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清华大学通用人工智能芯片“天机芯”登上《自然》封面

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清华大学一般人工智能芯片“田运”登上《自然》封面:“班级大脑”觅“天体机”

最近发表的《自然》封面文章展示了由清华大学脑计算研究中心施鲁平开发的新型人工智能芯片“天际”。这是世界上第一个异构融合脑芯片,在中国芯片和人工智能两大领域实现零突破《自然》。

作为世界上第一个异构融合脑片,有什么突破?

该芯片是人工智能系统的“大脑”。现有的人工智能技术(AI)有两个主流“大脑”:一个是支持人工神经网络的深度学习加速器,基于“计算机”的计算机科学,让计算机运行机器学习算法;另一种是支持脉冲神经网络的神经形态芯片,基于“人脑”的神经科学,无限地模仿人类的大脑。

虽然它们都是人工智能,但它们无法与“鸡和鸭”进行交流,因为两个AI“大脑”的平台不同且不相容。 “天空运动”可以将这两个人工不兼容的智能芯片组合成世界上第一个异构融合脑芯片之一。这种融合技术有望实现人工通用智能(AGI)。原则上,人工通用智能平台可以执行人类可以完成的所有任务。

“我们7年前开始组织这项研究,现在我们已经取得了初步成果。利用类似大脑的计算来支持人工智能的发展,然后赋予各行各业权力,这是我们整个研究的愿景。“清华大学精密仪器教授研究小组组长史路平。

自行车变得“精致”

用于展示“天空运动”表现的平台是一辆在清华大学操场上“打磨”的自行车。这是一辆无人驾驶的自行车。在测试中,无人驾驶自行车不仅可以识别语音命令,实现自平衡控制,还可以轻松穿越路面上的小凸起,不会因失去平衡而跌落,并可以检测和跟踪行人前行,并自动避开障碍物。这反映了它动态感知,目标检测,障碍和决策的能力。

自行车“好”吗?不,这只是因为它配备了“天空运动”大脑。除了“天空运动”,这款自行车还配备了惯性测量单元传感器,摄像头,麦克风,制动电机,转向电机和其他制动器,以及控制平台,计算平台和其他加工平台。

“在这些功能中,语音识别和视觉跟踪是大脑启发的模型;目标检测和运动控制是机器学习算法;自主决策是两者混合的模型。”研究小组成员邓磊说:“我们希望成为一个小型的大脑式计算平台,自行车是我们最后的考虑因素。”

有必要涵盖感知,决策和执行的完整任务;必须有一个可以与真实环境互动的真实演示系统;演示系统必须安全可控,可以反复试验;系统具有功耗和处理芯片的实时要求,可以体现芯片的优势。“天空运动”可以同时运行5个不同的神经网络:用于图像处理和物体检测的CNN,用于语音命令识别的SNN,用于人类目标跟踪的CANN,用于姿态平衡和方向控制MLP,用于决策控制的混合网络。该芯片采用多核架构和任意路由拓扑,可自由集成各种神经网络和混合编码方案,在多个模型之间无缝通信,最终使人们看到这可以成功完成各种任务。 “自行车。”据悉,这是世界上第一辆同时具备“计算机”思维和“人脑”思维,并几乎具有“独立思考”能力的自行车。

如何窥探“秘密”

以体育视频分析功能为例。全面采用深度学习技术,需要按帧进行处理。它消耗大量能量,昂贵,具有大量数据,并且受传感器带宽限制的影响。并且通过神经形态技术完全处理,数据量减少,能耗小,但处理精度低,容易出错。 “我们的芯片将两种模式结合在一起,实现了成本和功能的良好平衡。”邓磊说。

两种模式之间的功耗有什么不同?根据小发猫的估计,人脑消耗大约20瓦特,人脑的实时模拟需要300多个天河2单元同时工作。在天河2号,每年的电费将为1亿元人民币。如果速度充足,电费将高达1.5亿元人民币。

件得到满足,现有系统就可以做得很好。然而,现有的人工智能很难处理模糊问题,并且不可能跨境处理问题。例如,阿尔法狗可以在Go下赢得世界冠军,但不能做阅读理解。

相比之下,它可以处理各种任务,如视觉,听觉,学习和推理,并具有可以在相反方向使用的“人工一般智能”。人工智能的发展是人工智能社区一直在努力的方向,国内外许多机构都在这样做。

“我们相信未来是融合架构,不是放弃现有的计算机系统,而是要改进。”施鲁平说,现有的两种开发人工智能的方法都是基于计算机思维和人脑思维,各有利弊。然而,在比较团队研究之后,发现两者都代表人脑处理信息的一些模式。 “所以我们有个主意。将两者结合起来。这是我们研究工作的主要思想。“

那么融合的挑战是什么? “最大的挑战不是来自科学技术,而是因为我们的学科分布太精细,不利于解决这些复杂问题。因此,多学科深度整合是解决问题的关键,可以结合计算机思维的优势“帮助我们开发人工智能。”施鲁平介绍说,清华大学脑计算研究中心是由大学七个部门共同建立的,集脑科学,电子学,微电子学,计算机,自动化,材料和精密仪器于一体。它的目标是基于一系列芯片开发类脑系统。

清华大学精密仪器系团队成员和副研究员说:“世界上没有多少团队可以组织7个部门和各行各业的专家。与清华交流思想的国际团队认为,我们是最成功的大脑计算研究模型。“

然而,面对人工智能研究的复杂性,研究路径并不顺利。施鲁平讲述了他多年前失去登山的故事。当他研究大脑般的计算时,他对缺乏相关文献感到不安。一旦他爬上山,他就离开了大街,自由地走了过去。迷路后,他带着太阳来确定方向,然后向一个方向走出了山。

“可以看出,在没有人走过的路上,如何找到方向非常重要。”施鲁平说脑科学是一个金矿。一般的自然智能系统只有人脑,有“类脑”和“日间机器”。从最新的脑科学研究成果中寻找方向标记已成为必然选择。

Schlupin团队的大脑研究与脑结构的大脑模拟不同。大脑般的大脑与大脑般的起点并不相同。模仿大脑尽可能模仿与大脑相同的结构,并在此结构上发挥新的计算功能。类似脑的研究是解决人工智能的时空复杂性和能效问题。如果解决这些问题的优势可以通过人脑研究来解决,无论是结构优势还是信息运作模式的优势,施鲁平团队都会借鉴参考,看看你是否可以把它放在“天空运动”系统架构中。

“大脑是一个参考,而不是一个简单的模仿,它是一个神,而不是一个形状。在学习过程中,我们对大脑和智力有了更深刻的理解。”施鲁平说。

未来的“日间运动”世界

“到目前为止,天体芯片是我们研究过的完美结果。但这并不意味着通用智能系统已经完成,这只是初步结果。”施鲁平表示,该团队将逐步迭代研发产品,直至接近人工,通用情报不会在一夜之间发生。

现在,“天空运动”已发展到第三代。 2015年推出的第一代“田运”110纳米只是一个小样本(DEMO); 2017年制造的第二代“天空运动”为28纳米,由156个功能核心FC组成,包括约40,000个。一个神经元和一千万个突触。这也是在《自然》封面文章上发布的芯片。与目前世界级的小发猫TrueNorth芯片相比,第二代“天空机芯”具有更加完整,灵活和可扩展的功能,密度提高20%,速度提高10倍,带宽提高100倍。

“下一代芯片将达到14纳米或更低。”据余静介绍,第三代芯片比第二代芯片强大得多,预计将于明年初完成。

目前,商业应用程序也已提上日程。本文的两位作者受雇于北京灵意科技有限公司。这是一家由清华大学脑计算研究中心孵化的高科技企业。第三代Celestial Chips由双方共同开发。该公司还开发了基于“天空运动”系统的工具链,该系统允许应用开发工程师在芯片发布后开发他们所需的应用程序。

“在应用方面,我们主要考虑解决常见问题并为每个人提供平台。”于静说。

通过无人驾驶自行车的实验,“天空运动”发布后,可应用于自动驾驶汽车和智能机器人。从长远来看,以“人工智能”为目标的“天空运动”,如果能够实现自己的理想,就会“无所不能”,可以用于各行各业。因为“一般人工智能”是你和你的大脑可以做的任何事情,让机器学会这样做。

那么,计算机可以超越人脑吗? “计算机在某些方面长期超过了人类的大脑。例如,记得要记得正确,并快速计算。但在许多智能水平,如自主学习,模糊推理等,计算机之间仍有相当大的距离。大脑般的计算可以缩小他们的差距。“施鲁平认为,计算机的特点是它们永远不会前进,因此人类大脑之外会有越来越多的区域,但我们不必担心它的发展。 “我们必须运用人类的智慧来规范人工智能的发展,让它为人类服务。” (经济日报 - 中国经济网记者齐惠民)