北京時間2020年10月14日23時，清華大學計算機系張悠慧團隊和精密儀器系施路平團隊與合作者在《自然》（Nature）雜誌發文，首次提出“類腦計算完備性”以及軟硬體去耦合的類腦計算系統層次結構。這是一年多來，清華大學在繼“天機芯”和“多陣列憶阻器存算一體系統”之後於《自然》正刊發表的第三篇成果，也是計算機系以第一完成單位/通訊單位發表的首篇《自然》論文。
你知道什麼是類腦計算嗎？它對人類的發展有何意義？
什麼是類腦計算？
我們總是在說，機器人無論如何都不能成為真正的“人類”，其根本原因在於機器人沒有人類的大腦，沒有人類的情感，它們只是一堆原始碼而已。隨著人工智慧領域研究不斷深入，我們發現人工智慧面臨兩個嚴重的發展瓶頸：一方面是系統耗能過高，另一方面是對於人腦能輕鬆勝任的認知任務的處理能力不夠。因此，類腦計算應運而生。
經典計算機是由馮·諾依曼提出的數理邏輯開關電路結構實現的，也被稱為 “馮·諾依曼結構”。在經典計算機體系下，計算機僅僅是按照人類提前編寫和設定的程式處理接收的資料，對資料本身並沒有“理解”和“認知”能力。這就是現在甚至小學階段就開設相關教育的程式設計的原因——一切都要程式設計師為計算機考慮得十分周到，所以我們想要機器人為人類服務代價可以說十分昂貴。而人類的大腦是目前自然界已知的，在問題求解、推理、決策、理解、學習等智慧行為方面最為高效、最為優異的生物進化產物，因而大腦的執行機制引起了自動化、計算機研究群體極大的研究興趣。類腦計算就是一種模仿神經生理學和生理心理學機制，以計算建模為手段並透過軟硬體協同實現的機器智慧計算。簡單的理解就是類腦計算完成了從“讓機器人怎麼做”到“教他們自學”的飛躍。
類腦計算的研究成果
類腦計算的研究大致可以分為神經科學的研究（特別是大腦資訊處理基本原理的研究），類腦計算硬體的研究和類腦處理演算法的研究三方面。而基於這三個方面，類腦智慧計算的未來發展重點有機器學習、類腦智慧機器人、神經形態硬體等方向。我們常常說的基於神經網路的機器學習就是一種類腦計算的技術；而英國曼徹斯特大學的SpiNNaker晶片、IBM公司的TrueNorth晶片、德國海德堡大學的BrainScaleS晶片以及前面提到的清華大學的“天機芯”都是神經形態硬體的研究成果。
我國的類腦智慧研究水平處於國際前沿。2016年，“腦科學與類腦科學研究”（簡稱“中國腦計劃”）被作為連線腦科學和資訊科學的橋樑正式提出。此外，多所高校也積極參與類腦計算的研究。其中，中科院開發的類腦認知引擎平臺能夠模仿哺乳動物的大腦，實現多感覺融合、決策等多種功能。自2019年“天機芯”首登《自然》封面後，“多陣列憶阻器存算一體系統”也發表於《自然》正刊。此次“類腦計算完備性”以及軟硬體去耦合的類腦計算系統層次結構更是清華大學計算機系以第一完成單位發表的首篇《自然》論文。
類腦計算的發展方向
來自清華大學、北京資訊科學與技術國家研究中心、美國特拉華大學科研團隊提出的類腦計算系統新框架——引入“類腦計算完備性”的概念，首次提出了對於系統計算過程和精度具有約束性的、軟硬體去耦合的系統層次結構。儘管各種基於類腦計算的演算法、模型設計不斷出現，科研人員也研發了各種類神經形態晶片，但他們往往需要特定的工具鏈才能正常執行，這樣的軟硬體割裂直接損害了類腦計算系統的程式設計靈活性和開發效率。這就像是不懂技術的產品經理和程式設計師常常意見相左一般，軟硬體的分離直接導致二者的相容性並不理想——軟體工程師們的想法因硬體技術問題無法實現。例如我國晶片設計一直處於前沿水平，但光刻機技術水平的落後直接導致被設計出來的高階晶片無法制造——“卡脖子”問題已然告誡我們在這個問題上不能顧此失彼。因此，此次“類腦計算完備性”的提出或許意味著我們關於未來機器人的想象不再是科幻小說中的內容，它將真正走向現實。
類腦計算技術的發展將推動影象識別、語音識別、自然語言處理等前沿技術的突破，隨著我們對機器人視聽感知和自主學習、以及無人駕駛技術等領域的應用需求越來越迫切，類腦計算應用將有望推動新一輪產業革命。（劉怡戀）
指導老師：中國傳媒大學副教授於晗
專家：中國傳媒大學訊號與資訊處理專業副研究員餘心樂
