類腦計算是借鑒腦科學的基本原理，面向人工的通用智能，基于神經(jīng)形態(tài)工程發(fā)展的新的計算技術(shù)。

為什么要發(fā)展這樣一個技術(shù)？現(xiàn)在人類生活在一個數(shù)碼宇宙，萬事萬物隨時隨地聯(lián)系起來，構(gòu)成一個萬物互聯(lián)的數(shù)碼宇宙。這個宇宙成長非?？?，信息每兩年翻一番，整個宇宙迅速地膨脹，而且從來不退步，而這樣一個宇宙是基于我們現(xiàn)在的計算機架構(gòu)，而計算機架構(gòu)又基于馮諾依曼架構(gòu)。

馮諾依曼架構(gòu)是我個人認為人類發(fā)展史上最簡潔、漂亮、對我們影響最大的一個架構(gòu)，特點是計算和存儲分離，計算、存儲通過總線來回調(diào)度?？梢栽O(shè)想一下，來回的調(diào)度耗費了很多的能量、耽誤時間、速度慢、造成了堵塞，所以就有了帶寬的瓶頸。

2017年圖靈獎的得主John L。Hennessy 和 David A。Patterson最近寫了一篇長文，得出的結(jié)論是：未來的10年是計算架構(gòu)發(fā)展的黃金10年。主要原因是，過去我們是用計算機做計算，而現(xiàn)在我們是用它處理信息，但數(shù)碼宇宙每兩年翻一番，所有能耗無法承受。

當然，還有其它原因，那就是我們現(xiàn)在生活在一個人工智能時代，人工智能取得了非常大的成績，盡管AlphaGo戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍，但人工智能仍然有很多的瓶頸，簡單來說人工智能的發(fā)展必須滿足5個條件：

1、充足的數(shù)據(jù)。2、決定性的問題。3、完備的知識。4、靜態(tài)。5、單一的系統(tǒng)。

舉個例子，如果讓智能機器人自主地走向一個目的地，事先不進行編程它是無法做到的，我們?nèi)祟愑昧藥啄甑臅r間建立起這個概念：在哪里、怎么出去、走門、走窗戶，所有的這些都與通用智能有關(guān)，所以我們的結(jié)論是：要發(fā)展一個人工通用智能。

要發(fā)展人工通用智能，我們必須向腦學習，因為腦是整個宇宙目前唯一的一個通用智能體。把人腦和電腦相比，雖然兩個系統(tǒng)原理不同，但二者有很強的互補作用。

所以，可以通過借鑒腦科學的基本原理，來改造現(xiàn)在的計算機系統(tǒng)。發(fā)展類腦計算是發(fā)展人工通用智能的一個非常重要的部分，因為這是計算的基石。

發(fā)展人工通用智能并不是最近才有的想法，如果我們翻閱圖靈、馮諾依曼這些大科學家早期的文章，不難發(fā)現(xiàn)這是科學家們一直以來的夢想。

為什么現(xiàn)在是發(fā)展人工通用智能最好的時候呢？因為隨著精密儀器的發(fā)展，人類對腦了解的越來越多，現(xiàn)在似乎到了一個理解腦的關(guān)口。超級計算機的發(fā)展可以幫助科學家做非常棒的模擬仿真，省錢、省力又省時間的大數(shù)據(jù)和云計算給科學家提供了一個像腦一樣復(fù)雜的系統(tǒng)，和腦交相呼應(yīng)，這樣我們就可以共同研究、互相促進。

另外，隨著納米器件的發(fā)展，科學家可以去發(fā)展電子器件，能耗能達到人類大腦神經(jīng)元和突觸這樣的水平，所以現(xiàn)在是發(fā)展人工通用智能最好的一個時機。

發(fā)展類腦計算去支撐人工通用智能，在這里面腦起了非常大的作用，它到底起了一個什么作用？

13年前，有感于摩爾定律在二三十年后將要到頭，所以我開啟了類腦計算的研究，雖然我自認為自己研究做的還不錯，但在類腦計算方面，我忽然感到自己不會做研究了，因為這個領(lǐng)域沒有文獻，很多東西需要自己摸索，所以感到非常的苦惱。

有一次我去爬山，故意讓自己鉆進森林，不出意外，我迷路了。后來我就根據(jù)太陽來判斷方向，盯著一個方向一直走、一直走，一直走到高速公路上，攔了一輛車。還有一次，我在陰天進入了森林，也迷路了，我就想了一個辦法：一直往高處爬，爬到最高的地方，盯住一個點一直走、一直走，最后又走到高速公路上，攔了一輛車回家了。

通過這兩件事情，我就開始思考，大腦在這里面起的是指南針的作用，給我提供的是方向感。

做科學研究，我喜歡選擇領(lǐng)域比較難的來做，因為我覺得越難做的反而越容易，因為太容易的領(lǐng)域會有很多競爭者，很難做到領(lǐng)先。如果是比較難的領(lǐng)域，做著做著可能旁邊就沒人做了，自己反而可以領(lǐng)先，但有一個前提條件：方向必須是正確的，如果你走到一條錯路上，那就很尷尬。

人類的智能是建立在碳基上的，在硅基上我們已經(jīng)建造了現(xiàn)在的數(shù)碼宇宙，而碳基和硅基的結(jié)構(gòu)非常相近，所以我們有一個信念，碳基上能夠?qū)崿F(xiàn)的，在硅基上也一定能夠?qū)崿F(xiàn)。

學科分布：發(fā)展類腦計算和人工通用智能的挑戰(zhàn)

發(fā)展類腦計算和人工通用智能真正的挑既不是科學，也不是技術(shù)，而是我們的學科分布，目前的學科分布使得我們沒有合適的人來做這方面的研究，而且腦科學和計算機科學一個主要是探索自然世界，后者更關(guān)注應(yīng)用。這兩個領(lǐng)域有不同的文化、語言，而且目標也不一樣，所以多學科融合尤為關(guān)鍵。

清華大學類腦計算研究中心由7個院系組成，因為這個領(lǐng)域不僅僅是計算機和腦科學的融合，還有數(shù)學、物理、電子、微電子等的融合。

我們7個院系的老師在一起反復(fù)討論，每周半天的時間，最后我們7年只做了一件事情，叫融合、融合再融合。

在這個過程當中，我們梳理了一下如何去發(fā)展人工通用智能，主要是有兩條路線：第一，計算機主導的；第二，腦科學主導的。計算機主導的像機器學習，它在圖象識別、語音理解、自然語言的處理方面，取得了輝煌的成績，但它很難去處理不確定性的問題等。

腦科學神經(jīng)形態(tài)計算，發(fā)展的也很快，但由于我們不理解腦的機制原理，極大地阻礙了它的發(fā)展，但是兩條技術(shù)路線實際上互補，二者結(jié)合起來是目前我們認為最好的一種方法。

發(fā)展類腦科學實際上還有兩條：1、基于計算機，用腦科學的基本原理來改變計算架構(gòu)；2、我們用一個“類腦”這樣簡單又明了的詞涵蓋了這兩個部分。

不理解人腦原理，如何能造出類腦計算系統(tǒng)？

這個研究實際上你要研究理論、芯片、軟件、系統(tǒng)、云腦到應(yīng)用。但是，大家總是問一個問題：不理解人腦，憑什么能造出類腦計算系統(tǒng)？

我們思考了很久，后來我們得到了答案。答案是這樣的：計算機是把多維空間的信息轉(zhuǎn)換成為0、1這樣的一維信息流，用計算來解決問題。CPU的主頻越來越快，換句話說你用的是時間復(fù)雜度，問題是當你縮小維度的時候，相關(guān)性卻丟失了，這就是人很容易確定一個物體是在真實空間里還是在鏡子里，但對于計算機則很難，這就是根本原因。

對于大腦，我們不知道它的基本原理，但是我們知道，一個神經(jīng)元連接一千到一萬個神經(jīng)元，換句話說我們在這個地方把信息擴輸了，把相關(guān)性增強了，我們用的是空間復(fù)雜度。另外，大腦還用脈沖來進行編碼，引進了時間的因素，我們還利用了時空復(fù)雜度，所以想保持現(xiàn)在的計算機所有的優(yōu)點，保持時間復(fù)雜度，來增加一塊類腦芯片。

增加的是什么呢？增加的是空間復(fù)雜度、時空復(fù)雜度。如果我們以這種觀點來看現(xiàn)在的技術(shù)，你就發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在的人工、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速器，是面向深度人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它利用的就是空間復(fù)雜度，而像腦一樣工作的，神經(jīng)形態(tài)計算，面向的是脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它利用的是時空復(fù)雜度，一個空間復(fù)雜度，一個時空復(fù)雜度，何不把它結(jié)合起來呢？

所以，我們提出了天機芯片架構(gòu)，用了3％的代價，實現(xiàn)了既支持人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，又支持像腦一樣工作的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而且還支持兩個異構(gòu)建模。我們還利用類腦芯片，構(gòu)建了一個人工通用智能的研究平臺。

我們的想法是這樣，構(gòu)建一個可以和系統(tǒng)互動的多模態(tài)交叉研究平臺，我們利用環(huán)境變化逼迫這個系統(tǒng)變化，當它變化的時候，我們觀察應(yīng)用這種變化，系統(tǒng)應(yīng)該遵循的基本原理，從而幫助我們迭代發(fā)展，利用一塊天機芯片，我們就實現(xiàn)了感知、追蹤、過障、避障、自動控制、語音理解、自主決策。

芯片很重要，軟件也很重要，因為如果沒有軟件，應(yīng)用工程師不愿意做應(yīng)用軟件開發(fā)。所以我們自己開發(fā)了一個軟件工具鏈，在我們實驗室，實際上現(xiàn)在已經(jīng)搭起了第一代的類腦計算機。

我們現(xiàn)在做的是一個類腦云腦。它和現(xiàn)在的云計算的差別是：云計算是把很多技術(shù)整合起來，而類腦云腦是面向人工通用智能的，因為人工通用智能的研究從基本上來講，不同于把很多人工智能簡單的疊加在一起，我們的想法是把腦的彈性和計算機的剛性結(jié)合起來，把數(shù)據(jù)驅(qū)動和知識驅(qū)動結(jié)合起來，把通用知識和推理結(jié)合起來。

當然，這是一個非常具有挑戰(zhàn)性的長期研究，我們的策略是循序漸進，可以設(shè)想一下，我們先專注在一個一個問題的研究上，這個可以稱為是第一代，然后兩個問題一起研究，這個可以稱為第二代，然后第三代、第四代，最后是第五代，從而讓我們構(gòu)建人工通用智能。

人工通用智能：賦能各行各業(yè)

我們發(fā)展類腦計算，支撐人工通用智能，因為它是通用智能，所以它可以賦能各行各業(yè)，可以有很多的應(yīng)用。

我們對智能教育特別感興趣，目前教育的很多問題都可以通過這個的研究來解決。比如說高質(zhì)量的教育資源很稀少，造成了教育不公，由于經(jīng)費有限、儀器有限，我們很難做到真正的理論聯(lián)系實際等。

隨著類腦計算、人工通用智能的發(fā)展，這些都會逐漸的解決，然后發(fā)展新的系統(tǒng)。但是還有一個非常重要的因素，因為教育最主要的是塑造人。

自工業(yè)革命以來，人類發(fā)展了蒸汽機、發(fā)電機、計算機、大數(shù)據(jù)，還有現(xiàn)在的萬物互聯(lián)，人類一直在改變外部的世界，一直在改變我們的物質(zhì)生活。當我們的物質(zhì)生活發(fā)展的已經(jīng)很快時，我們的精神生活實際上沒有同步發(fā)展，我們現(xiàn)在在智能時代發(fā)展類腦計算，從而有機會向內(nèi)發(fā)展，審視我們的內(nèi)心。

衷心地希望人類在發(fā)展我們的技術(shù)、探索外界世界的同時，能夠也研究一下我們的內(nèi)在世界，內(nèi)外兼修、共同發(fā)展，從而建設(shè)一個美好、和諧的世界！

作者： 施路平