人工(gōng)智能技術越來越成爲我(wǒ)們的日常話(huà)題，不再是陌生(shēng)的高科技，不再是遙遠的高科技，随着科技的進一(yī)步發展，人工(gōng)智能繼續叠代，類腦計算悄然走紅，那什麽是類腦計算呢？我(wǒ)們看看專家們是怎麽來诠釋的。

　　據科技日報報道，12月16日至17日，由北(běi)京未來芯片技術高精尖創新中(zhōng)心及清華大(dà)學微電子學研究所聯合主辦的“北(běi)京高精尖論壇暨2019未來芯片論壇”在清華大(dà)學舉行，這次論壇上，類腦計算成爲多位權威專家熱議的人工(gōng)智能研究方向。

　　類腦計算又(yòu)被稱爲神經形态計算（NeuromorphicComputing）。它不僅是學術會議關注的新熱點，産業界也在探索之中(zhōng)。

　　11月中(zhōng)旬，英特爾官網宣布了一(yī)則消息：埃森(sēn)哲、空中(zhōng)客車(chē)、通用電氣和日立公司加入英特爾神經形态研究共同體(tǐ)（INRC），該共同體(tǐ)目前已擁有超過75個成員(yuán)機構。

　　如果說，當下(xià)人工(gōng)智能發展浪潮正波濤洶湧的話(huà)，類腦計算就是浪潮之下(xià)的洋流。雖不太引人注意，未來卻有可能改變人工(gōng)智能發展趨勢。

　　原因之一(yī)是，深度學習雖在語音識别、圖像識别、自然語言理解等領域取得很大(dà)突破，并被廣泛應用，但它需要大(dà)量的算力支撐，功耗也很高。

　　“我(wǒ)們希望智能駕駛汽車(chē)的駕駛水平像司機一(yī)樣，但現在顯然還達不到。因爲它對信息的智能判斷和分(fēn)析不夠，功耗也非常高。”清華大(dà)學微納電子系教授吳華強告訴科技日報記者，人工(gōng)智能算法訓練中(zhōng)心在執行任務時動辄消耗電量幾萬瓦甚至幾十萬瓦，而人的大(dà)腦耗能卻僅相當于20瓦左右。

　　北(běi)京大(dà)學計算機科學技術系教授黃鐵軍也舉了一(yī)個生(shēng)動的例子：市場上應用深度學習技術的智能無人機已經十分(fēn)靈巧，但從智能程度上看，卻與一(yī)隻蒼蠅或蜻蜓相差甚遠，盡管體(tǐ)積和功耗比後者高很多。

　　到底什麽是類腦計算，它又(yòu)憑什麽赢得學術界和産業界的寵愛？

　　“類腦計算從結構上追求設計出像生(shēng)物(wù)神經網絡那樣的系統，從功能上追求模拟大(dà)腦的功能，從性能上追求大(dà)幅度超越生(shēng)物(wù)大(dà)腦，也稱神經形态計算。”黃鐵軍接受科技日報記者采訪時說。

　　類腦計算試圖模拟生(shēng)物(wù)神經網絡的結構和信息加工(gōng)過程。它在軟件層面的嘗試之一(yī)是脈沖神經網絡（SNN）。

　　現在深度學習一(yī)般通過卷積神經網絡（CNN）或遞歸神經網絡（RNN）來實現。“CNN和RNN都屬于人工(gōng)神經網絡，其中(zhōng)的人工(gōng)神經元，至今仍在使用上世紀40年代時的模型。”黃鐵軍說，雖然現在設計出的人工(gōng)神經網絡越來越大(dà)，也越來越複雜(zá)，但從根本上講，其神經元模型沒有太大(dà)改進。

　　另一(yī)方面，在深度學習人工(gōng)神經網絡中(zhōng)，神經元之間的連接被稱爲權值。它們是人工(gōng)神經網絡的關鍵要素。

　　而在脈沖神經網絡中(zhōng)，神經元之間卻是神經脈沖，信息的表達和處理通過神經脈沖發送來實現。就像我(wǒ)們的大(dà)腦中(zhōng)，有大(dà)量神經脈沖在傳遞和流轉。

　　黃鐵軍告訴記者，由于神經脈沖在不停地傳遞和流轉，脈沖神經網絡在表達和處理信息時，比深度學習的時間性更突出，更加适合進行高效的時空信息處理。

　　也有人從硬件層面去(qù)實現類腦計算，比如神經形态芯片。

　　2019年7月，英特爾發布消息稱，其神經形态研究芯片Loihi執行專用任務的速度可比普通CPU快1000倍，效率高10000倍。

　　“在對信息的編碼、傳輸和處理方面，我(wǒ)們希望從大(dà)腦機制中(zhōng)獲得啓發，将這些想法應用到芯片技術上，讓芯片的處理速度更快、水平更高、功耗更低。”吳華強也在進行神經形态芯片相關研究，他告訴科技日報記者。

　　吳華強介紹，在傳統的馮·諾依曼架構中(zhōng)，信息的處理和存儲是分(fēn)開(kāi)的，而人的大(dà)腦在處理信息時，存儲和處理是融爲一(yī)體(tǐ)的。

　　“所以我(wǒ)們在嘗試研發存算一(yī)體(tǐ)化的芯片，希望通過避免芯片内部不停地搬運數據，來大(dà)幅提高芯片的能效比。”吳華強說，他的團隊現在也已研發出存算一(yī)體(tǐ)的樣品芯片。

　　談到類腦計算的進展，黃鐵軍告訴記者，目前類腦計算仍在摸索階段，還缺乏典型的成功應用。但商(shāng)業公司已經嗅到味道，相關技術獲得規模性應用可能不需要太長時間。

　　“現在的神經形态計算還比較初步，它的發展水平跟現有主流人工(gōng)智能算法相比，還存在一(yī)定差距。”中(zhōng)科院自動化所研究員(yuán)張兆翔接受科技日報記者采訪時認爲，但作爲一(yī)種新的探索方式，應該繼續堅持，因爲它可能就是未來人工(gōng)智能技術發展的重要突破口。（記者劉園園）

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責任編輯：中(zhōng)山網站建設
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