科技一直飛速改變著外在世界，類腦計算則讓我們開始審視內心世界。11 月 3 日，清華大學類腦計算研究中心主任施路平登上 2019 騰訊科學 WE 大會的講臺，與大家分享了自己在類腦計算方面的心得和經驗。
8 月 1 日，《Nature》雜誌的封面文章介紹了清華大學在通用人工智能上的新嘗試：一款名為「天機」的全新芯片架構，結合類腦計算和人工智能算法，展示了迄今為止從未有人實現過的強大能力。
這一重量級研究的背後，是清華大學精密儀器系教授、類腦計算中心主任施路平帶領的團隊。
自從工業革命以來，我們陸續發明了蒸汽機、發電機、計算機……人類一直在努力推動科技進步，以此改善物質世界。
「我們忽然發現，當物質生活發展很快的時候，我們的精神生活沒有同步。類腦計算的發展，給了我們一個向內發展、審視自己內心的機會，」施路平說道。
施路平在 2019 騰訊科學 WE 大會。
施路平 2013 年加入清華大學，主要研究類腦計算模型和算法、類腦芯片和類腦計算機，並一手創建了類腦計算研究中心，他也是「天機芯」的研發者。在天機芯的控制下，一輛普通自行車實現了識別語音指令、自動控制平衡等功能，還能對前方行人進行探測和跟蹤，並自動避開障礙，在駕駛技術層面像真實的人類一樣靈活。
今年 8 月 1 日，「天機芯」登上了《Nature》的封面。那一篇《面向通用人工智能的混合天機芯片架構》，也成為了中國研究團隊首篇在《Nature》上發表的橫跨芯片和人工智能兩大領域的論文。一時間，類腦計算被人們看作打開通用人工智能未來之門的鑰匙。
如果要了解類腦計算，我們要從「通用人工智能」談起。
「通用人工智能」是人類一直以來的夢想
通用人工智能不是一個新的 Idea，在圖靈、馮諾伊曼等早期計算機科學家的文章中都可以讀出來，通用人工智能是人類一直以來的夢想。正如施路平所說，在一定程度上，實現通用人工智能是人類研究人工智能的初衷。
直到幾十年後的今天，「通用人工智能」才有了比較好的實現條件，也呈現出了比較快的發展態勢。我們看到 AlphaGo 戰勝人類最高水平的圍棋選手，還有機器辯論選手可以打贏人類的冠軍，諸如此類。但人工智能仍然有一些侷限性，施路平總結說，我們想讓人工智能「正常發揮」必須滿足五個條件：充足的數據、決定性的問題、完備的知識、靜態、單一的系統。
現實不可能像理想中那麼完美，我們想要的就是在「沒有充足數據甚至是假數據」、「沒有明確問題」的狀態條件下，依然能夠完美地處理問題的人工智能。試想，為什麼人類能夠舉一反三、以不變應萬變？答案在人腦中。
施路平認為，人腦是目前唯一的通用智能體，在未來十年，我們必須學會借鑑人腦的原理，來改善計算機系統。可以說，類腦計算是通用人工智能發展的基石。
研究「類腦」是一件正確的事
13 年前，施路平感知到了摩爾定律即將要失效，便開始了類腦計算的研究之路。不過這條路人煙稀少，類腦研究領域的很多東西都需要研究者去自己摸索。
施路平說，做研究可以挑選困難的來做，走著走著發現身邊已經沒人了，堅持下來的自己就變成了領先的。當然前提是這條路要正確，類腦計算就是一件「正確」的事。
他認為，人的智能是建立在碳基上的，而現在的「數碼宇宙」是建立在硅基上的，碳基和硅基的結構非常相近。他相信一點：「碳基上能夠實現的，硅基上一定能夠實現。」
用腦科學發展通用人工智能，有兩條路：一種是用腦科學的原理來改變計算機架構，另一種就是發明「類腦」。
這兩條路都很好，「類腦」的創意思路更像人類在發明飛機時——那時候我們也不懂鳥類為什麼能飛行，但只要我們模仿鳥類能模仿到極致，我們就掌握了飛行的要領。
同樣地，人類並不可能完全理解人腦，那怎麼能發展類腦計算機？施路平的觀點是，計算機是把「多維」空間的信息轉化為「一維」的信息，用「時間複雜度」來解決問題。人腦有一千到一萬個神經原來把信息擴輸，是用「空間複雜性」，這一點很重要。另外，人腦還使用脈衝來編碼，引進了時間的因素，可以說人腦的處理方式能夠兼顧「時空複雜度」。
做類腦計算，要保持時間複雜度，再增加空間複雜度——依靠的是「類腦芯片」。
這就是「天機芯」誕生之前的思考。
類腦計算推動通用人工智能賦能各行各業
「天機芯」的研究開始於 2012 年，第一代「「天機芯」」誕生於 2015 年，2017 年第二代「天機芯」出世以後，超越了 IBM 旗下的 TrueNorth 芯片，成為了當時世界上最先進的人工智能芯片，其組建密度為 TrueNorth 的 1.2 倍，運算速度更是達到 TrueNorth 的 10 倍。
他們更加專注於架構創新，提出了「異構融合」這樣一個架構，即「天機架構」，這個架構能夠將腦和電腦異構融合，也能將計算和存儲異構融合。正像人類的腦那樣，人們通常說腦是計算與存儲一體的，實際上腦、計算、存儲既有分立的也有統一的，此外還包括編碼多樣性、精確和近似等特徵。
「天機芯」的架構既支持人工神經網絡，又支持脈衝神經網絡，通常深度學習加速器只支持計算機科學模型，神經形態芯片只支持神經科學模型，但天機芯同時支持兩者的異構建模。
此外，施路平團隊還利用類腦芯片構建了人工通用智能研究平臺——一個可以和系統互動的多模態交叉研究平臺，利用環境變化逼迫系統變化，從而通過觀察系統變化來研究通用人工智能的基本規律。
最終，天機芯片讓一輛自行車完美實現了感知、追蹤、過障、避障、自動控制、語音理解、自主決策的功能。此外，團隊還開發了一個軟件工具鏈，也搭建了第一代類腦計算機。這項長達 7 年的研究登上了《Nature》封面，也讓眾人感知到了類腦計算研究的深遠價值。
「這是一個非常具有挑戰性的長期研究。」施路平說，把腦科學主導的方法和計算機科學主導的方法融合起來，加上算法、芯片、軟件、硬件這樣一個全鏈條的設計，才能讓各個方面協同發展，真正讓類腦計算推動通用人工智能的發展，賦能各行各業，比如說自動駕駛汽車、智能機器人等常見領域。此外，因其低能耗、低成本等特性，類腦芯片在家庭和服務性場景中也大有用武之地。
施路平表示，目前團隊的研究方向是面向通用人工智能的「類腦雲腦」，把腦的彈性和計算機的剛性結合起來，把數據驅動和知識驅動結合起來，把通用知識和推理結合起來。
「社會從一開始發展就有不公平的因素，由於經費有限、儀器有限，我們很難做到真正的理論聯繫實際，比如教育方面提倡的因材施教，隨著類腦計算、人工通用智能的發展，這些問題都會逐漸解決。」
在外部世界飛速變化的今天，施路平更重視探索人的內心世界。這也是通常只出席學術活動的施路平，這次決定登上 2019 騰訊科學 WE 大會講臺的原因，因為科技是一種能力，而「向善」是一種選擇。
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