清华大学通用人工智能芯片“天机芯”登上《自然》封面(2)

　　两种模式的功耗相差多少？人脑功耗约20瓦，而据IBM测算，实时模拟人脑需要300多台天河2号同时工作。天河2号一年仅电费就要1亿元人民币，全速运算的话，电费更高达1.5亿元。

　　“从未来看，人工通用智能是一个必然趋势。而且，人工通用智能可以赋能各行各业。”施路平介绍，现有人工智能是专有人工智能，一个问题对应一个解决办法，只要满足条件，现有系统都可以做得很好。但现有人工智能难以处理模糊问题，也不能跨界处理问题。比如阿尔法狗下围棋能赢世界冠军，却做不出阅读理解题。

　　与之相对的，是能处理视觉、听觉、学习、推理等多种任务，具备举一反三、融会贯通能力的“人工通用智能”。发展人工通用智能，是人工智能学界一直在努力的方向，国内外很多机构都在做。

　　“我们认为未来是个融合架构，不会抛弃现有计算机系统，而是做改进。”施路平说，现有两种发展人工智能的方法，分别基于电脑思维和人脑思维，各有优缺点。但团队研究对比后发现，两者都代表了人脑处理信息的部分模式。“所以我们产生了想法——把两者有机融合起来。这是我们研究工作的主体思想。”

　　那么，融合面临哪些挑战？“最大的挑战不是来自科学技术，而在于我们的学科分布过细，不利于解决这样的复杂问题。所以，多学科深度融合是解决问题的关键，可以把电脑思维和人脑思维的优势结合起来，帮助我们发展人工智能。”施路平介绍，清华大学类脑计算研究中心由校内7家院系联合组建，融合了脑科学、电子、微电子、计算机、自动化、材料以及精密仪器等学科，成立之初，就瞄准了基于天机系列芯片的类脑系统的研发。

　　团队成员、清华大学精密仪器系副研究员裴京说：“像我们这样能组织起7个院系、各行业专家一起研究的团队，全世界还不多。到清华来交流过的国际团队都认为我们是研究类脑计算的最成功模式。”

　　然而，面对人工智能研究的纷繁复杂，研究道路并非一帆风顺。施路平讲述了他多年前爬山迷路的故事。刚研究类脑计算时，他曾因缺乏相关文献而苦恼。一次爬山，他离开大道随意乱走，迷路后通过太阳确定方向，沿着一个方向走出大山。

　　“可见，在一条从来没有人走过的路上，如何寻找方向是非常重要的。”施路平说，脑科学是一个金矿，自然界的通用智能系统只有人脑，以“类脑”觅“天机”，从脑科学的最新研究成果中找方向标，就成为一个必然选择。

　　而施路平团队的类脑研究，与简单模拟大脑结构的仿脑还不一样。类脑跟仿脑出发点不一样。仿脑是尽可能仿制跟脑一样的结构，在此结构上发挥新的计算功能。而类脑研究是要解决人工智能的时空复杂度、能效等问题，如果从人脑研究中发现了可以解决这些问题的优点，不管是结构上的优点，还是信息运行模式上的优点，施路平团队都会借鉴参考，看看能不能放到“天机芯”的系统架构中去。

　　“类脑是借鉴，不是简单模仿，是神似，而不是形似。在借鉴过程中，我们对脑、智能都有了越来越深的理解。”施路平说。

　　未来的“天机芯”世界

　　“目前为止，天机芯片是我们研究出来的最完美结果。但这并不意味着通用智能系统已经完成，这只是一个初步成果。”施路平说，团队将在研发中对产品逐渐迭代，直至逼近人工通用智能，不会一蹴而就。

　　现在，“天机芯”已研发到第三代。2015年问世的第一代“天机芯”110纳米，只是个小样(DEMO)；2017年制成的第二代“天机芯”28纳米，由156个功能核心FCore组成，包含约4万个神经元和1千万个突触。这也是登上本次《自然》封面文章的芯片。与当前世界先进的IBMTrueNorth芯片相比，二代“天机芯”功能更全、灵活性和扩展性更好，密度提升20%，速度提高至少10倍，带宽提高至少100倍。

　　“下一代芯片将是14纳米或者更小。”裴京介绍，第三代芯片功能比第二代强大很多，有望在明年初完成研发。