yīng)用,。

“應(yīng)急救援、聽歌識(shí)曲,、意念輸入”樣樣精通

類腦計(jì)算機(jī)到底有什么作用,？在現(xiàn)場(chǎng)展示中，多個(gè)機(jī)器人以類腦計(jì)算機(jī)為智能中樞,，展示了抗洪搶險(xiǎn)場(chǎng)景下的協(xié)同工作,。3臺(tái)外形相似的機(jī)器人，分別承擔(dān)巡邏,、搶險(xiǎn),、營(yíng)救任務(wù)，各自功能都有所不同,，可通過不同腦區(qū)來操控,，給1、2,、3號(hào)機(jī)器人下達(dá)不同的指令,。

圖片源自浙江大學(xué)官微

聽歌識(shí)曲同樣是Darwin Mouse的拿手好戲，工作人員只需要哼唱出一首歌中的兩居,，類腦計(jì)算機(jī)可通過模擬海馬體記憶機(jī)制,，實(shí)現(xiàn)對(duì)大腦內(nèi)部記憶信息的存取，將后續(xù)的歌曲內(nèi)容“唱”出來,。除了記憶提取以外,，還能借鑒海馬體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及神經(jīng)機(jī)制建立記憶模型架構(gòu)，通過記憶的脈沖編碼,，同一模型就可以學(xué)習(xí)與記憶語(yǔ)音,、歌曲、文本等不同類型數(shù)據(jù),。

圖片源自浙江大學(xué)官微

借助類腦計(jì)算機(jī),，研究人員還實(shí)現(xiàn)了腦電信號(hào)的穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位實(shí)時(shí)解碼，可“意念”打字輸入,。

類腦計(jì)算：顛覆傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)的新型計(jì)算模式

據(jù)研究團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人,、浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授潘綱介紹，用硬件及軟件模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與運(yùn)行機(jī)制,，構(gòu)造一種全新的人工智能系統(tǒng),，這種顛覆傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)的新型計(jì)算模式,，就是類腦計(jì)算。其特點(diǎn)在于存算一體,、事件驅(qū)動(dòng),、高度并行等，是國(guó)際學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的研究焦點(diǎn),，更是重要的科技戰(zhàn)略,。

中國(guó)科學(xué)院院士、浙江大學(xué)校長(zhǎng)吳朝暉表示,，類腦計(jì)算機(jī)將成為未來計(jì)算的主要形態(tài)和重要平臺(tái),，將在模擬腦功能、高效實(shí)現(xiàn)AI算法,、提升計(jì)算能力等方面發(fā)揮重要的獨(dú)特作用,。面向未來，學(xué)科交叉會(huì)聚將成為解決重大問題的新方法,，基于多學(xué)科,、多領(lǐng)域的系統(tǒng)創(chuàng)新將成為研制類腦計(jì)算機(jī)的有效形式?！拔覀兿Ｍ軌蚪梃b腦的結(jié)構(gòu)模型和功能機(jī)制,，將腦科學(xué)的前沿成果應(yīng)用到人工智能等研究領(lǐng)域，從而建立起引領(lǐng)未來的新型計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu),?！?/p>

據(jù)OFweek電子工程網(wǎng)了解，早在2015年,，浙江大學(xué)就牽頭研制了“達(dá)爾文一代”類腦芯片,，模擬神經(jīng)元LIF模型，比傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更強(qiáng)的生物真實(shí)性,，這也是國(guó)內(nèi)首款神經(jīng)擬態(tài)類腦芯片,。

2019年，“達(dá)爾文二代”類腦芯片誕生,，單芯片由576個(gè)內(nèi)核組成,、支持15萬(wàn)神經(jīng)元、1000萬(wàn)個(gè)神經(jīng)突觸,，在神經(jīng)元數(shù)目上相當(dāng)于果蠅的神經(jīng)元數(shù)目,。通過芯片級(jí)聯(lián)可構(gòu)建千萬(wàn)級(jí)神經(jīng)系統(tǒng)，達(dá)到TrueNorth芯片類似規(guī)模,，但可模擬比TrueNorth更高精度的突觸,。該芯片也是國(guó)內(nèi)目前已知的單芯片神經(jīng)元規(guī)模最大的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類腦芯片。

類腦智能的探索,，類腦芯片與傳統(tǒng)芯片有何不同,？

類腦智能,，也就人們常提到的類腦計(jì)算。在上世紀(jì)80年代末,，美國(guó)科學(xué)家Carver Mead首次提出類腦計(jì)算的概念。類腦計(jì)算這一想法擺脫了傳統(tǒng)的計(jì)算模式,，模仿人類神經(jīng)系統(tǒng)的工作原理,，渴求開發(fā)出快速、可靠,、低耗的運(yùn)算技術(shù),。

從本質(zhì)上來說，類腦智能就是人工智能的終極目標(biāo),，但歸根結(jié)底,，人腦的復(fù)雜程度是類腦智能永遠(yuǎn)不可能完全復(fù)制得了的。因此,，類腦智能更多的是希望借鑒人類大腦的工作機(jī)理,，模擬出能和人類一樣具有思考、學(xué)習(xí)能力的計(jì)算機(jī),。

圖片源自浙江大學(xué)官微

類腦計(jì)算機(jī)的出現(xiàn),，為類腦智能研究道路帶來了巨大助力。類腦計(jì)算機(jī)的運(yùn)行方式,，跟人們的大腦非常相近,，重點(diǎn)體現(xiàn)在兩方面：

1、神經(jīng)元的模型,，類腦計(jì)算機(jī)通過模仿人類大腦建立出精確的模型,；

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的信息傳遞,，利用生物大腦中脈沖的方式進(jìn)行傳遞,。

在2019年中國(guó)科學(xué)報(bào)社和網(wǎng)易新聞共同發(fā)布的2019未來科技十大事件中，“類腦芯片”赫然在列,。作為類腦智能探索道路上的關(guān)鍵技術(shù),，類腦芯片的出現(xiàn)，更是為人們所看好,。

類腦芯片與依賴二進(jìn)制計(jì)算的數(shù)字芯片有很大不同,，類腦芯片的工作原理類似流過突觸的離子種類和數(shù)量來激活神經(jīng)元，通過交換梯度信號(hào)或權(quán)重信號(hào),，達(dá)到模擬人腦的目的,；而傳統(tǒng)芯片依循馮．諾依曼架構(gòu)而設(shè)計(jì)的，由于存儲(chǔ)與計(jì)算在空間分隔開來,，因此計(jì)算機(jī)在運(yùn)算時(shí)需要在CPU和內(nèi)存這兩個(gè)區(qū)域往復(fù)調(diào)用,，頻繁的數(shù)據(jù)交換不僅導(dǎo)致了海量信息處理效率低下,，在工作時(shí)也造成了功耗消耗嚴(yán)重。

因此,，類腦芯片就是基于微電子技術(shù)和新型神經(jīng)形態(tài)器件的結(jié)合,，希望突破傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)與計(jì)算的深度融合,，大幅提升計(jì)算性能,、提高集成度、降低能耗,。

世界頂級(jí)科研機(jī)構(gòu)在類腦芯片的研究布局

目前類腦智能領(lǐng)域尚處于初期,，距離正式商業(yè)化還有很長(zhǎng)的距離，這也是無數(shù)世界頂級(jí)科研機(jī)構(gòu)正在積極布局的地方,，誰(shuí)能拔得頭籌,，就能率先奪得未來話語(yǔ)權(quán)。

IBM,，世界上最早研究類腦芯片的公司,。在2011年，IBM公司模擬大腦結(jié)構(gòu),，打造出一代具有感知能力的硅芯片模型“TrueNorth”,，它能夠像大腦一樣學(xué)習(xí)和處理信息，根據(jù)相應(yīng)神經(jīng)元連接路徑進(jìn)行重組,；2014年,，IBM在DARPA投資一億美元的“神經(jīng)形態(tài)自適應(yīng)可塑可擴(kuò)展電子系統(tǒng)”項(xiàng)目的支持下開發(fā)出“TrueNorth”第二代類腦芯片，采用28nm硅工藝技術(shù),，神經(jīng)元數(shù)增至100萬(wàn)個(gè),，相比前代提高了3906倍，可編程突觸數(shù)量提高了976倍,，每秒可進(jìn)行460億次突觸計(jì)算,，總功耗僅70毫瓦。

高通,，人們熟悉高通或許是因?yàn)槠潋旪堃苿?dòng)芯片,，但是少有人知道高通在類腦芯片上的布局也很深遠(yuǎn)。2015年高通正式上市了一款名為“Zeroth”的類腦芯片,，人們可以用傳統(tǒng)編程語(yǔ)言對(duì)其進(jìn)行程序編寫,，并利用“NPU訓(xùn)練”終端實(shí)現(xiàn)類似人類的運(yùn)動(dòng)和行為。

谷歌,，在2014年提出了機(jī)器學(xué)習(xí)模型：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖靈機(jī)（Neural Turing Machines,， NTM）。直白點(diǎn)說就是通過核心芯片研發(fā)超級(jí)計(jì)算機(jī)，融合傳統(tǒng)圖靈機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢(shì),，可在存儲(chǔ)信息的同時(shí)從信息中學(xué)習(xí)新知識(shí),，并利用新知識(shí)執(zhí)行邏輯任務(wù)。

英特爾,，芯片界的老大哥,，同樣沒有錯(cuò)過類腦芯片的研究。英特爾基于橫向自旋閥和憶阻器兩種技術(shù)設(shè)計(jì)出了神經(jīng)形態(tài)芯片,，前者能根據(jù)通過的電子自旋方向開關(guān),，后者工作方式類似神經(jīng)元，能復(fù)制出大腦處理能力,。該芯片當(dāng)時(shí)普遍為外界看好，增長(zhǎng)潛力巨大,。

除了上述企業(yè)以外,，不少學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)也參與了類腦芯片的研發(fā)，比如斯坦福大學(xué)在2014年推出的“Neurogrid”類腦芯片,，速度約為普通電腦的900倍,，產(chǎn)品原型由16個(gè)定制芯片組成，能夠模擬100萬(wàn)個(gè)大腦神經(jīng)元以及幾十億個(gè)突觸連接,。

我國(guó)清華大學(xué)類腦計(jì)算研究中心施路平教授帶領(lǐng)的團(tuán)隊(duì),，也曾在去年推出全球首款異構(gòu)融合類腦芯片“天機(jī)芯”（Tianjic）占據(jù)了熱搜。據(jù)了解,，這種混合芯片有多個(gè)高度可重構(gòu)的功能性核,，可以同時(shí)支持機(jī)器學(xué)習(xí)算法和現(xiàn)有類腦計(jì)算算法。

各國(guó)搶占前沿制高點(diǎn),，類腦智能技術(shù)能帶來什么

由于類腦芯片巨大的發(fā)展?jié)摿蛷V闊的市場(chǎng)前景,，類腦智能技術(shù)已成為各國(guó)科技戰(zhàn)略重點(diǎn)和力推的核心科技發(fā)展領(lǐng)域。隨著美日德英等發(fā)達(dá)國(guó)家類腦研究發(fā)展戰(zhàn)略的出臺(tái),，中國(guó)的類腦科學(xué)研究項(xiàng)目也已經(jīng)正式啟動(dòng),。

從全球范圍來看，日本最早在2003年就開啟了腦科學(xué)與教育相關(guān)項(xiàng)目,，面向教育理論和實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行研究,；美國(guó)從2012年開始致力于類腦技術(shù)研究，從衛(wèi)生研究院到情報(bào)研究局再到國(guó)防研究局,，多個(gè)領(lǐng)域多個(gè)方向開始著手類腦科學(xué)研究,；歐盟于2013年啟動(dòng)了“歐盟人腦計(jì)劃”項(xiàng)目，旨在建立一套基于神經(jīng)科學(xué)的最新的,、革命性的信息通信技術(shù),，建造一種模擬神經(jīng)元功能的芯片，并將這種芯片用于建造超級(jí)計(jì)算機(jī)系統(tǒng),。據(jù)悉該計(jì)劃整體投資11．9億歐元,，將持續(xù)十年,。

同樣，在2013年,，中國(guó)也開啟了“腦科學(xué)與類腦科學(xué)研究”（Brain Science and Brain－Like Intelligence Technology）,，簡(jiǎn)稱“中國(guó)腦計(jì)劃”，主要有兩個(gè)研究方向：以探索大腦秘密,、攻克大腦疾病為導(dǎo)向的腦科學(xué)研究以及以建立和發(fā)展人工智能技術(shù)為導(dǎo)向的類腦研究,。這些技術(shù)體現(xiàn)神經(jīng)標(biāo)記和神經(jīng)環(huán)路示蹤技術(shù)、大腦成像技術(shù),、神經(jīng)調(diào)節(jié)技術(shù),、神經(jīng)信息處理平臺(tái)等方面。按照從“研究”到“應(yīng)用”的順序,，可將腦科學(xué)及類腦人工智能的研究?jī)?nèi)容劃分為四大部分：1,、大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析；2,、認(rèn)知機(jī)制計(jì)算模擬,；3、類腦智能算法創(chuàng)新,；4,、類腦智能技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新。

類腦智能技術(shù)能帶來什么,？此前有人會(huì)認(rèn)為類腦智能就是人工智能,，實(shí)際上兩者并不適宜劃等號(hào)，類腦智能只是人工智能技術(shù)中的一種,。作為一種模仿人腦結(jié)構(gòu)存儲(chǔ),、處理信息方式發(fā)展起來的新技術(shù)，類腦計(jì)算算是人工通用智能的基石,。

由于其強(qiáng)大的計(jì)算能力和信息處理能力,，類腦芯片帶動(dòng)了以類腦計(jì)算為核心的人工智能算法、智能感知等相關(guān)技術(shù),，在智慧家庭,、智慧城市、智慧醫(yī)療,、智能機(jī)器人等AI應(yīng)用上得到了廣泛應(yīng)用,。

類腦研究面臨的重要挑戰(zhàn)

由于做類腦研究需要基于對(duì)人類大腦的深入認(rèn)知，而大腦作為人體內(nèi)最復(fù)雜神秘的器官,，有上億個(gè)不斷發(fā)出電信號(hào)的神經(jīng)元組成密密麻麻的網(wǎng)絡(luò),，已經(jīng)困擾了科學(xué)家?guī)讉€(gè)世紀(jì)。雖然近10年來，人們對(duì)這個(gè)神秘器官的認(rèn)知迅速增長(zhǎng),，但大腦的終極奧秘依然是一個(gè)謎團(tuán),。

因此，類腦研究當(dāng)前面臨最大的難題就是對(duì)大腦功能認(rèn)知的缺乏,，還需要更先進(jìn)的大腦觀測(cè)手段和同步調(diào)控技術(shù),；其次，類腦計(jì)算用脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來代替大腦的神經(jīng)元模型信息傳遞原理,，但這還處在初級(jí)感知層面,，在更高級(jí)的大腦處理能力方式上，類腦計(jì)算依然模糊不清,，要想把大腦復(fù)雜的信息傳遞和處理過程轉(zhuǎn)化成計(jì)算模型,，非常艱難；受制于芯片工藝,、材料工藝,、功耗等條件的限制，類腦計(jì)算芯片在硬件條件上難以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模神經(jīng)元互連集成和神經(jīng)元脈沖信息高效實(shí)時(shí)傳輸,，這點(diǎn)有待突破；最后是類腦芯片的學(xué)習(xí)能力,，在記憶,、存儲(chǔ)、推理等方面類腦芯片已經(jīng)有所成就,，而“學(xué)習(xí)”是智能的核心,，還需要更深層次的代碼邏輯、算法機(jī)制來完善,。

總而言之,，盡管當(dāng)前類腦芯片無論在規(guī)模還是智力上與真實(shí)的人腦仍存在很大差距，但是它也具備人腦無法企及的優(yōu)勢(shì),。如今,，全世界類腦科學(xué)研究的新賽道已經(jīng)形成，相信接下來會(huì)涌現(xiàn)出不少顛覆性理論和革命性技術(shù)成果,。