第一次作业

人工智能领域的前沿技术介绍、展望、应用————类脑计算算法

类脑计算

类脑研究是世界各大国间竞争博弈的战略重点，正进一步促成脑科学与计算机等多种学科的交叉融合，带动新一轮的科技革命，以信息手段加速人类对大脑的认知、模拟及融合，有望为人类构建能力强大的“超级大脑”.
类脑研究主要以“人造超级大脑”为目标，借鉴人脑的信息处理方式，模拟大脑神经系统，构建以计算为基础的虚拟机器脑；通过脑机交互技术，构建虚拟脑与生物脑一体化的超级大脑，最终建立新型的计算结构和智能形态. 将类脑研究称为 Cybrain (cybernetic brain)，即仿脑及融脑之意.类脑研究以神经科学与计算机微电子、材料、心理、物理、数学等大学科交叉为突破方式；以信息技术为主要手段认识脑、模拟脑、融合脑；以超级大脑为核心目标，实现以计算为基础的虚拟机器脑与生物脑的一体化.
类脑智能发展有三个层面的目标，分别是结构层次模仿脑、器件层次逼近脑、功能层次超越脑。具体来说，结构层次，主要研究基本单元（各类神经元和神经突触等）的功能及其连接关系（网络结构），通过神经科学实验的分析探测技术完成；器件层次，重点在于研制模拟神经元和神经突触功能的微纳光电器件，在有限物理空间和功耗条件下构造出人脑规模的神经网络系统，如研制神经形态芯片、类脑计算机；功能层次，对类脑计算机进行信息刺激、训练和学习，使其产生与人脑类似的智能甚至涌现自主意识，实现智能培育和进化，学习、记忆、识别、会话、推理、决策以及更高智能。

现状

目前已有传感器可以采集到脉冲数据，这为类脑计算机的输入提供了有力支撑。

• 随着大规模视频监控、无人驾驶等应用需求的出现，对更灵敏、更智能和复杂度更低的机器感知算法是必然发展方向，脉冲阵列式感知信号表达和基于脉冲神经网络的检测跟踪识别算法必将成为未来的主流。
• 类脑计算技术的发展将推动图像识别、语音识别、自然语言处理等前沿技术的突破，机器人视听感知和自主学习是很有希望的应用方向，无人驾驶等领域应用需求也很迫切，类脑计算应用有望推动新一轮产业革命。
• 目前类脑计算离工业界实际应用还有较大差距，这也为研究者提供了重要研究方向与机遇。我们认为基于脉冲神经网络的类脑芯片在未来 5~10 年将会是一个重要的研究题目，其产业化前景是否能够被工业界广泛接受，则取决于研究者在此期间是否能够在某些方面取得突破进展，其中视听感知是最有希望率先突破的方向。

现阶段类脑智能研究发展依然缓慢。

• 一是由于脑机理认知尚不清楚。大脑是人类进化的高级产物，重量约1.5公斤，占体重2%，功耗约20瓦，占全身功耗20%，当前人类对大脑的认识还不足5%，尚无完整的脑谱图可参考；
• 二是由于类脑计算模型和算法尚不精确。神经元连接的多样性变化性，使得前馈、反馈、前馈激励、前馈抑制、反馈激励、反馈抑制的建模不精确，脑功能分区与多脑区协同的算法不准确；
• 三是现有计算架构和能力制约。现在计算系统是冯诺依曼架构，计算与存储分离，系统功耗高、并行度低、规模有限，而类脑计算系统是非冯诺依曼架构，计算与存储统合，高密度、低功耗，颠覆现有架构的代价较大。

应用

国际类脑计算的应用

• 美国于2013年启动“BRAIN计划”，将大脑结构图建立、类脑相关理论建模、脑机接口等列为研发重点；
• 欧盟于2013年提出“人脑计划”，重点开展人脑模拟、神经形态计算、神经机器人等领域研究
• 2015 年 3 月，德国海德堡大学在一个 8 英寸硅片上集成了 20 万神经元和 5 000 多万突触，采用这种“神经形态处理器”的类脑计算机成功运行。
• 2016 年 3 月，欧盟人类大脑计划宣布把刚刚建成的两套类脑计算机通过互联网对外开放使用，以支持神经微回路模拟以及在机器学习和认知计算中应用类脑原理的相关研究。这两套系统即上面提到的德国海德堡大学的 BrainScaleS 系统和英国曼彻斯特大学的 SpiNNaker 系统。
• 2016 年 8 月，IBM 苏黎世研究院制造出脉冲神经元。与之前采用电阻、电容等模拟器件构造模拟神经元不同，这种人造神经元使用相变材料，特征尺寸达到纳米级别，未来可以小到 14 nm。每个单元能稳定存储 3 比特数据，还能执行多种计算，如检测数据关联等，并且像生物神经元一样具有随机性。
• 2016 年 9 月，日本东海大学绘制出首个果蝇全脑神经网络 3 维图谱，共计 10 万神经元。
• 近年来研究人员逐渐向神经网络中融入记忆、推理和注意等机制。此外，还开展不同脑区协同认知模型研究，构建面向通用智能的类脑认知计算模型。如，加拿大滑铁卢大学研制的SPAUN脑模拟器，将250万个神经元模块化地分割为10余个脑区，实现了模拟笔迹、逻辑填空、工作记忆、视觉信息处理等能力。

国内类脑计算的最新成果
2019年８月１日 ，清华大学精密仪器系施路平团队幵发的全球首款异构融合类脑计算芯片 “天机芯” 驱动的 “无人驾驶自行车” 登上了最新一期《自然》杂志封面。 该芯 片是世界首款异构融合类脑芯片，也是世界上第一个既可支持脉冲神经网络又可支持人 工神经网路的人工智能芯片 。 施路平等人发表的 “面向人工通用智能的异构天机芯 片架构” 论文也实现了中国在芯片和人工智能两大领域《自然》论文零的突破。据悉 ，相比于当前世界先进的ＩＢＭ的TrueNorth 芯片 ，２０１７年流片成功的第二代 “天机芯” 密度提升 ２０％ ，速度提高至少１０倍 ，带宽提高至 少 100 倍，灵活性和扩展性更好。

类脑计算发展的展望

类脑计算经过几十年的发展，取得了令人欣喜的成果。然而，受限于对复杂神经系统的认知，我们只是揭开了其神秘面纱的一角。随着实验技术的进步与解剖学、生物学和生理学等相关领域研究的发展，我们必将对大脑的计算模式有更深、更多的了解，实现类脑计算将不是梦想。可以预见，类脑计算将是未来很长一段时间人类科学技术研究的热点和前沿。同时，随着人类对于智能系统、智能机器人的需求不断增加，类脑计算将具有非常广阔的应用前景。