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清华“天机芯”团队再发重磅研究!以全新类脑计算系统实现通用人工智能

10月15日,清华大学计算机系张悠慧团队和精仪系施路平团队与合作者发表一项最新类脑计算体系结构的突破性研究成果,首次提出“类脑计算完备性”以及软硬件去耦合的类脑计算系统层次结构,通过理论论证与原型实验证明该类系统的硬件完备性与编译可行性,以及利用“天机”芯等硬件性能架构相互兼容,扩展类脑计算系统应用范围,使之能支持通用计算。从而以完善的计算完备性与软硬件去耦

10月15日,清华大学计算机科学系张团队和美术系石团队发表了最新类脑计算体系结构的突破性研究成果,首次提出了“类脑计算完备性”和软硬件解耦的类脑计算系统层次结构。通过理论论证和原型实验,证明了该类系统的硬件完备性和编译可行性,并利用“天极”核等硬件性能架构的兼容性,扩展了类脑计算系统的应用范围,支持通用计算。因此,具有完美的计算完整性和软硬件的解耦层次结构,可以用类似大脑的计算来构建通用的人工智能。

据报道,这一最新突破性研究成果今天上午发表在顶级科学期刊《自然》上。

本文作者表示,这一重要研究成果为内部脑计算系统的开发提供了理论基础。类脑计算是一般人工智能的重要计算能力,类脑计算系统新的分层架构有助于建立一般人工智能的标准和发展。

去年8月,石领导的科研团队在《《自然》》杂志第一周封面上发表了世界首个异构融合大脑如计算核心——《天空运动》,而这个芯片驾驶了一辆实验性的“无人自行车”,在芯片和人工智能两大领域实现了中国《自然》论文的零突破。该成果被两院院士评选为2019年中国十大科技进步和科技部十大科技进步。

当时《自然》主编史奇普博士在接受新华社独家采访时,盛赞清华的《天机芯片》论文将计算机科学研究与人工智能中的神经科学研究相结合,是人工智能领域的重要里程碑。

而且芯片只是硬件的产物,所以需要支持类脑计算架构,可以实现类脑计算的软硬件兼容,快速提升类脑计算的开发效率。

类脑计算不同于传统的计算机体系结构,后者是围绕图灵的完整、完善的冯·诺依曼体系结构,而前者没有广义的系统层次结构。为此,在前期研究基础上,今年,研究团队提出了一个具有“类脑计算完备性”概念的高度普适性和普适性的类脑计算系统层次结构。根据刚刚发布的论文,这个结构主要包括软件、硬件和编译三个层次。

其中,软件层指的是神经形态学应用开发框架,研究小组设计了一种构造性的变换算法,将任意一个图灵可计算函数变换成类似于计算的大脑的完整硬件上的模型;硬件层包括所有类脑芯片和架构模型,以EPG接口为纽带,最大化其对不同硬件的适应性,形成完整的类脑计算硬件架构;编译层位于两者之间,将一个程序转换成硬件支持的等价形式,实现类脑计算与传统数字计算的融合,从而为支持各种应用(不限于神经网络类型)的编程,提高脑启发式计算的开发能力提供基础。

类脑计算机层级(左)与现有通用计算机的对比

基于上述理论和算法,研究者构建了支持通用图形处理器、类脑天体芯片、基于阻性记忆的神经形态学芯片的软件工具链实例,并利用智能自行车、鸟瞰模拟、QR分解等技术论证了设计的可行性。同时,测试表明,这种设计可以大大提高系统优化空间,进而显著提高系统性能。据

清华大学介绍,研究成果处于起步阶段,属于类脑计算方向,在类脑计算系统领域做出了基础性和原创性的贡献,填补了完备性理论和相应系统的空白

众所周知,摩尔定律面临挑战,传统数字计算能力的进步正在放缓,从而促使人们寻找替代品。长期以来,科学家们一直被大脑的计算能力所吸引。由于它的神经元和突触结构,它具有独特的信息处理性能,这导致了类似大脑的计算这一新的科学领域。

类脑计算是借鉴生物神经系统的信息处理模式和结构的计算理论、体系结构、芯片设计、应用模型和算法的总称。

2007年2月,在德国举行的首届类脑智能国际研讨会上,森霍夫、伯恩哈德等人首次发表了对类脑智能的研究,将类脑智能定义为高度进化的生物大脑的智能,从而开启了一个新的类脑计算时代。

十年后,卡米塔尼团队提出了基于深度学习的神经解码研究,分析了计算机视觉模型与人脑视觉的联系和区别,开启了脑信号数据和代码的来源,从而为类脑计算提供了基本的编码知识,使类脑计算的能力向前迈进了一大步。

目前整个大脑类计算行业还处于“盲人摸象”的起步阶段,缺乏典型的成功应用。清华大学在类脑计算领域连续发表三篇计算研究论文,给类脑计算一个新的发展方向。

钛媒从清华大学了解到,基于现有天机芯片的天机仿脑电脑于今年年初上市,其系统能够满足仿脑智能应用的需求。目前,清华大学类脑计算研究中心正在开发第三代“天空运动”和新型类脑计算机,但发布时间尚未透露。

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