施路平：類腦計算——人腦與電腦
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施路平教授的演講題目是《類腦計算——人腦與電腦》。他為我們介紹了發(fā)展類腦計算的必要性及其挑戰(zhàn)，并分享了關于世界首款異構融合類腦芯片“天機芯”的研究成果。他認為，人腦和電腦這兩個系統(tǒng)可以互補，類腦計算能夠支撐人工通用智能以下為演講全文：
各位朋友大家好！非常感謝大會能夠給我這一次機會和大家分享類腦計算。類腦計算是借鑒腦科學的基本原理、面向人工通用智能、基于神經形態(tài)工程發(fā)展的新的計算技術。
為什么我們要發(fā)展這樣一個技術？
大家知道現(xiàn)在我們生活在一個數碼宇宙，萬事萬物隨時隨地聯(lián)系起來，構成一個萬物互聯(lián)的數碼宇宙。這個宇宙成長非?？欤畔⒚績赡攴环?，整個宇宙迅速地膨脹，而且從來不退步。這樣一個宇宙是基于我們現(xiàn)在的計算機架構，而計算機架構又基于馮諾依曼架構。
馮諾依曼架構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。它的特點是計算和存儲分離，計算和存儲都通過總線來回調度。大家可以設想一下，來回調度耗費了很多能量，耽誤時間速度慢，造成了堵塞，所以有了帶寬的瓶頸。因此，計算機領域最高的圖靈獎2017年的兩個得主Hennessy和Patterson最近寫了一個長文，結論是未來的10年是計算架構發(fā)展的黃金十年。因為我們過去是用計算機做計算，現(xiàn)在我們是用它處理信息，而我們的數碼宇宙每兩年翻一番，就是能耗也受不了。
當然還有其它原因，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。不過我們發(fā)現(xiàn)，盡管可以用AlphaGo戰(zhàn)勝世界冠軍，但是仍然有很多瓶頸。簡單來說我們必須滿足5個條件，那就是充足的數據、確定性的問題、完備的知識、靜態(tài)的環(huán)境和單一的系統(tǒng)。
舉個例子，如果我們讓一個智能機器人從這里出去，如果不事先編程，它是做不到的。因為我們人用了幾年的時間建立起“我”這個概念。在哪里？怎么出去？走門兒，還是走窗戶？所有的這些都與我們的通用智能有關。所以我們的結論是，我們要發(fā)展一個人工通用智能，我們想象的人工通用智能。只是我們沒有充足的數據，現(xiàn)在數據很少甚至很多假數據，很多問題也不能明確。
我們碰到過一個動態(tài)的，而且有很多系統(tǒng)交互在一起，但是我們的系統(tǒng)仍然能夠處理。這就是我們希望的人工通用智能。要發(fā)展人工通用智能，我們必須向腦學習，因為整個宇宙是目前唯一的一個通用智能體。我們把腦和電腦做一個比較，會發(fā)現(xiàn)電腦強的，人不強；電腦不強的，人強。我們看過《最強大腦》，那些我們嘆為觀止的、非常讓我們羨慕的選手的能力，其實對于計算機來講是小兒科。我們發(fā)現(xiàn)人腦和電腦兩個系統(tǒng)雖然原理不同，但是實際上是互補的，所以借鑒腦科學的基本原理改造現(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，因為前者是后者的計算基石。
發(fā)展人工通用智能不是一個新的想法。如果我們看一下過去圖靈、馮諾依曼這些大科學家早期的文章，會發(fā)現(xiàn)這是我們一直以來的夢想?，F(xiàn)在為什么是發(fā)展人工通用智能最好的時機呢？因為隨著精密儀器的發(fā)展，我們對腦知道的越來越多，我們似乎到了一個理解腦的關口。超級計算機的發(fā)展可以使我們進行很好的模擬仿真，省錢、省力、省時間。大數據、云計算給我們提供了一個像腦一樣復雜的系統(tǒng)，和腦交相呼應，我們可以共同研究、互相促進。另外，納米器件已經可以使我們去發(fā)展像人腦能耗水平一樣的神經元和突觸這樣的電子器件。
所以，現(xiàn)在是發(fā)展人工通用智能最好的一個時機。
要發(fā)展類腦計算去支撐人工通用智能，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要到頭，所以我開啟了類腦計算的研究。當時我自認為自己做研究還不錯，但忽然感到自己不會做研究了，因為沒有文獻，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走丟了，后來我就根據太陽判斷方向，盯著一個方向一直走、一直走，走到高速公路上，截了一輛車。之后，我還找了一個陰天進去，我想了一個辦法，一直往高爬，爬到最高的地方，盯住一個點一直走、一直走，走到高速公路，截了個車我又回去了。這兩件事情讓我思考，腦在這里面起的是指南針的作用，給我們提供的是方向感，因為這是唯一所知的通用智能體。
做研究，我喜歡做難的，因為我覺得越難的越容易。因為太容易的話有很多競爭者，你很難領先；如果很難，做著做著旁邊就沒人了，你反而可以領先。但是，有一個前提條件，就是方向必須是正確的。如果你走到錯路上，大家都跑了，你是很尷尬的。
我們人的智能是建立在碳基上的，在硅基上我們已經建造了現(xiàn)在的數碼宇宙，而碳基、硅基的結構非常相近。所以我們有一個信念，碳基上能夠實現(xiàn)的，硅基上一定能夠實現(xiàn)。發(fā)展類腦計算和人工通用智能，真正的挑戰(zhàn)既不是科學，也不是技術，而是因為我們的學科分布使得我們沒有合適的人做這樣的研究。而且，腦科學和計算機科學，一個探索自然世界，一個更關注應用，它們有不同的文化和語言，目標也不一樣，所以多學科融合尤為關鍵。
清華大學類腦計算研究中心由7個院系組成，因為這個領域不僅僅是計算機和腦科學，還有數學、物理、電子、微電子等。我們7個院系的老師在一起反復討論，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，我們梳理了一下發(fā)展人工通用智能，現(xiàn)在主要是有兩條技術路線。一條是計算機主導的，一條是腦科學主導的。計算機主導的像機器學習在圖像識別、語音理解、自然語言的處理方面取得了輝煌的成績，但是它很難處理不確定性的問題等。腦科學方面，像是神經形態(tài)計算發(fā)展得也很快，但是由于我們不理解腦的機制，極大地阻礙了它的發(fā)展。但是兩條技術路線實際上互補，把兩者結合起來，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，一個是基于計算機用腦科學的基本原理來改變計算架構，第二個就是仿腦，因為Brian-inspired computing實際上覆蓋了Brain-like,你都已經brain-like了，還能不是inspired嗎？所以，我們用一個“類腦”這樣簡單又明了的詞涵蓋這兩個部分。就我們本身而言，我們是沿著Brian-inspired computing這個路線走的。這一研究，實際上你要研究理論芯片、軟件、系統(tǒng)、云腦到應用。但是大家總是問一個問題：“不理解人腦，憑什么你能造出類腦計算系統(tǒng)來？”
我們思考了很久，后來得到了答案。
我們的答案是這樣的：計算機是把多維空間的信息轉換成為0、1這樣一維的信息流，用計算來解決問題，CPU的主頻越來越快。換句話說，你用的是時間復雜度，你的問題是什么？你的問題是當你縮維的時候，你的（數據的）相關性丟失了，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，計算機則很難，這個是根本原因。
腦我們不知道它的基本原理，但是我們知道，一個神經元接一千到一萬個神經元，換句話說我們在這里把信息擴束了，把相關性增強了，我們用的是空間復雜度。另外我們的腦還用脈沖來編碼，引進了時間的因素，我們還利用了時空復雜度。所以我們是想保持現(xiàn)在的計算機所有的優(yōu)點，保持時間復雜度，增加一塊類腦芯片。增加的是什么呢？增加的是空間復雜度、時空復雜度。
如果我們以這種觀點來看現(xiàn)在的技術，你就發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在的人工神經網絡的加速器是面向深度人工神經網絡，它利用的就是空間復雜度。而像腦一樣工作的神經形態(tài)計算，面向的是脈沖神經網絡，它利用的是時空復雜度。一個空間復雜度，一個時空復雜度，何不把它結合起來呢？所以我們想了一個辦法，提出了天機芯片架構。我們用了3%的代價，實現(xiàn)了既支持人工神經網絡又支持像腦一樣工作的脈沖神經網絡，而且還支持兩個的異構建模。
“天機芯”登上 Nature 封面
我們還利用類腦芯片構建了一個人工通用智能的研究平臺。我們的想法是這樣：構建一個可以和系統(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，我們會觀察應用這種變化時，系統(tǒng)應該遵循的基本原理，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。
裝上“天機芯”的自行車可以追蹤、自動避障等
芯片很重要，軟件也很重要。因為如果沒有軟件，應用工程師是不愿意做應用軟件開發(fā)的。在我們實驗室我們自己開發(fā)了一個軟件工具鏈，在我們實驗室現(xiàn)在實際上已經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，并不是多種人工智能的簡單疊加。我們的想法是把腦的彈性和計算機的剛性結合起來，把數據驅動和知識驅動結合起來，把通用知識和推理結合起來。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。
大家記住我剛才說的五個條件，我們可以設想一下，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，從而讓我們構建人工通用智能。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)，可以有很多的應用。
其中，我們對智能教育特別感興趣，因為我們教育的很多問題都可以通過這樣的研究解決。比如說高質量的教育資源很稀少，所以造成了教育不公，社會從一開始發(fā)展就有不公平的因素。還有因材施教，我們每個人是不一樣的，但由于經費有限、儀器有限，我們很難做到真正的理論聯(lián)系實際。此外，還有終生學習等等。隨著類腦計算、人工通用智能的發(fā)展，這些都會逐漸地解決，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，我們發(fā)展了蒸汽機、發(fā)電機、計算機、大數據，還有現(xiàn)在的萬物互聯(lián)。我們一直在改變外部的世界，在改變我們的物質生活。但看一下我們現(xiàn)在的世界，貿易紛爭，國家、民族、人之間有很多矛盾，我們忽然發(fā)現(xiàn)，當我們的物質生活發(fā)展得已經很快時，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，我們有機會向內發(fā)展，審視我們的內心。
我通常只參加學術活動，這次之所以接受騰訊的邀請來做這一個演講，是因為騰訊提出了一個“科技向善”的理念，和我們的理念是相通的。我們衷心地希望人類在發(fā)展我們的技術、探索外界世界的同時，能夠也研究一下我們的內在世界，內外兼修、共同發(fā)展，建設一個美好、和諧的世界。
謝謝大家！
注：本文轉載自公眾號“騰訊科學WE大會”。
