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类脑机: 像人脑那样工作思考

  让机器像人脑一样工作——这不是幻想,已经有科学家走在实现它的路上。

  据外媒报道,英国曼彻斯特大学计算机科学学院“激活”了世界上最大的“大脑”——一台类脑超级计算机SpiNNaker。据曼彻斯特大学官网介绍,这台计算机拥有100万个处理器内核(processor cores),每秒可进行200万亿次运算,处理信息的方式与人脑类似。SpiNNaker设计师、计算机工程教授史蒂夫·弗伯表示,该类脑超算“重构了传统计算机的工作方式”。

  模拟生物大脑的信息处理方式

  “SpiNNaker之所以被称为类脑超级计算机,是因为它在模仿生物大脑处理信息的方式,而且处理速度和规模远超同类机型,但在体系结构上与传统意义的超级计算机有明显不同。我更倾向于把这类模仿生物大脑的机器统称为‘类脑机’。”北京大学计算机科学技术系主任黄铁军在接受科技日报记者采访时表示,超级计算机往往是指性能更高、规模更大的传统计算机,而类脑机则是指借鉴、模拟生物大脑神经系统结构和信息处理过程的智能机器,而非单纯进行计算任务的传统计算机。

  美国加州科技大学校长秦志刚也持有相同观点。“类脑机与传统计算机的工作方式不同。”他表示,个人计算机往往只有1个中央处理器(CPU),该CPU功能强大,可处理多种任务,但在这种模式下,任务只能被接续处理,即处理完一个、才能处理下一个。但类脑机的原型——生物大脑的工作方式并非如此。据统计,人的大脑中约有1000亿个神经元,这些神经元是人脑神经系统最基本的结构和功能单位。每个神经元均可被看成是一个简化版CPU,其计算功能虽比不上计算机的CPU,但胜在数量多,且每个神经元均可独立完成任务。简而言之,可以把大脑看成是由多个同时运转的CPU组成的机器,其具有高效的多任务信息处理能力。

  常规超级计算机虽也有大量CPU,但是这些CPU只能进行简单并行工作,相比之下,生物神经元相互连接形成的网络结构要复杂得多。

  那么,类脑机如何模仿生物大脑中神经元之间的信息交换和处理过程?

  大脑中每个神经元通过数千个神经突触与其他神经元连接,构成可感知、综合处理、反馈信息的神经网络系统。感知到外界信号后,上游神经元可将信号以神经脉冲的形式“发送”给多个下游神经元,下游神经元再将这一脉冲信号传递给更多的神经元。这些神经脉冲信号在神经元之间的传递过程实际上就是大脑处理信息的过程。

  “类脑机通过大规模神经形态芯片模拟生物神经网络,每块芯片上都集成了大量电子或光子神经元和突触阵列。”黄铁军介绍,与生物神经元不同,电子版神经元的连接状态可通过软件实现。类脑机处理信息也采用传递神经脉冲信号的方式进行,只是通常不是直接采用生物神经网络的连接模式,而是采用路由交换的方式,提高灵活性。一种典型的做法是将脉冲信号打包,然后利用包裹上的“投递地址”等信息实现面向下游神经元的精准投递;待下游神经元收到大量的信息包,而后根据自身的处理特性生成新的脉冲,再将信息“投递”出去,周而往复。当这种类脑机的计算精度达到一定程度后,就能产生仅生物大脑才具有的某些功能,甚至可能出现“灵感涌现”等高级智能。

  更节能,可促进相关学科发展

  1981年,美国生物学家杰拉尔德·艾德曼提出了“综合神经建模”理论,这位科学家成为仿真生物大脑领域的先驱者。30多年来,人们花费了大量的精力、财力研究类脑算法、模型及配套硬件设施。以SpiNNaker为例,该项目始建于2006年,迄今已花费了约1500万欧元。

  那么,类脑机为何能让人们如此着迷并为之付出诸多努力?“类脑机拥有现阶段主流人工智能模型(如深度神经网络)无法比拟的高智能、低能耗的优势。”中国科学院自动化研究所副所长刘成林表示,深度神经网络往往只具有完成单一任务的智能,如图片识别、语音识别等,缺乏综合处理不同场景信息的能力,这也是制约其未来发展的瓶颈问题之一。类脑机则得益于模仿大脑的“先天优势”,在综合感知、推理等方面的能力更为突出。

  类脑机在低能耗方面具有显著的优势。人脑执行计算任务所消耗的能量要比目前通用计算机低很多。正如欧盟在其推出的《人类大脑计划(Human Brain Project)》报告中指出,在处理等量任务时,目前没有任何人工系统能够媲美人脑的低能耗。人类大脑的能耗功率一般在20瓦左右,而一台常用笔记本电脑的耗能功率约为100瓦。这种差距在基于人工神经网络的人工智能上表现得更为显现。2016年,阿尔法狗对战围棋九段高手李世石时,该人工智能程序的功耗达1兆瓦,将近人脑的5万倍。“现阶段类脑机的能耗虽无法降至人脑水平,但比人工神经网络节能。”刘成林表示。

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