接收到語(yǔ)音指令后，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的3臺(tái)機(jī)器人分別擔(dān)任了巡邏、救援、工程檢修“特種兵”，模擬合作開(kāi)展抗洪救險(xiǎn)任務(wù)。在類腦計(jì)算機(jī)的控制下，機(jī)器人可根據(jù)指令切換兵種……在之江實(shí)驗(yàn)室，研究人員進(jìn)行了億級(jí)神經(jīng)元類腦計(jì)算機(jī)的應(yīng)用演示。

9月1日，浙江大學(xué)聯(lián)合之江實(shí)驗(yàn)室共同研制成功了我國(guó)首臺(tái)基于自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)類腦芯片的類腦計(jì)算機(jī)，其包含792顆浙江大學(xué)研制的達(dá)爾文2代類腦芯片，支持1.2億個(gè)脈沖神經(jīng)元、720億個(gè)神經(jīng)突觸，與小鼠大腦神經(jīng)元數(shù)量規(guī)模相當(dāng)，典型運(yùn)行功耗只需350—500瓦，是目前國(guó)際上神經(jīng)元規(guī)模最大的類腦計(jì)算機(jī)。

延續(xù)“最初的夢(mèng)想” 新型計(jì)算模式顛覆傳統(tǒng)

如今計(jì)算機(jī)應(yīng)用普遍，但很少有人知道，科學(xué)家們最初是想通過(guò)機(jī)器模擬出一個(gè)人類大腦。

億級(jí)神經(jīng)元類腦計(jì)算機(jī)研究團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院教授潘綱說(shuō)，早期計(jì)算機(jī)的發(fā)展選擇了以數(shù)值計(jì)算見(jiàn)長(zhǎng)的馮·諾依曼架構(gòu)。然而由于馮·諾依曼架構(gòu)中數(shù)據(jù)儲(chǔ)存和計(jì)算的分離，產(chǎn)生了存儲(chǔ)墻問(wèn)題。“這就好比信息存儲(chǔ)在甲地，要計(jì)算的時(shí)候就把信息搬到乙地去，計(jì)算好了再搬回甲地去。但搬運(yùn)的速度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于計(jì)算的速度，反而讓搬運(yùn)本身成為關(guān)鍵瓶頸。”

潘綱直言，這種計(jì)算模式制約了以大數(shù)據(jù)為代表的計(jì)算性能提升。同時(shí)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能算法、訓(xùn)練需要海量樣本與密集計(jì)算，但舉一反三、自我學(xué)習(xí)等高級(jí)能力比較差，“現(xiàn)在的機(jī)器智能離人的智能差得還很遠(yuǎn)”。

與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)不同的是，生物大腦在與環(huán)境相互作用過(guò)程中能夠自然產(chǎn)生不同的智能行為，包括語(yǔ)音理解、視覺(jué)識(shí)別、決策任務(wù)、操作控制等，且能耗低。自然界中，很多神經(jīng)元遠(yuǎn)低于100萬(wàn)的昆蟲(chóng)就能做到實(shí)時(shí)目標(biāo)跟蹤、路徑規(guī)劃、導(dǎo)航和障礙物躲避。

“和計(jì)算機(jī)相比，人腦功耗相當(dāng)于一個(gè)節(jié)能燈。類腦計(jì)算即采用硬件及軟件模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與運(yùn)行機(jī)制，構(gòu)造一種全新的人工智能系統(tǒng)。”項(xiàng)目研究骨干馬德副教授說(shuō)，類腦芯片的工作原理就類似于生物的神經(jīng)元行為，通過(guò)脈沖傳遞信號(hào)，這樣就能實(shí)現(xiàn)高度并行，效率提升。

每顆芯片上有15萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元，每4顆芯片做成一塊板子，若干塊板子再連接起來(lái)成為一個(gè)模塊……為讓這么多神經(jīng)元實(shí)現(xiàn)高效的聯(lián)動(dòng)組合，同時(shí)將雜亂無(wú)章的信息流有序分配到對(duì)應(yīng)的功能腦區(qū)，研究團(tuán)隊(duì)研制了專門面向類腦計(jì)算機(jī)的操作系統(tǒng)——達(dá)爾文類腦操作系統(tǒng)(DarwinOS)，實(shí)現(xiàn)了功能任務(wù)切換時(shí)間微秒級(jí)，對(duì)類腦計(jì)算機(jī)硬件資源的有效管理與調(diào)度，支撐類腦計(jì)算機(jī)的運(yùn)行與應(yīng)用。

像“腦”一樣思考 提供探索神經(jīng)科學(xué)的新工具

借鑒海馬體神經(jīng)環(huán)路結(jié)構(gòu)和神經(jīng)機(jī)制，構(gòu)建學(xué)習(xí)—記憶融合模型，實(shí)現(xiàn)音樂(lè)、詩(shī)詞、謎語(yǔ)等的時(shí)序記憶功能;模擬不同腦區(qū)建立神經(jīng)模型，為科學(xué)研究提供更快更大規(guī)模的仿真工具;實(shí)現(xiàn)“意念打字”，對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)解碼……目前，這個(gè)億級(jí)神經(jīng)元類腦計(jì)算機(jī)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了多種智能任務(wù)。

潘綱指著3臺(tái)1.6米高、并排而立的標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)器機(jī)箱告訴記者，別看現(xiàn)在這個(gè)億級(jí)神經(jīng)元類腦計(jì)算機(jī)是個(gè)“大塊頭”，隨著達(dá)爾文芯片及其他硬件的不斷迭代升級(jí)，未來(lái)類腦計(jì)算機(jī)體積還將縮小。“與硬件上的更新相比，如何讓類腦計(jì)算機(jī)更聰明是我們下一步研究重點(diǎn)。”

比如，由于目前市面上的傳感器輸入的信號(hào)還是以數(shù)字為主，在應(yīng)用到Darwin Mouse類腦計(jì)算機(jī)上，要加一個(gè)編碼層，將信號(hào)轉(zhuǎn)換為脈沖式的，而在這個(gè)過(guò)程中，信息有丟失和損傷，會(huì)在一定程度上降低計(jì)算機(jī)的功效。這一問(wèn)題有待科研人員盡快解決。

潘綱表示，希望隨著神經(jīng)科學(xué)的發(fā)展和類腦計(jì)算機(jī)的系統(tǒng)軟件、工具鏈及算法的成熟，有朝一日能夠讓類腦計(jì)算機(jī)像馮·諾依曼架構(gòu)計(jì)算機(jī)一樣通用化，真正像大腦一樣高效工作，與馮·諾依曼架構(gòu)并存與互補(bǔ)去解決不同的問(wèn)題。

談及類腦計(jì)算機(jī)的更多場(chǎng)景應(yīng)用，潘綱表示，要讓億級(jí)神經(jīng)元類腦計(jì)算機(jī)研究的價(jià)值真正實(shí)現(xiàn)，除了生活中的智能任務(wù)處理，還應(yīng)優(yōu)先應(yīng)用于神經(jīng)科學(xué)研究，為神經(jīng)科學(xué)家提供更快更大規(guī)模的仿真工具，提供探索大腦工作機(jī)理的新實(shí)驗(yàn)手段。(洪恒飛 柯溢能 吳雅蘭 記者 江 耘)