新一轮人工智能浪潮中，全球顶尖科学家都在发力。8月1日，顶级学术期刊《自然》杂志的封面文章介绍了我国科学家在人工通用智能研究上的新突破：一款名为“天机”的全新芯片架构，结合类脑计算和机器学习算法，为学界提供了一个发展人工通用智能计算平台的新思路。

　　记者从清华大学获悉，上述论文题为《面向人工通用智能的异构天机芯片架构》，基于该校类脑计算研究中心施路平教授团队的最新研究成果——类脑计算芯片“天机芯”产生。该芯片是面向人工通用智能的世界首款异构融合类脑计算芯片。这篇论文也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。

　　作为人工智能的终极目标，人们对于“人工通用智能”的定义是：一种可以执行人类能够完成的所有任务的人工智能。近年来，从AlphaGo战胜人类顶级围棋选手，到人工智能系统预测、缓解人流拥堵，人工智能的突破大多从智能的某个领域接近或超过人类智能，但这些系统无法将这种能力从一项任务转移到另一项任务，人工通用智能究竟能否实现、何时实现，始终争论不休，甚至有研究者称“当涉及通用智能时，我们甚至无法建立像老鼠那样聪明的东西”。

　　“现阶段，发展人工通用智能的方法主要有两种方法，神经科学导向和计算机科学导向，即基于人脑思维和电脑思维，这都代表人脑处理信息的部分模式。”施路平告诉记者，由于两种方法在公式和编码方式上存在根本差异，它们依赖于不同且不兼容的平台，阻碍了人工通用智能的发展，“因此，我们急需一个既支持计算机科学导向人工智能网络又支持神经科学导向模型的通用算法和计算平台”。

　　施路平与研究团队由此提出将两种方法异构融合的架构，结合了面向神经科学和面向计算机科学的方法的优势，从而开发出具有融合跨计算范式的计算平台，并在此架构上发展出了天机芯片。

　　研究团队介绍，天机芯片有多个可重构的功能性核，可以同时满足两种网络对芯片的运行要求，还支持神经科学发现的众多神经回路网络和异构网络的混合建模。芯片包含约4万个神经元和1000万个突触，采用28纳米工艺制程，面积为3.8×3.8平方毫米。

　　记者注意到，为了验证天机芯片的处理能力，上述论文展示了一辆由“天机芯”驱动的自动驾驶自行车。自行车的任务是执行实时物体检测、跟踪、语音命令识别、骑行减速等功能，还可实现避障过障、平衡控制和自主决策，并顺利完成了所有分配任务。这些任务中，部分运用了模拟大脑的模型，而其他则采用了机器学习算法模型。

　　“这个芯片不是在试图复制人类大脑，而是借鉴人脑处理信息的机制发展新型计算架构。”施路平介绍，天机芯片可以采用各种核心架构，可重构的构建模块等，以适应基于计算机科学的机器学习算法和面向神经计算的方案。

　　据悉，该团队已经开始研究下一代芯片，有望在明年初完成研发。研究团队透露，他们预计“天机芯”的核心技术未来可以应用在自动驾驶汽车和智能机器人中，促进人工通用智能的研究和发展，赋能各行各业。

（文章来源：《光明日报》2019年8月2日头版）

附：《新华每日电讯》2019年8月4日第1版“美国科技界高度关注中国“天机芯””

美国科技界高度关注中国“天机芯”

中国科学家研制成功面向人工通用智能的新型类脑计算芯片

　　近日,中国科学家研制成功面向人工通用智能的新型类脑计算芯片——“天机芯”,并成功在无人驾驶自行车上进行了实验,引起美国科技界高度关注。

　　8月1日,国际权威期刊《自然》杂志以封面文章形式发表了清华大学类脑计算研究中心施路平教授团队的相关论文。“天机芯”是一款新型人工智能芯片,把人工通用智能的两个主要研究方向,即基于计算机科学和基于神经科学这两种方法,集成到一个平台,可以同时支持机器学习算法和现有类脑计算算法。

　　研究人员在一辆无人驾驶自行车上验证了这一芯片的能力。搭载“天机芯”的自行车,实现了实时视觉目标探测、目标追踪、自动过障和避障、自适应姿态控制、语音理解控制、自主决策等功能。

　　美国《麻省理工学院技术评论》就此发表文章说,“天机芯”芯片成功在无人驾驶自行车上进行实验,显示了中国在芯片领域日益增长的专业能力,以及旨在优化人工智能算法的全新芯片设计方法的价值。文章说,中国科研人员展示了研制专业人工智能芯片的能力,体现了中国在提升自身芯片设计能力方面的重大进展。

　　美国《纽约时报》刊文表示,配备了人工智能芯片后,这可能是“最接近自主思考的无人驾驶自行车”。文章说,这一项目使用新型芯片实现更高水平的人工智能,希望这样的芯片能在未来帮助实现当前无法做到的机器自动化水平。

　　美国知名研究机构斯克里普斯研究所的专家埃里克·托波尔表示,“天机芯”的研发及其在无人驾驶自行车上的实验,成功展示了这种结合机器学习和类脑算法的混合设计,标志着人工智能发展进程中的重要时刻。

荐稿人：lry  2019-08-02   执行编辑：zjy  2019-08-02  责任编辑lyh 2019-08-05

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