類腦智能已然成為人工智能領(lǐng)域中的熱詞。近日，“問天I”類腦計(jì)算機(jī)技術(shù)成果在江蘇南京發(fā)布，該計(jì)算機(jī)模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行，是國內(nèi)目前技術(shù)領(lǐng)先、規(guī)模最大的類腦計(jì)算機(jī)。

　　類腦智能又被稱為神經(jīng)形態(tài)計(jì)算，它通過模仿人類大腦的運(yùn)作方式，讓計(jì)算機(jī)軟硬件實(shí)現(xiàn)信息高效處理。相比傳統(tǒng)意義上的人工智能，它具有低功耗、高算力的特點(diǎn)。

　　“人腦是目前已發(fā)現(xiàn)的最復(fù)雜的信息處理系統(tǒng)，它的簡約高效無與倫比。因此人工智能領(lǐng)域的專家們設(shè)想，能否以大腦為原型開發(fā)出更強(qiáng)大的人工智能。”談起類腦智能，北京工商大學(xué)計(jì)算機(jī)與人工智能學(xué)院教授吳靜珠對科技日報記者表示。

　　模型驅(qū)動的人工智能技術(shù)存在局限

　　今年，多款大語言模型面世，全球掀起了一波又一波人工智能熱潮。目前，以大模型為代表的人工智能主流應(yīng)用，事實(shí)上都是模型驅(qū)動的。程序開發(fā)者為軟件設(shè)置了行為和結(jié)構(gòu)，在此基礎(chǔ)上，軟件可以通過數(shù)據(jù)不斷得到訓(xùn)練，形成可以與人互動的人工智能。

　　“這種技術(shù)路線的局限性很明顯，大模型需要高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，我們不得不為此付出很多人力；更為突出的問題是大模型訓(xùn)練所耗費(fèi)的計(jì)算資源非常龐大，需要超級算力的支撐。另外這種人工智能的自主學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力較弱，邏輯分析和推理能力相對欠缺。”吳靜珠介紹。

　　1956年，在計(jì)算機(jī)科學(xué)大家云集的達(dá)特茅斯會議上，科學(xué)家們就提出或許可以依托腦神經(jīng)科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)這兩大基礎(chǔ)領(lǐng)域，建立多學(xué)科協(xié)同的工作機(jī)制，開發(fā)出達(dá)到甚至超越人類水平的人工智能。但是，對于當(dāng)時的技術(shù)水平來說這些想法太過超前，無法實(shí)施，直到近些年才被提上日程。

　　吳靜珠強(qiáng)調(diào)，腦科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)是開發(fā)類腦智能最重要的基礎(chǔ)學(xué)科。近年來，隨著功能核磁共振等成像技術(shù)的發(fā)展，人類對大腦的認(rèn)知水平有了很大提高，這為仿照大腦設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī)軟硬件提供了必要條件。

　　軟類腦和硬類腦是實(shí)現(xiàn)類腦智能的兩大路徑

　　北京工商大學(xué)教授、發(fā)展中世界工程技術(shù)科學(xué)院院士韓力群認(rèn)為，簡單來說，類腦智能的實(shí)現(xiàn)路徑大致可以分為軟類腦和硬類腦兩類。吳靜珠解釋道，這二者的主要區(qū)別在于側(cè)重點(diǎn)不同，前者重算法，后者重硬件。雖然路徑不同，但是總體來看二者相輔相成。

　　軟類腦主要側(cè)重讓算法和模型能夠模擬大腦的工作模式。雖然沒有神經(jīng)細(xì)胞、蛋白質(zhì)等物質(zhì)，但是計(jì)算機(jī)可以模仿大腦的信息加工機(jī)制，把現(xiàn)實(shí)中的物質(zhì)形式化，從而在軟件中模擬大腦。

　　硬類腦主要側(cè)重在硬件材料方面尋求突破，通過開發(fā)神經(jīng)形態(tài)的芯片（如類腦芯片）和其他介質(zhì)，以生物電子學(xué)、神經(jīng)形態(tài)工程等學(xué)科為基礎(chǔ)，模擬生物神經(jīng)元乃至整個大腦。韓力群表示，硬類腦走的道路就是“先追求形似，再考慮神似”。在一枚理想的類腦芯片當(dāng)中，包含許多相當(dāng)于神經(jīng)元的處理器，這些處理器之間的通信系統(tǒng)相當(dāng)于神經(jīng)纖維，突觸等結(jié)構(gòu)可能也會被模擬。

　　吳靜珠介紹，軟類腦路線和傳統(tǒng)人工智能的開發(fā)同樣強(qiáng)調(diào)算法，有較多的技術(shù)積累，所以目前發(fā)展速度較快。而硬類腦所需的新材料、新產(chǎn)品在研發(fā)上還處于起步階段。

　　“雖然軟類腦和硬類腦的實(shí)現(xiàn)路徑不同，但是從大方向上看，它們的目標(biāo)是一致的，兩種路線的探索過程和創(chuàng)造出的成果也能為彼此提供支持。所以說，兩條實(shí)踐路徑都是有價值的。”吳靜珠說。

　　類腦智能技術(shù)發(fā)展需多學(xué)科交叉協(xié)作

　　吳靜珠介紹，2013年左右，部分發(fā)達(dá)國家的類腦智能研究率先起步，我國的相關(guān)研究是在2016年左右啟動的。截至目前，北京、上海的一些高校和科研機(jī)構(gòu)已經(jīng)取得了一些成果。如2019年8月，清華大學(xué)施路平團(tuán)隊(duì)開發(fā)出了全球首款異構(gòu)融合類腦計(jì)算芯片，該芯片結(jié)合了類腦計(jì)算和基于計(jì)算機(jī)科學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，有望促進(jìn)人工通用智能（AGI）的研究和發(fā)展；2020年1月，清華大學(xué)錢鶴、吳華強(qiáng)團(tuán)隊(duì)與合作者研發(fā)出全球首款多陣列憶阻器存算一體芯片。

　　在產(chǎn)業(yè)界，百度、科大訊飛、阿里巴巴、華為等企業(yè)都在近幾年提出了一些與類腦智能應(yīng)用相關(guān)的概念，隨著類腦科學(xué)研究取得進(jìn)展，“電子腦”正在從文字概念轉(zhuǎn)向現(xiàn)實(shí)應(yīng)用。據(jù)了解，已經(jīng)正式開展應(yīng)用的“問天I”類腦計(jì)算機(jī)具備5億神經(jīng)元、2500億突觸智能規(guī)模，神經(jīng)元數(shù)、突觸規(guī)模位居全球第二，較現(xiàn)有計(jì)算系統(tǒng)能效提升10倍以上。在成果發(fā)布會上，“問天”類腦超算團(tuán)隊(duì)表示，將繼續(xù)研發(fā)新一代類腦計(jì)算機(jī)，進(jìn)一步革新類腦計(jì)算芯片架構(gòu)與軟件系統(tǒng)框架，打造引領(lǐng)未來發(fā)展的類腦計(jì)算平臺。

　　盡管類腦智能技術(shù)已經(jīng)取得了很大進(jìn)步，但人類目前對人腦的了解依然是不夠的。吳靜珠提醒，人類目前對于人腦和神經(jīng)系統(tǒng)如何產(chǎn)生感覺、知覺、情緒、思維、意識，如何創(chuàng)造語言、行為，仍然一知半解。類腦智能研究要想取得更高水平的研究成果，就需要更多腦科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論研究和成果突破。

　　“類腦智能還需要生物醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)、電子信息技術(shù)等多領(lǐng)域多學(xué)科的交叉協(xié)作才能取得更高層次的發(fā)展。盡管剛剛起步，但我相信它的未來值得期待。”吳靜珠總結(jié)道。（孫明源）