讓機器像人腦一樣工作——這不是幻想，已經(jīng)有科學(xué)家走在實現(xiàn)它的路上。

據(jù)外媒報道，英國曼徹斯特大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)院“激活”了世界上最大的“大腦”——一臺類腦超級計算機SpiNNaker。據(jù)曼徹斯特大學(xué)官網(wǎng)介紹，這臺計算機擁有100萬個處理器內(nèi)核(processor cores),每秒可進行200萬億次運算，處理信息的方式與人腦類似。SpiNNaker設(shè)計師、計算機工程教授史蒂夫·弗伯表示，該類腦超算“重構(gòu)了傳統(tǒng)計算機的工作方式”。

模擬生物大腦的信息處理方式

“SpiNNaker之所以被稱為類腦超級計算機，是因為它在模仿生物大腦處理信息的方式，而且處理速度和規(guī)模遠超同類機型，但在體系結(jié)構(gòu)上與傳統(tǒng)意義的超級計算機有明顯不同。我更傾向于把這類模仿生物大腦的機器統(tǒng)稱為‘類腦機’。”北京大學(xué)計算機科學(xué)技術(shù)系主任黃鐵軍在接受科技日報記者采訪時表示，超級計算機往往是指性能更高、規(guī)模更大的傳統(tǒng)計算機，而類腦機則是指借鑒、模擬生物大腦神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和信息處理過程的智能機器，而非單純進行計算任務(wù)的傳統(tǒng)計算機。

美國加州科技大學(xué)校長秦志剛也持有相同觀點。“類腦機與傳統(tǒng)計算機的工作方式不同。”他表示，個人計算機往往只有1個中央處理器(CPU)，該CPU功能強大，可處理多種任務(wù)，但在這種模式下，任務(wù)只能被接續(xù)處理，即處理完一個、才能處理下一個。但類腦機的原型——生物大腦的工作方式并非如此。據(jù)統(tǒng)計，人的大腦中約有1000億個神經(jīng)元，這些神經(jīng)元是人腦神經(jīng)系統(tǒng)最基本的結(jié)構(gòu)和功能單位。每個神經(jīng)元均可被看成是一個簡化版CPU，其計算功能雖比不上計算機的CPU，但勝在數(shù)量多，且每個神經(jīng)元均可獨立完成任務(wù)。簡而言之，可以把大腦看成是由多個同時運轉(zhuǎn)的CPU組成的機器，其具有高效的多任務(wù)信息處理能力。

常規(guī)超級計算機雖也有大量CPU，但是這些CPU只能進行簡單并行工作，相比之下，生物神經(jīng)元相互連接形成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)要復(fù)雜得多。

那么，類腦機如何模仿生物大腦中神經(jīng)元之間的信息交換和處理過程?

大腦中每個神經(jīng)元通過數(shù)千個神經(jīng)突觸與其他神經(jīng)元連接，構(gòu)成可感知、綜合處理、反饋信息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。感知到外界信號后，上游神經(jīng)元可將信號以神經(jīng)脈沖的形式“發(fā)送”給多個下游神經(jīng)元，下游神經(jīng)元再將這一脈沖信號傳遞給更多的神經(jīng)元。這些神經(jīng)脈沖信號在神經(jīng)元之間的傳遞過程實際上就是大腦處理信息的過程。

“類腦機通過大規(guī)模神經(jīng)形態(tài)芯片模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每塊芯片上都集成了大量電子或光子神經(jīng)元和突觸陣列。”黃鐵軍介紹，與生物神經(jīng)元不同，電子版神經(jīng)元的連接狀態(tài)可通過軟件實現(xiàn)。類腦機處理信息也采用傳遞神經(jīng)脈沖信號的方式進行，只是通常不是直接采用生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接模式，而是采用路由交換的方式，提高靈活性。一種典型的做法是將脈沖信號打包，然后利用包裹上的“投遞地址”等信息實現(xiàn)面向下游神經(jīng)元的精準投遞;待下游神經(jīng)元收到大量的信息包，而后根據(jù)自身的處理特性生成新的脈沖，再將信息“投遞”出去，周而往復(fù)。當這種類腦機的計算精度達到一定程度后，就能產(chǎn)生僅生物大腦才具有的某些功能，甚至可能出現(xiàn)“靈感涌現(xiàn)”等高級智能。

更節(jié)能，可促進相關(guān)學(xué)科發(fā)展

1981年，美國生物學(xué)家杰拉爾德·艾德曼提出了“綜合神經(jīng)建模”理論，這位科學(xué)家成為仿真生物大腦領(lǐng)域的先驅(qū)者。30多年來，人們花費了大量的精力、財力研究類腦算法、模型及配套硬件設(shè)施。以SpiNNaker為例，該項目始建于2006年，迄今已花費了約1500萬歐元。

那么，類腦機為何能讓人們?nèi)绱酥圆橹冻鲋T多努力?“類腦機擁有現(xiàn)階段主流人工智能模型(如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))無法比擬的高智能、低能耗的優(yōu)勢。”中國科學(xué)院自動化研究所副所長劉成林表示，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)往往只具有完成單一任務(wù)的智能，如圖片識別、語音識別等，缺乏綜合處理不同場景信息的能力，這也是制約其未來發(fā)展的瓶頸問題之一。類腦機則得益于模仿大腦的“先天優(yōu)勢”，在綜合感知、推理等方面的能力更為突出。

類腦機在低能耗方面具有顯著的優(yōu)勢。人腦執(zhí)行計算任務(wù)所消耗的能量要比目前通用計算機低很多。正如歐盟在其推出的《人類大腦計劃(Human Brain Project)》報告中指出，在處理等量任務(wù)時，目前沒有任何人工系統(tǒng)能夠媲美人腦的低能耗。人類大腦的能耗功率一般在20瓦左右，而一臺常用筆記本電腦的耗能功率約為100瓦。這種差距在基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能上表現(xiàn)得更為顯現(xiàn)。2016年，阿爾法狗對戰(zhàn)圍棋九段高手李世石時，該人工智能程序的功耗達1兆瓦，將近人腦的5萬倍。“現(xiàn)階段類腦機的能耗雖無法降至人腦水平，但比人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)能。”劉成林表示。

另一方面，類腦機的研究可以促進腦科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)研究的發(fā)展。大腦是人身體中最復(fù)雜的器官，其神經(jīng)結(jié)構(gòu)和運行機理至今仍有很多不清楚的地方，靠影像手段難以直接觀測。劉成林指出，類腦機作為模擬大腦的計算模型，通過計算產(chǎn)生類似大腦的活動和智能行為，可以反過來為腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)和功能的研究提供有益的啟發(fā)。同時，腦科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)的進步也將促進類腦機向更高智能方向發(fā)展。

首臺實時模擬人腦機器或4年后出現(xiàn)

“目前類腦機研究仍處在起步階段，其學(xué)習(xí)、創(chuàng)造能力還遠不如人腦。但是隨著相關(guān)技術(shù)的進一步發(fā)展，不可否認，類腦機確有達到甚至超越人腦的可能。”秦志剛說。

黃鐵軍則描繪了未來類腦機的藍圖：當神經(jīng)形態(tài)器件和芯片的精密程度發(fā)展到一定階段后，在信息處理速度上或比人腦快幾個數(shù)量級，同時在外形上沒有了人腦骨骼結(jié)構(gòu)的限制……

距離研制出這樣一臺“電腦”，我們還有多遠的路要走?黃鐵軍介紹說，根據(jù)歐盟推出的《人類大腦計劃》，到2022年首臺實時模擬人類大腦的機器就會出現(xiàn)，約20年后尺寸與人腦相當又能精確模擬人腦功能的類腦機或?qū)⒚媸馈?/p>

當類腦機出現(xiàn)后，它會給我們的生活帶來哪些改變?“類腦機的出現(xiàn)必然會給人們的生活方式，尤其是學(xué)習(xí)方式帶來巨大的變革。類腦機可大量減少人類重復(fù)性的工作，同時其也會成為創(chuàng)新靈感的來源之一。”秦志剛表示。

劉成林認為，裝有類腦機的機器人可能在功能上與真人無異，會思考、判斷、學(xué)習(xí)，能夠提供更貼心的服務(wù)，并代替人從事高智力工作，極大地提高工作效率，促進社會經(jīng)濟發(fā)展。但是，未來高智能機器的發(fā)展和廣泛使用也可能帶來失業(yè)、被誤用等負面影響，相關(guān)的倫理、風(fēng)險研究應(yīng)逐步展開，相關(guān)法律法規(guī)建設(shè)也應(yīng)同步完善。

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