在未来二十到三十年内，谁要想主导世界经济，谁就必须在类脑计算领域领先

　　黑科技自行车的“大脑”

　　何以登上《自然》封面？

　　如何让一辆单车自主行走？清华大学自动化系教授赵明国或许是最有发言权的人之一，他研究智能自行车已经五年多。经过几轮升级进化，这台通体黑色的高科技自行车已经可以在变速跟踪目标的同时主动躲避障碍、理解语音指示并自主决策了。

　　这归功于它的“大脑”，一枚名为“天机”的人工智能芯片。“自行车只是天机芯的一个应用，目的就是验证这款芯片的设想是可行的。”赵明国对《中国新闻周刊》说。“当然了，现在还不能指望车子摔倒后自己学着站起来。”

　　尽管AI一词最初就是用于表达与人类智能相似的机器智能的含义，但在其跌宕起伏的发展过程中，AI的内涵已经发生了变化，成为机器学习、统计分析的代名词，远离了智能的初衷。在这种情况下，一些“不忘初心”的研究人员共同成立了人工通用智能协会，并确定使用人工通用智能(Artificial general intelligence)作为该领域的正规称谓。

　　在人工通用智能领域，基于计算机科学的算法是主流，其具体应用如图像识别、语言处理和游戏等，已然深入日常生活，可以高度准确地完成指定任务，但还无法像人一样具有思考和决策的智慧。另一个发展方向则是以生物领域的神经科学为导向，试图模仿人类大脑皮层，但还没有成熟的应用。由于两者在公式和编码方案上的根本差异，此前分别依赖于截然不同平台。

　　天机芯试图突破瓶颈，实现“异构融合”，即融合两种人工智能范式，不仅在算法上，更是在硬件上。包括赵明国在内，清华大学类脑计算研究中心的整个团队与这个设想周旋了七年。

　　今年8月，天机芯登上《自然》杂志的封面。“异构融合本身是颠覆性的，没有经验可借鉴，也没有参考资料。”此次研究的合作单位成员、新加坡科技与设计大学终身副教授、人工智能实验室主任赵蓉解释说。赵明国在接受《麻省理工科技评论》采访时表示，“天机芯为未来人工通用智能的发展提供了一种可能的解决方案”，国内媒体则称赞说，“这实现了中国在芯片和人工智能两大领域Nature论文零的突破”。

　　“人工通用智能最好的前景就是将机器学习与大脑建模结合起来，这也是异构融合方案吸引人的地方”

　　天机芯被安置在自行车后座一个黑色盒子里，实际上还没有小拇指甲盖大，准确数字是3.8㎜×3.8㎜，上面密密麻麻地排列着156个计算单元，在更微观的层面，共包含四万个神经元和一千万个突触。

　　仅从数量上看，单枚芯片的智力还不如一只果蝇，这种常被拿来实验的昆虫有几十万到一百万个神经元，是人脑神经元数量的两千多万分之一。“这只是个基础，证明可以在这么小的板子上高密度计算，未来还会不断优化。”团队成员之一、清华大学计算机科学与技术系教授张悠慧解释说。

　　模拟人脑的基础归功于团队另一位成员，清华生物医学工程系副教授宋森。他建立了一个可以综合表达神经元特性的数学模型，继而用器件和电路模拟出来，把对人脑神经回路的观察应用到算法和芯片构建上。

　　硬件的设计思路，就是总结出人工通用智能两种模式的共性，共享给神经元和突触，让神经元和突触本身可自由配置，既可以服务基于计算机科学的人工通用智能算法，也可以服务受神经科学启发的模型和算法，达到混合、协同的效果。这就好比一个可以兼容苹果IOS和安卓的手机系统，尽量总结出两者的共性并支持之，同时保留IOS和安卓的个性，灵活设计硬件，使之能按需配置，既能支持苹果，又能支持安卓。

　　系统芯片是软件和硬件的结合，张悠慧的工作便是设计软件工具链，让上层算法能够在芯片上跑起来，简单地说，就是通过工具链将不同层面的算法自动匹配到芯片的不同位置。

　　忆阻器主要发明人、加州大学洛杉矶分校物理系教授理查德·斯坦利·威廉姆斯(Williams, R. Stanley)在给《中国新闻周刊》回复的邮件中写道：“人工通用智能的瓶颈在于我们缺乏对人类大脑的了解，最好的前景就是将机器学习与大脑建模结合起来，这也是异构融合方案吸引人的地方，它允许不同方案混合起来解决单个领域出现的问题。”