北京时间网站建设,网站登录怎么退出,动态交互图网站,查商标来源#xff1a;学术头条 今年8月#xff0c;一辆来自清华的无人驾驶自行车登上了Nature的封面。这是中国的人工智能芯片首次登上Nature#xff0c;在全球引发热议。这辆自行车不仅可以平衡自身#xff0c;还可以绕过障碍物#xff0c;甚至可以响应简单的声音命令。自行车… 来源学术头条 今年8月一辆来自清华的无人驾驶自行车登上了Nature的封面。这是中国的人工智能芯片首次登上Nature在全球引发热议。这辆自行车不仅可以平衡自身还可以绕过障碍物甚至可以响应简单的声音命令。自行车能够按照声音命令改变方向或调整速度自行车检测并跟踪移动的人在必要时避开障碍物论文的通讯作者、清华大学精密仪器系教授、类脑计算中心主任施路平教授表示虽然这还是非常初步的一个研究但或许能够推动通用人工智能AGI计算平台的进一步发展。时隔三个月在昨天“2019腾讯科学WE大会”上施路平教授针对这篇论文进行了压轴演讲讲述了这一研究背后的故事并且告诉我们发展类脑计算和人工智能通用体的时机到了大数据文摘对这次演讲速记进行了不改变原意的编辑。类脑计算即借鉴脑科学的基本原理面向人工通用智能基于神经形态工程发展的新技术为什么我们要发展这样一个技术现在我们生活在一个万物互联的数码宇宙这个宇宙成长很快信息每两年翻一番整个“宇宙”迅速膨胀而且从不退步。这样一个宇宙是基于现在的计算机架构而计算机架构则基于冯诺伊曼架构冯诺伊曼架构是我个人认为是人类发展的最简洁漂亮、对人类影响最大的架构。它的特点是计算、存储分立计算、存储通过总线来回调度会耗费很多能量耽误时间且速度慢容易形成堵塞所以造成了带宽发展的瓶颈。2017年计算机图灵奖的两名得主David Patterson和John L Hennessy最近发表文章称未来十年是计算架构发展的黄金十年。我们过去使用计算机做计算现在我们使用它处理信息而数码宇宙每两年翻一番能耗无法承受还有我们现在生活在人工智能时代人工智能取得了很大的成绩尽管AlphaGo可以战胜世界冠军但我们面临很多瓶颈。简单的说我们必须满足5个条件充足的数据、确定性问题、完备的知识、静态的环境、单一的系统。举个例子如果我们让一个智能机器人从这里出去假如不进行事先编程他是做不到的为什么因为人用了几年的时间建立起这些概念“在哪里”“怎么出去”“走门还是窗”这些都与我们的通用智能有关所以我们要发展人工通用智能。我们原来碰到过一个动态的、很多系统交互在一起但仍能够处理的这是我们希望的人工通用智能要发展人工通用智能必须向脑学习。因为据我所知脑是整个宇宙目前唯一一个通用智能体我们把脑和电脑相比较发现“电脑强的人不强电脑不强的人强”。我们看过最强大脑那些叹为观止的、令我们非常羡慕的选手的能力其实对计算机来讲是小儿科我们发现两个系统其实原理不同但是互补的。所以借鉴脑科学的基本原理改造现在的计算机系统发展类脑计算是发展通用人工智能一个非常重要的部分因为这是它计算的基石。发展通用人工智能不是一个新的想法过去很多获得图灵奖的科学家写过类似的文章这是我们一直的梦想现在为什么是最好的时机呢因为随着我们精密仪器的发展我们对脑制造的越来越多我们似乎到了一个理解脑的关口超级计算机的发展可以使我们很好地做模拟仿真省钱、省力、省时间大数据和云计算给我们提供了一个像脑一样复杂的系统与脑交相呼应我们可以共同研究相互促进。另外新型纳米器件已经可以使我们去发展拥有人脑能耗水平的神经元和突触这样的电子器件所以现在是发展人工通用智能的最好时机。发展类脑计算去支持人工智能。在这里脑起着非常重要的作用。由于研究类脑计算时缺乏文献很多东西需要自己摸索所以感到非常苦恼。有一次我去爬山就故意让自己钻进森林迷路后来我根据太阳来定位方向然后一直走便走到高速公路上拦截到了一辆车又有一次我找了一个阴天进山我一直往高处爬爬到最高的地方盯住一个点然后一直走又走到了高速路。这两件事情让我思考脑在这里面起的是一个指南针的作用我们提供的是方向感因为这是唯一所知的通用智能体。在做研究时我喜欢做难一点的研究我认为“越难的反而越容易”因为太容易就会有很多的竞争者因此很难领先而如果研究比较难的问题到后来就几乎没有人竞争了。但是有一个前提条件研究的方向必须是正确的。我们人类的智能是建立在碳基上的而在硅基上我们建造了现在的数码宇宙。碳基和硅基它们的结构非常相近所以我们有一个信念碳基上能够实现的硅基上一定能够实现。发展类脑计算和人工通用智能真正的挑战既不是科学也不是技术而是因为“学科分类”使得我们没有合适的人去做这样的研究。而且脑科学和计算机科学一个是探索自然世界一个更关注应用它们是不同的文化、不同的语言目标也不一样。所以这个问题最最关键的是多学科的融合清华大学类脑研究计算中心有七个院系的老师组成覆盖脑科学、计算机、微电子、电子、精仪、自动化、材料等学科。我们七个院系的老师在一起用每周半天的时间反复讨论七年里我们只做了一件事情就是融合、融合、再融合。在这个过程中我们梳理了发展人工通用智能现在主要的两种技术路线一种是计算机主导的另一种是脑科学主导的。计算机主导的如机器学习在图像识别、语音理解、自然语言处理方面取得了辉煌的成绩但是它的泛化性差很难处理不确定的问题而脑科学主导的如神经计算机神经形态计算发展也很快但是由于我们不够理解脑的机制甚至极大地阻碍了它的发展。不过两条技术路线实际上是互补的将二者结合起来是目前我们认为最好的一种发展类脑计算的方法。实际上还有两条路可走一种叫Brain-Inspired Computing一种叫Brain-Like Computing。前者是基于计算机借鉴脑科学的基本原理来改变计算架构的后者是仿脑因为前者覆盖了后者所以我们用了“类脑”这样一个简单又明白的词涵盖这两部分。不理解人脑凭什么可以制造出类脑计算我们思考了很久后来我们得到了答案。计算机是把一个多元空间的信息转换成“010101”这样一种信息用计算来解决那么计算的CPU主频越来越快换句话说用的是时间复杂度的问题当你缩维度的时候相关性会丢失。人很容易确定一个物体是在真实空间里还是在镜子里计算机则很难这是根本原因我们不知道脑的基本原理但我们知道一个神经元接一千到一万个神经元。换句话说我们在这里把信息扩充了把相关性增强了我们用的是空间复杂度。另外我们脑还有脉冲来编码引进了时间的因素我们还利用了时空复杂度所以我们设想保持现在的计算机所有的优点保持时间复杂度的同时增加一块类脑芯片即增加了空间复杂度。如果我们以这种观点来看现在的技术就会发现现在的神经网络加速器是面向深度人工神经网络利用的就是空间复杂度而向脑一样工作的神经形态计算面向的是脉冲神经网络利用的是时空复杂度那何不把两种结合起来所以我们所以我们想了一个办法提出了天机芯片架构。我们用了3%的代价实现了既支持人工神经网络又支持向脑一样工作的脉冲神经网络还支持两个的异构建模我们还利用类脑芯片制造了一个自主行驶自行车。我们的想法是这样构建一个可以和系统互动的多模态的交叉研究平台我们利用环境变化逼迫这个系统变化帮它变化的时候我们便观察其变化遵循这种变化系统所应该遵循的基本原理从而帮助我们迭代发展。利用一块天机芯片我们就实现了感知、追踪、过障、避障。自动控制、语音理解自主决策芯片很重要软件也很重要因为如果没有软件应用工程师是不愿意去做应用软件的开发的。所以在我们实验室我们自己开发了一个软件工具链我们已经搭起了一个第一代的类脑计算机那么我们现在做的是“类脑云脑”。那么它和现在的云计算有什么差别云计算是把很多的技术整合起来而我们“类脑云脑”是面向人工通用智能的。因为大家知道人工通用智能的研究从根本上来讲不同于把很多的窄人工智能加载在一起。我们想把脑的弹性和计算机的刚性结合起来把数据驱动和知识推动结合起来把通用知识和推理结合起来当然这是一个非常有挑战耐心难过的长期的研究。我们的策略是循序渐进我们可以设想一下我们先专注在一个问题的研究使之可以成为第一代然后两个问题一起研究这可以成为第二代然后第三代第四代最后第五代从而到我们构建人工通用智能。我们发展类脑计算来支撑人工通用智能。因为它是通用智能所以它可以赋能各行各业可以有很多应用我们对其中一个应用“智能教育”特别感兴趣。因为教育的很多问题都可以通过这样的研究进行解决比如说我们高质量的教育资源很稀少所以造成教育不公再一个就是要因材施教我们每个人是不一样的另外经费有限我们的仪器有限很难做到真正的理论联系实际等等。随着类脑计算人共同用智能发展这些都会逐渐解决然后发展新的系统。但是还有一个很重要的因素因为教育最主要的是塑造人。我们回顾一下自工业革命以来我们发展了蒸汽机、发电机、计算机大数据到现在的万物互联我们一直在改变外部世界改变物质生活我们现在的世界有很多的矛盾我们忽然发现当物质生活发展很快的时候精神生活实际上没有同步发展这一次我们在智能时代我们发展类脑计算我们有机会向内发展审视我们的内心。我通常只参加学术的活动这次之所以接受腾讯的邀请来做演讲是因为他们提出了一个“科技向善”的理念和我们的理念相通我们衷心希望在人类发展技术探索外界世界的同时也能够研究一下我们的内在世界内外兼修共同发展建设一个美好和谐的世界。未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能互联网和脑科学交叉研究机构。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
