人工智能(néng)技術越來越成(chéng)爲我們的日常話題，不再是陌生的高科技，不再是遙遠的高科技，随着科技的進(jìn)一步發(fā)展，人工智能(néng)繼續叠代，類腦計算悄然走紅，那什麼(me)是類腦計算呢？我們看看專家們是怎麼(me)來诠釋的。

　　據科技日報報道(dào)，12月16日至17日，由北京未來芯片技術高精尖創新中心及清華大學(xué)微電子學(xué)研究所聯合主辦的“北京高精尖論壇暨2019未來芯片論壇”在清華大學(xué)舉行，這(zhè)次論壇上，類腦計算成(chéng)爲多位權威專家熱議的人工智能(néng)研究方向(xiàng)。

　　類腦計算又被稱爲神經(jīng)形态計算（NeuromorphicComputing）。它不僅是學(xué)術會議關注的新熱點，産業界也在探索之中。

　　11月中旬，英特爾官網宣布了一則消息：埃森哲、空中客車、通用電氣和日立公司加入英特爾神經(jīng)形态研究共同體（INRC），該共同體目前已擁有超過(guò)75個成(chéng)員機構。

　　如果說，當下人工智能(néng)發(fā)展浪潮正波濤洶湧的話，類腦計算就是浪潮之下的洋流。雖不太引人注意，未來卻有可能(néng)改變人工智能(néng)發(fā)展趨勢。

　　原因之一是，深度學(xué)習雖在語音識别、圖像識别、自然語言理解等領域取得很大突破，并被廣泛應用，但它需要大量的算力支撐，功耗也很高。

　　“我們希望智能(néng)駕駛汽車的駕駛水平像司機一樣，但現在顯然還(hái)達不到。因爲它對(duì)信息的智能(néng)判斷和分析不夠，功耗也非常高。”清華大學(xué)微納電子系教授吳華強告訴科技日報記者，人工智能(néng)算法訓練中心在執行任務時動辄消耗電量幾萬瓦甚至幾十萬瓦，而人的大腦耗能(néng)卻僅相當于20瓦左右。

　　北京大學(xué)計算機科學(xué)技術系教授黃鐵軍也舉了一個生動的例子：市場上應用深度學(xué)習技術的智能(néng)無人機已經(jīng)十分靈巧，但從智能(néng)程度上看，卻與一隻蒼蠅或蜻蜓相差甚遠，盡管體積和功耗比後(hòu)者高很多。

　　到底什麼(me)是類腦計算，它又憑什麼(me)赢得學(xué)術界和産業界的寵愛？

　　“類腦計算從結構上追求設計出像生物神經(jīng)網絡那樣的系統，從功能(néng)上追求模拟大腦的功能(néng)，從性能(néng)上追求大幅度超越生物大腦，也稱神經(jīng)形态計算。”黃鐵軍接受科技日報記者采訪時說。

　　類腦計算試圖模拟生物神經(jīng)網絡的結構和信息加工過(guò)程。它在軟件層面(miàn)的嘗試之一是脈沖神經(jīng)網絡（SNN）。

　　現在深度學(xué)習一般通過(guò)卷積神經(jīng)網絡（CNN）或遞歸神經(jīng)網絡（RNN）來實現。“CNN和RNN都(dōu)屬于人工神經(jīng)網絡，其中的人工神經(jīng)元，至今仍在使用上世紀40年代時的模型。”黃鐵軍說，雖然現在設計出的人工神經(jīng)網絡越來越大，也越來越複雜，但從根本上講，其神經(jīng)元模型沒(méi)有太大改進(jìn)。

　　另一方面(miàn)，在深度學(xué)習人工神經(jīng)網絡中，神經(jīng)元之間的連接被稱爲權值。它們是人工神經(jīng)網絡的關鍵要素。

　　而在脈沖神經(jīng)網絡中，神經(jīng)元之間卻是神經(jīng)脈沖，信息的表達和處理通過(guò)神經(jīng)脈沖發(fā)送來實現。就像我們的大腦中，有大量神經(jīng)脈沖在傳遞和流轉。

　　黃鐵軍告訴記者，由于神經(jīng)脈沖在不停地傳遞和流轉，脈沖神經(jīng)網絡在表達和處理信息時，比深度學(xué)習的時間性更突出，更加适合進(jìn)行高效的時空信息處理。

　　也有人從硬件層面(miàn)去實現類腦計算，比如神經(jīng)形态芯片。

　　2019年7月，英特爾發(fā)布消息稱，其神經(jīng)形态研究芯片Loihi執行專用任務的速度可比普通CPU快1000倍，效率高10000倍。

　　“在對(duì)信息的編碼、傳輸和處理方面(miàn)，我們希望從大腦機制中獲得啓發(fā)，將(jiāng)這(zhè)些想法應用到芯片技術上，讓芯片的處理速度更快、水平更高、功耗更低。”吳華強也在進(jìn)行神經(jīng)形态芯片相關研究，他告訴科技日報記者。

　　吳華強介紹，在傳統的馮·諾依曼架構中，信息的處理和存儲是分開(kāi)的，而人的大腦在處理信息時，存儲和處理是融爲一體的。

　　“所以我們在嘗試研發(fā)存算一體化的芯片，希望通過(guò)避免芯片内部不停地搬運數據，來大幅提高芯片的能(néng)效比。”吳華強說，他的團隊現在也已研發(fā)出存算一體的樣品芯片。

　　談到類腦計算的進(jìn)展，黃鐵軍告訴記者，目前類腦計算仍在摸索階段，還(hái)缺乏典型的成(chéng)功應用。但商業公司已經(jīng)嗅到味道(dào)，相關技術獲得規模性應用可能(néng)不需要太長(cháng)時間。

　　“現在的神經(jīng)形态計算還(hái)比較初步，它的發(fā)展水平跟現有主流人工智能(néng)算法相比，還(hái)存在一定差距。”中科院自動化所研究員張兆翔接受科技日報記者采訪時認爲，但作爲一種(zhǒng)新的探索方式，應該繼續堅持，因爲它可能(néng)就是未來人工智能(néng)技術發(fā)展的重要突破口。（記者劉園園）

　　看完了這(zhè)篇報道(dào)，想必您也堆類腦計算有了了解。想要在AI人工智能(néng)方面(miàn)發(fā)展和探索，就要了解行業的新知識和新動态。中山網訊科技也在AI人工智能(néng)方面(miàn)積極的探索，我們對(duì)于人工智能(néng)的知識是非常渴望的，并在AI人工智能(néng)公園方面(miàn)積累了寶貴的經(jīng)驗，更多相關信息，歡迎您咨詢中山網訊科技！

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