零的突破 中国新型类脑计算芯片首登《自然》封面|芯片|人工智能

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零突破!中国新的大脑式计算芯片首先《自然》覆盖

根据人民日报客户的8月1日消息,清华大学的Shiluping团队最近公布了研究结果脑计算芯片“日间运动”。该芯片是世界上第一款异构融合脑芯片,也是世界上第一款能够同时支持脉冲神经网络和人工神经网络的人工智能芯片。

目前,该结果已作为《自然》杂志的封面文章发表,该杂志在中国芯片和人工智能两大领域《自然》取得了零突破。

f44a-iaqfzyv5964389.jpg《自然》封面截图

根据新闻报道,题为《面向人工通用智能的异构天机芯片架构》(面向具有混合天际芯片架构的人工智能)的论文介绍了一种新型的人工智能芯片,该芯片结合了基于计算机科学的类脑计算和人工智能。

作者用无人自行车系统验证了这种混合芯片的处理能力。在测试中,无人驾驶自行车不仅可以识别语音命令,实现自平衡控制,还可以检测和跟踪前方行人,自动通过障碍物,避开障碍物。

笔者认为,这项研究可以促进人工通用智能平台的进一步发展。

原则上,人工通用智能平台可以执行人类可以完成的所有任务。

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“天空运动”的异质融合

在7月30日的电话新闻发布会上,本文作者,清华大学精密仪器教授施鲁平介绍了论文的研究思路。

他提到,在这个阶段,开发人工智能有两种主要方法,一种基于计算机思维,另一种基于人脑思维。这两种方法各有优缺点,但它们都代表了人脑处理信息的一些模型。他和研究团队提出了一种异构地融合这两种方法的架构,并在架构上开发了一个Tianjic芯片。

施鲁平说,天体芯片是中国完全自主研发的技术成果,异构融合思想首先由项目研究团队提出。天体芯片也是多学科整合的结果,来自清华大学,北京灵璧科技,北京师范大学,新加坡理工大学和加州大学圣巴巴拉分校的团队成员。

47a8-iaqfzyv5453350.jpg等距异构融合脑计算架构

通过多路复用资源,芯片可以运行大多数计算机科学和神经科学的神经网络模型,同时仅占3%的额外区域开销,支持异构网络的混合建模,并形成时空域协调调度系统。通过利用各自的优势,它们可以降低能耗,提高速度并保持高精度。它由156个FCores组成,包含大约40,000个神经元和1000万个突触,使用28纳米工艺,面积为3.8 x 3.8 mm2。

支持计算机科学模型和神经网络模型是天体芯片的一个主要特征。根据论文设计和算法细节的作者邓磊的说法,一般来说,市场上的深度学习加速器只支持计算机科学模型。神经形态芯片仅支持神经科学模型,它们都可以支持和支持神经科学的发现。许多神经环网络和异构网络的混合建模。

3298-iaqfzyv5453425.jpg天体芯片单片(左)和5x5阵列扩展板(右)

邓磊提到,实现上述两种模型的深度有效集成是天线芯片设计中的最大挑战,因为两种模型的语言,计算原理,编码方法和应用场景不同。

据了解,2015年,Shiluping团队设计了第一代“田运”,经过不断的设计改进,第二代“田运”于2017年问世。与目前世界领先的小发猫TrueNorth芯片相比, 2017年第二代“天空运动”的成功率提高20%,至少快10倍,至少快100倍,灵活性和可扩展性更高。

施鲁平介绍说,早在2012年,清华大学就瞄准了人工智能未来发展的前沿,并通过人才引进引入了大脑计算。 2014年,清华大学建立了一个类似大脑的计算研究中心,由七个部门组成,依托精细仪器系。施鲁平是脑计算研究中心的主任。基于自主研发的天际芯片,大脑般的计算中心还开发了第一代脑力计算软件工具链,支持从机器学习编程平台到“天空运动”的自动映射和编译,发展第一代大脑。计算系统,利用类似脑的自动驾驶自行车,建立一个异构,可扩展的手动通用智能开发演示平台,利用伸缩芯片展示自行车的自平衡,动态感应,目标检测,跟踪,自动避障,避障,语言理解,自我决定等功能。

施鲁平透露,目前,该团队已开始研究下一代芯片,并有望在明年初完成研发工作。

无人驾驶自行车系统

为了验证天体芯片的处理能力,研究人员开发了一种无人驾驶自行车系统。

本文提到配备天体芯片的无人自行车系统可以实现多功能算法和模型的同时处理。在测试中,无人驾驶自行车不仅可以识别语音命令,实现自平衡控制,还可以检测和跟踪前方行人,自动通过障碍物,避开障碍物。

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无人自行车系统。该自行车配有摄像头,陀螺仪,速度表,电机,天线芯片和惯性测量单元。

研究人员在无人驾驶自行车系统中设计了几种不同的模态模型,以验证天线的多模态异构融合功能。

邓磊介绍,无人驾驶自行车系统的语音识别,自主决策和视觉跟踪功能采用模拟大脑模型,目标检测,运动控制和回避障碍功能采用机器学习算法模型。

邓磊认为,芯片的未来可以应用于自动驾驶和智能机器人等场景。

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23b0-iaqfzyv6226374.gif自动驾驶自行车演示平台

在新闻发布会上,该论文的作者和清华大学精密仪器系副研究员透露,该团队的下一个计划是将问题商业化并将现有和成熟的结果商业化。

一般人工智能

在论文中,作者反复提到“人工智能”(AGI)的概念,并认为这项研究“有望通过为更广泛的硬件平台铺平道路来刺激人工智能的发展”。

“人工智能”是一个未实现的研究课题,有时称为强人工智能,它描述了机器智能,以理解或学习人类可以完成的任何智力任务。

业界对于是否可以实现人工一般智能有不同的看法。

一些人工智能学者认为人工智能的概念并不严重,在实践中无法实现。其他人对人工智能的发展非常乐观,并认为有可能塑造人类发展轨迹。其他人用实际行动表达了对人工智能的态度。例如,7月份,微软宣布将从非营利性人工智能研究公司OpenAI投资10亿美元用于开发人工智能。

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本文提出的人工一般智能(AGI)开发的混合方法结合了面向神经科学和面向计算机科学的方法的优点。

在论文《自然》的新闻发布会上,史鲁平说,“人工智能是一个非常困难的研究课题”,但“我们相信它会实现”,他认为从未来发展的角度来看,人工智能是一种必然趋势。

在研究思路方面,施鲁平认为,开发人工智能的最佳方法之一就是结合人机和计算机的优势。他解释说,到目前为止,据我们所知,通用智能系统是人类大脑,人工智能的最后两个发展高潮也与人类大脑有关。以历史为教训,我们认为从人脑中学习是更好的方法。

Schluping强调,《自然》上发表的论文是一项非常初步的研究,人工智能是一项非常具有挑战性的任务,目前仍处于起步阶段。他和他的团队的研究愿景是,“开发类似大脑的计算,支持通用人工智能,支持各行各业”。

赵明