令人振奮！中國在人工智能和芯片兩大領域又取得一項重大突破
通用人工智能，英文全稱Artificial general intelligence，簡稱AGI，是計算機科學與技術專業用語。為了與傳統的人工智能或主流的人工智能AI用詞相區分，所以才在Artificial與intelligence之間增加了general。
一直以來，通用人工智能正是人類所努力追逐的夢想。而目前廣為人知的人工智能，其實在應用領域大都還相當初級，或者相當簡單。
一般認為，人類要實現通用人工智能的路徑實際上只有兩條：一是計算機科學導向，二是神經科學導向。由于兩條路徑在思路、理念和實現等方面都存在根本性的差異、依賴于不同的開發平臺、彼此間互不兼容，給通用人工智能技術的開發造成了巨大的阻礙。
顯然，要是存在一個可同時支持這兩種路徑的平臺，則再好不過。日前，清華大學已率先開發出了全球首款異構融合類腦計算芯片——天機芯，由該芯片驅動的的無人駕駛自行車還登上了最新一期《自然》的封面！
據了解，天機芯基于28nm工藝，由156個FCores組成，面積為3.8×3.8mm，包含大約40000個神經元和1000萬個突觸，可以同時支持機器學習算法和類腦電路。該款芯片具有多個高度可重構的功能性核，可以同時支持機器學習算法和現有的類腦計算算法。
一輛自行車搭載上一塊天機芯，便可具備自平衡、動態感知、目標探測、跟蹤、自動避障、過障、語音理解、自主決策等功能。在試驗中，搭載有天機芯的自行車不僅可以自平衡控制、S型路線跟蹤、輕松避障，甚至還可實現語音控制。
另外，基于此研究成果的論文“面向人工通用智能的異構天機芯片架構”（Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture）作為封面文章刊登在了8月1日的《自然》，由此實現了中國在芯片和人工智能兩大領域《自然》論文零的突破。
為了支持這些功能，科研團隊開發了一種跨范式計算平臺，既能夠在統一框架中實現對主流的人工神經網絡（ANN）以及受神經科學啟發的模型和算法的支持，也可以適應面向計算機科學和神經科學的神經網絡，兼容各種神經模型和算法，尤其是基于生物學的（如脈沖神經網絡，即SNN）要素。
ANN和SNN最大的差異在于，ANN以精確的多位值處理信息，而SNN使用二進制尖峰序列處理信息。
為了在一個平臺上實現兩種模型，尖峰需要表示為數字序列（1或0），以便與數字編碼格式的ANN兼容。
此外，還有其他幾個關鍵點。首先，SNN在時空域中運行，需要在一定時間內記憶歷史膜電位和尖峰模式，而ANN在中間累積加權激活并在每個周期刷新信息。
其次，SNN的計算包括膜電位積分，閾值交叉和電位復位，而ANN主要與乘法累加（MAC）操作和激活變換相關。
以及，SNN中尖峰模式的處理需要比特可編程存儲器和額外的高精度存儲器來存儲膜電位，發射閾值和不應期，而ANN僅需要用字節存儲器來進行激活存儲和變換。
研究團隊的另一項重要創新是高度可重構的統一功能核（FCore），它結合了人工神經網絡和生物網絡的基本構建模塊——軸突、突觸、樹突和體細胞塊。
天機芯可以同時支持機器學習算法和類腦電路，能夠提供超過每秒610千兆字節（GB）的內部存儲器帶寬，以及運行人工神經網絡的1.28 TOPS的峰值性能。在生物啟發的尖峰神經網絡模式中，天機芯片實現了每瓦約650千兆每秒突觸操作（GSOPS）的峰值性能。該研究團隊還展示了與GPU相比的卓越性能，其中新芯片的吞吐量提高了1.6-100倍，電源效率提高了12-10000倍。
研究小組還稱，“通過隨機將新變量實時引入環境中可以產生高時空復雜性，例如不同的道路條件、噪聲、天氣因素、多種語言、更多人等等。通過探索允許適應這些環境變化的解決方案，可以檢查對AGI至關重要的問題，比如概括、穩健性和自主學習。”
天機芯的問世，當然可謂是一項重大研究成果。而本次論文作者來自清華大學、北京靈汐科技、北京師范大學、新加坡理工大學和美國加州大學圣塔芭芭拉分校等機構。
但在其中，清華大學是絕對核心。清華大學精密儀器系教授、類腦計算中心主任施路平是論文通訊作者，清華大學精密儀器系副研究員裴京是論文的第一作者。
施路平，1981年本科畢業于山東大學物理系，1992年在德國科隆大學獲得博士學位。從1996年開始，他在新加坡新科研數據存儲研究院工作近17年，在此期間，因為在類超晶格相變材料和器件的杰出貢獻而于2004年獲頒新加坡國家科技獎（當年唯一，第一獲獎人）。2013年3月，施路平全職入職清華大學，組建清華大學類腦計算研究中心，從基礎理論、類腦計算系統芯片和軟件系統全方位進行類腦計算研究。
天機芯正是他帶領團隊研發多年的最新成果。據施路平介紹，天機芯片是中國完全自主研發的技術成果，其中的異構融合思路由項目研究團隊首先提出。
2018年1月，天機芯團隊注冊成立了北京靈汐科技，董事長兼CEO為祝夭龍。靈汐科技于2018年8月披露了其天使輪融資，投資方來自華控基石基金、優選資本、清華控股。而本篇《自然》論文的第一作者裴京也是靈汐科技的監事，施路平教授則為靈汐科技公司董事。
據施路平透露，這還只是一個非常初步的研究，通用人工智能是一項非常具有挑戰性的工作，目前還處于起步階段，目前團隊已經啟動了下一代芯片的研究，預期明年年初可以完成研發工作。
一方面，近日來腦機接口技術的新聞不斷，先是馬斯克宣布自家的腦機接口公司Neuralink取得了新進展；不到兩周，Facebook又宣布腦機接口項目取得進展。
另一方面，類腦芯片其實也不是一個新話題。早在2014年，IBM就推出了業內首款類腦芯片TrueNorth。今年7月16日，英特爾也發布了“Pohoiki Beach”芯片系統，該系統主要由Loihi神經擬態芯片構成，可處理深度學習任務，速度比CPU快1000倍，效率高10000倍，耗電量小100倍。
目前國內外有許多公司和機構正在類腦芯片研發上投入大量精力。此次，脫胎于清華團隊的“天機芯”也率先贏得世界矚目。
（物聯網智庫整理發布）
