雷鋒網(wǎng)按：2017 年 7 月 28-30 日，由 中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）主辦的高端學(xué)術(shù)活動(dòng)——中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)學(xué)科前沿講習(xí)班（CCF Advanced Disciplines Lectures，簡(jiǎn)稱(chēng) ADL）第 81 期在北京中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所舉辦。

本期講習(xí)班由北京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)系主任，信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授黃鐵軍主持，另有六名來(lái)自學(xué)界、業(yè)界的大牛，為現(xiàn)場(chǎng)百名學(xué)員講解了“類(lèi)腦計(jì)算”相關(guān)的前沿與應(yīng)用。雷鋒網(wǎng)亦來(lái)到現(xiàn)場(chǎng)聽(tīng)講。

北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授，計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)系主任，國(guó)家杰出青年科學(xué)基金獲得者，教育部長(zhǎng)江學(xué)者特聘教授

黃鐵軍教授回顧計(jì)算機(jī)和人工智能的發(fā)展，提出目前我們正處于神經(jīng)形態(tài)計(jì)算類(lèi)腦計(jì)算機(jī)的元年。以AI的誕生、制造強(qiáng)AI、繪制大腦地圖、神經(jīng)形態(tài)計(jì)算、AI睜開(kāi)眼睛為框架體系講解了類(lèi)腦計(jì)算。黃鐵軍認(rèn)為相比于Brain Inspired Computing（腦啟發(fā)的計(jì)算），Brain Like（仿腦）是取得突破的可行路線(xiàn)，是走向“強(qiáng)人工智能”的必要階段，可能比“人工智能”（人工設(shè)計(jì)出來(lái)的智能）和“認(rèn)知科學(xué)”（理解思維的機(jī)理）更早實(shí)現(xiàn)。

雷鋒網(wǎng)對(duì)其演講全文進(jìn)行了不改變?cè)獾木庉嫞譃樯舷缕?，上篇為?a href="http://www.ozgbdpf.cn/news/201708/vK6sWh06IrBh3kkf.html" target="_self">北大計(jì)算機(jī)系黃鐵軍CCF-ADL講習(xí)班上篇：從計(jì)算機(jī)發(fā)展史講解制造超人工智能的正途——類(lèi)腦計(jì)算》，此為下文。

三、繪制大腦地圖

我們不用靠認(rèn)知科學(xué)去知道意識(shí)是什么，神經(jīng)科學(xué)才是實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能的途徑，要把人類(lèi)大腦畫(huà)出來(lái)，要搞清楚是什么樣的結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了我們高級(jí)的智能。對(duì)于這樣一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，如果我們從結(jié)構(gòu)從物質(zhì)上去看的話(huà)，當(dāng)然也很復(fù)雜，這個(gè)問(wèn)題難度仍然很大。

大腦本身是一個(gè)信息處理的系統(tǒng)，是神經(jīng)元和神經(jīng)突觸在發(fā)揮作用。在這些層次，我們都是在看信息、信號(hào)，它的復(fù)雜度是有限的，而且是可以預(yù)期的時(shí)間之內(nèi)，把它搞清楚的。但是它是一個(gè)動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，因?yàn)榇竽X是沒(méi)有意識(shí)的，這個(gè)是問(wèn)題復(fù)雜的地方。你不能只知道神經(jīng)元怎么連接的，一個(gè)照葫蘆畫(huà)瓢，僅僅畫(huà)一個(gè)形狀像，我們還要產(chǎn)生動(dòng)力學(xué)，不產(chǎn)生動(dòng)力學(xué)，最終是做不出智能意識(shí)的，所以這是這個(gè)問(wèn)題真正難的地方。 

因?yàn)榈浇裉鞛橹梗瑢?shí)際上我們對(duì)大腦的解剖，去測(cè)量它的手段已經(jīng)有了，現(xiàn)在是怎么把這個(gè)任務(wù)變成在十年這樣一個(gè)尺度內(nèi)完成的問(wèn)題。人腦絕對(duì)不像我們一般想那樣的復(fù)雜。人腦是860億的神經(jīng)元，其實(shí)200多億是我們的大腦皮層，200多億是高級(jí)智能的物理載體。這個(gè)皮層本身就像上面，這是很多的皺褶的結(jié)構(gòu)，本身不是一個(gè)隨機(jī)的，是一個(gè)有規(guī)律，有結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)。具體來(lái)說(shuō)，它是由1200萬(wàn)個(gè)功能柱組成的，每一個(gè)功能柱是一萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元左右，大家看到的把皮層展開(kāi)之后，就像一面墻，這面墻上有很多磚組成的，每一個(gè)磚我們叫功能柱，磚內(nèi)部的連接比較復(fù)雜，當(dāng)然也比較有規(guī)律，不同的磚的連接是類(lèi)似的，這面墻有這么1200萬(wàn)，不到200萬(wàn)塊磚組成的。為什么這么去看這個(gè)結(jié)構(gòu)？是因?yàn)閷?lái)你可以靠大量的芯片去并列來(lái)產(chǎn)生這個(gè)結(jié)構(gòu)，但是芯片之間的連接和芯片內(nèi)的連接也比較復(fù)雜。

在如何把大腦逆向描繪來(lái)方向，現(xiàn)在有很多進(jìn)展，一個(gè)是華中科技大學(xué)駱清銘教授他們2010年發(fā)的一篇論文，獲得了2014年國(guó)家自然科學(xué)二等獎(jiǎng)，他們突破了單細(xì)胞分辨的全腦顯微光學(xué)切片成像，右邊是一個(gè)小鼠的大腦，整個(gè)大腦是0.5立方厘米的大小，用樹(shù)脂固定、冷凍、切片，然后去掃描，去看神經(jīng)元的連接。這個(gè)數(shù)據(jù)他們掃出來(lái)之后，就給了瑞士的人類(lèi)大腦計(jì)劃。

這是上個(gè)月，我們北大的分子醫(yī)學(xué)所陳賀平院士他們做的，雙光子顯微鏡是基金委重大儀器項(xiàng)目的成果，這種新的儀器很小，成本比較低，現(xiàn)在它的分辨率可以看清楚樹(shù)突和樹(shù)突棘的形態(tài)，生產(chǎn)過(guò)程還有神經(jīng)元。類(lèi)腦計(jì)算需要一群，要一定面積之內(nèi)的這樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖譜。國(guó)家會(huì)投15億建一個(gè)平臺(tái)，現(xiàn)在應(yīng)該是初步定了北大牽頭建這個(gè)平臺(tái)，當(dāng)然北京市還要配套，幾十億要把這個(gè)系統(tǒng)建起來(lái)，建起來(lái)之后去掃描，去觀察這樣一個(gè)生物的對(duì)象。 

系統(tǒng)建立后，根據(jù)加工能力我們大概需要五年能做出視網(wǎng)膜，十年把視皮層做出來(lái)。第二個(gè)，神經(jīng)元的模型，我們搞人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人，得有神經(jīng)元的模型才能做人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算。但是生物神經(jīng)元的工程是什么？我們很多搞人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人不知道，還有這么精細(xì)的模型。所以如果有了結(jié)構(gòu)，有了單元的模型，其實(shí)我們就可以構(gòu)造一個(gè)網(wǎng)絡(luò)了，一個(gè)逼近生物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了。所以從2005年開(kāi)始，EPFL，瑞士聯(lián)邦理工學(xué)院洛桑的那個(gè)學(xué)院，他們一個(gè)組Markram做了一個(gè)模型，用了IBM的藍(lán)色基因，超級(jí)計(jì)算機(jī)上面，建了一個(gè)模型，這個(gè)模型是1萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元，每一個(gè)神經(jīng)元，用方程盡可能的逼近生物的真實(shí)。把這樣一個(gè)模型，在超級(jí)計(jì)算機(jī)算，觀察它接受刺激的情況下，這樣的網(wǎng)絡(luò)會(huì)出現(xiàn)什么現(xiàn)象，當(dāng)時(shí)他們出現(xiàn)了Y振蕩現(xiàn)象，差不多40赫茲左右的振蕩，當(dāng)然有網(wǎng)絡(luò)，有這個(gè)神經(jīng)脈沖在里面，在里面去循環(huán)就會(huì)產(chǎn)生振蕩，這個(gè)振蕩跟我們這個(gè)生物大腦是一樣的，我們都有腦電波，為什么會(huì)有腦電波，因?yàn)槟愕纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)里面，有大量的神經(jīng)脈沖在傳遞。傳遞過(guò)程中，有入口有循環(huán)，產(chǎn)生我們的腦電波，我們測(cè)腦波這種現(xiàn)象就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)外顯出來(lái)的一種功能，我們活著我們就有腦電波，死了就沒(méi)有。這樣的網(wǎng)絡(luò)同樣會(huì)產(chǎn)生腦電波，證明這個(gè)仿真已經(jīng)接近生物的真實(shí)了。

他們?cè)?015年的時(shí)候，發(fā)明了另外一篇論文，更精細(xì)了，0.3立方毫米的大鼠腦區(qū)，3萬(wàn)多個(gè)神經(jīng)元，800萬(wàn)個(gè)連接，這樣一個(gè)更精細(xì)的模型，證明實(shí)際上用計(jì)算的這種仿真的方法是可以精準(zhǔn)重現(xiàn)生物的信息處理功能的，實(shí)現(xiàn)了這樣一個(gè)目標(biāo)。

歐洲列出來(lái)的13個(gè)方向，十幾個(gè)億歐元，一大幫人做。藍(lán)色部分就是我們信息相關(guān)的，神經(jīng)信息學(xué)、大腦仿真、 高性能計(jì)算，因?yàn)闉榱俗龃笠?guī)模，一定要有更高性能的平臺(tái)。醫(yī)療信息學(xué)、神經(jīng)形態(tài)計(jì)算、神經(jīng)機(jī)器人，這都是我們說(shuō)的類(lèi)腦計(jì)算，或者是神經(jīng)形態(tài)計(jì)算。

在2013年的歐洲計(jì)劃正式啟動(dòng)是3月份，4月份美國(guó)大腦計(jì)劃提出來(lái)之后，也是很多部門(mén)參加，所以2014年的時(shí)候，NIH列了12年的規(guī)劃，大致來(lái)說(shuō)，前五年研究新的技術(shù)，來(lái)探測(cè)大腦的結(jié)構(gòu)，比如說(shuō)列的核磁共振，電子、光學(xué)探針，功能性納米粒子、合成生物學(xué)，其實(shí)都是試圖畫(huà)大腦的圖譜。后五年，用這些技術(shù)把圖譜畫(huà)出來(lái)，像人類(lèi)基因圖譜一樣，把人類(lèi)的大腦圖譜畫(huà)出來(lái)，人類(lèi)大腦的動(dòng)態(tài)圖，靜態(tài)圖譜像地圖，我們百度地圖把城市的路網(wǎng)畫(huà)出來(lái)了，如果把路上跑的車(chē)，什么地方的車(chē)流量大，什么地方流量小，每輛車(chē)的位置，那就是動(dòng)態(tài)圖譜。大腦也一樣，不僅僅是要搞清楚神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接，而且要知道不同的神經(jīng)元之間傳遞的神經(jīng)脈沖的數(shù)據(jù)。美國(guó)也有很多企業(yè)做的有九個(gè)研究領(lǐng)域，2025年，實(shí)際上是12年的一個(gè)計(jì)劃，大腦神經(jīng)元、神經(jīng)交織細(xì)胞類(lèi)型的普查，創(chuàng)建大腦結(jié)構(gòu)圖譜，開(kāi)發(fā)新的技術(shù)，不一一念了。實(shí)際上就是要畫(huà)圖，要把大腦的地圖畫(huà)出來(lái)，花了很多錢(qián)。

四、神經(jīng)形態(tài)計(jì)算

這不是我們學(xué)科的，但是沒(méi)有這個(gè)藍(lán)圖，你構(gòu)造不出來(lái)強(qiáng)人工智能的體系結(jié)構(gòu)。從1943年人們就開(kāi)始想，既然生物神經(jīng)能做這個(gè)事，我們?yōu)槭裁床挥蒙锷窠?jīng)出發(fā)去做，去這么做。但是那個(gè)時(shí)期的技術(shù)有限。所以在2015年春天的時(shí)候，那個(gè)時(shí)候國(guó)家要做十三五，從啟動(dòng)的16個(gè)重大科技專(zhuān)項(xiàng)大概來(lái)說(shuō)，這些方向已經(jīng)有想法了。這個(gè)圖是2015年春天的時(shí)候，我們幫著起草了一些政府的規(guī)劃，規(guī)劃的一個(gè)示意圖，做類(lèi)腦計(jì)算機(jī)或者神經(jīng)形態(tài)計(jì)算，我們從信息的角度，我們?cè)撟鲆恍┦裁词隆＿@個(gè)事今天來(lái)看，也還是對(duì)的。從下面要做神經(jīng)形態(tài)器件，做人工神經(jīng)元、神經(jīng)突觸，基于他們做類(lèi)腦處理器，都是為了聽(tīng)起來(lái)容易明白你們到底要干嘛，還叫它類(lèi)似于CPU這種名字，本來(lái)不太準(zhǔn)確，但是完全創(chuàng)造一個(gè)新詞，別人也不知道你干什么，所以稱(chēng)為類(lèi)腦處理器，做類(lèi)腦計(jì)算機(jī)，這種計(jì)算機(jī)要有視聽(tīng)感知、自主學(xué)習(xí)和自然會(huì)話(huà)這些一些高級(jí)的功能，現(xiàn)在計(jì)算機(jī)做不好，甚至于做不到，將來(lái)的計(jì)算機(jī)要能做到。為了做類(lèi)能處理器要把生物神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)解析仿真，然后我們基于那個(gè)結(jié)構(gòu)來(lái)做類(lèi)腦處理器。

左邊是一條線(xiàn)，自底向上的方法，右邊說(shuō)認(rèn)知功能，盡管我個(gè)人偏左邊這樣一個(gè)思維方式，但是我們不能否定，自上而下基于功能的路線(xiàn)。如果認(rèn)知科學(xué)能夠提供一定的認(rèn)知功能的模型，改進(jìn)現(xiàn)在的機(jī)器學(xué)習(xí)，做新的處理器，一樣會(huì)對(duì)后面的發(fā)展發(fā)揮作用。大致上就這么九個(gè)方向，在9月1日作為北京市腦計(jì)劃兩大部分之一，對(duì)外公布了。后來(lái)在11月份的時(shí)候，人民日?qǐng)?bào)有一個(gè)專(zhuān)版報(bào)道了北京這樣一件事，北京也北大、清華、科學(xué)院、北師大很多單位。所以大家剛才那個(gè)圖里面每一塊，都有一個(gè)單位在做。從器件開(kāi)始在做，當(dāng)然一開(kāi)始做項(xiàng)目，不可能說(shuō)全面說(shuō)上來(lái)做人腦，從一個(gè)一個(gè)點(diǎn)，往最終的目標(biāo)在發(fā)展。這樣一個(gè)技術(shù)思路，本身不是新的，得到馬上會(huì)看到，因?yàn)檠芯咳炅?。我們?dāng)成一個(gè)整體大家一起行動(dòng)，做一些共同的事情。但是從一種政府的季度來(lái)說(shuō)，還算有點(diǎn)提前的。在2個(gè)月之后，2015年10月29日，這個(gè)文件大家在網(wǎng)上可以下載的，美國(guó)能源部一個(gè)會(huì)議，會(huì)后出的一個(gè)報(bào)告，《神經(jīng)形態(tài)計(jì)算：從材料到系統(tǒng)架構(gòu)》，材料就是剛才說(shuō)的做器件，系統(tǒng)架構(gòu)就是非馮諾伊曼新的體系結(jié)構(gòu)會(huì)是什么樣，幾十頁(yè)的報(bào)告，大家可以從網(wǎng)上下載。但是從整體上，跟剛才講的體系是類(lèi)似的，我們對(duì)這一塊，當(dāng)時(shí)有描述，我就不展開(kāi)了。

去年2016年斯坦福大學(xué)發(fā)布的人工智能2030的報(bào)告里面，對(duì)11個(gè)人工智能的發(fā)展方向的預(yù)測(cè)，其中前面那幾個(gè)是目前很熱門(mén)的，大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)，基于大數(shù)據(jù)的大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)。報(bào)告里面表述很清楚，深度學(xué)習(xí)對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，已經(jīng)對(duì)應(yīng)用地平線(xiàn)帶來(lái)一輪沖擊，這個(gè)沖擊大家已經(jīng)感覺(jué)到了。如果這些神經(jīng)形態(tài)計(jì)算，硬件系統(tǒng)能出現(xiàn)的話(huà)，會(huì)帶來(lái)更大的沖擊波，這是他的一個(gè)判斷。所以下一波，基于神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的智能，會(huì)帶來(lái)社會(huì)的影響會(huì)更大。

其實(shí)有很多的學(xué)校、很多研究所都在做神經(jīng)形態(tài)計(jì)算機(jī)，其中比較有代表性的有：德國(guó)海德堡大學(xué)，美國(guó)IBM公司，斯坦福大學(xué)和曼徹斯特大學(xué)。

總的來(lái)說(shuō)，大家看到這張圖，實(shí)際上就是神經(jīng)形態(tài)計(jì)算系統(tǒng)，在逐漸逼近大腦的過(guò)程，盡管現(xiàn)在都做了一定的簡(jiǎn)化，規(guī)模上什么都有很大的差距，但是去逼近這個(gè)生物大腦，人類(lèi)已經(jīng)邁出了很重要的一步，后面就是進(jìn)一步逼近的問(wèn)題。

IBM這件事因?yàn)槊襟w報(bào)道比較多，實(shí)際上大家可能都知道，IBM做了一個(gè)神經(jīng)形態(tài)芯片。這是2014年7月份，他們?cè)诎l(fā)表那一篇論文之前，做的媒體報(bào)道。當(dāng)時(shí)的媒體，有這么一句話(huà)，IBM的長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)是建立具有一百億個(gè)神經(jīng)元和一百萬(wàn)億突觸的神經(jīng)突觸系統(tǒng)，能耗只有一千瓦，體積不到兩升。大家讀這句話(huà)，實(shí)際上要逼近人腦規(guī)模，人腦功耗是20、30瓦，這個(gè)系統(tǒng)是一千瓦，體積不到兩升，人腦就是這樣一個(gè)。從物理這種指標(biāo)上，要逼近人腦，只有功耗比人腦大一些，一千瓦就是家里的小空調(diào)，就是一千瓦，其實(shí)很低了。現(xiàn)在超級(jí)計(jì)算機(jī)，像天河二號(hào)，應(yīng)該是有16兆瓦，每年的電費(fèi)要幾個(gè)億的成本。但是我們等下看，天河二號(hào)與人腦還遠(yuǎn)著呢。但是實(shí)際上，我剛才念這句話(huà)是2014年的報(bào)道，實(shí)際上這句話(huà)是推遲7年之后說(shuō)出來(lái)的，因?yàn)檫@個(gè)目標(biāo)早在2007年已經(jīng)定下來(lái)了，只不過(guò)對(duì)媒體不敢說(shuō)。因?yàn)樗麄冏鲞@個(gè)事，也做了很多年，從2004年開(kāi)始醞釀做，到2014年，十年時(shí)間把芯片做出來(lái)，還是花了很多人力、物力，包括支持經(jīng)費(fèi)做出來(lái)。在這個(gè)過(guò)程中，我想讓大家看這個(gè)圖，其實(shí)不是拍腦袋說(shuō)做一個(gè)芯片，就做一個(gè)芯片，背后有它背后的邏輯。所以你看圖里面，老鼠的，這里面小老鼠、大老鼠、貓、猴子、人腦都能看見(jiàn)，這是什么東西？這是在超級(jí)計(jì)算機(jī)上做仿真，一開(kāi)始的時(shí)候，在做芯片之前，都是IBM的超級(jí)計(jì)算機(jī)速度比較快，所以超算上在算，在仿真這個(gè)大腦，當(dāng)然仿真的程度，就像剛才說(shuō)的，可能神經(jīng)元的模型不那么精細(xì)，但是沿著這樣一條路線(xiàn)在做仿真，所以做了十年，到最后我要做芯片，為什么必須做一個(gè)芯片？是這樣的，當(dāng)時(shí)2007年，為了申請(qǐng)這個(gè)項(xiàng)目的時(shí)候，這個(gè)項(xiàng)目叫SyNAPSE，大家知道這是突觸的意思，但是實(shí)際上是縮寫(xiě)，一個(gè)神經(jīng)形態(tài)的自適應(yīng)的、可塑性、可伸縮可擴(kuò)展的電子系統(tǒng)，這么羅嗦的一句話(huà)說(shuō)到底就是一個(gè)電子大腦皮層，在2007年立項(xiàng)的時(shí)候，立的目標(biāo)就是像人腦皮層一樣，做這么一個(gè)電子實(shí)現(xiàn)，電子實(shí)現(xiàn)功能一千瓦。上面那個(gè)電子的一千瓦，下面人腦20瓦，單位面積內(nèi)的神經(jīng)突觸、神經(jīng)元的數(shù)是一樣的，所以體積就一樣，是兩升。媒體那邊講2014年講的話(huà)，實(shí)際上講的是2007年申請(qǐng)這個(gè)項(xiàng)目的時(shí)候，定的一個(gè)目標(biāo)。從2008年開(kāi)始做，也給了不少錢(qián)，最后把這個(gè)芯片做出來(lái)。

為什么要做這個(gè)芯片？其實(shí)是因?yàn)榭砍?jí)計(jì)算機(jī)模擬，是不可能解決大腦的這種傳導(dǎo)規(guī)模的仿真。IBM用的模型，大家看到是立體模型，是最簡(jiǎn)單的一種，當(dāng)然比我們?nèi)斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)用的MP模型要復(fù)雜一點(diǎn)，就是比較簡(jiǎn)單的一種脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型。即便用這種簡(jiǎn)單的模型，他們?cè)?009年，超算上的一篇，當(dāng)時(shí)那個(gè)系統(tǒng)叫皮層模擬器軟件，那個(gè)時(shí)候按照他們的估算，這個(gè)數(shù)是公開(kāi)的，大家看，那時(shí)候做的是83分之1，人要1秒，它要83秒，模仿了4.5%的人腦，消耗了144T的內(nèi)存，0.5pflops的計(jì)算量，換算一下，如果用天河二號(hào)，要把人腦規(guī)模實(shí)時(shí)的，不超過(guò)幾十赫茲的信息處理能力算出來(lái)的話(huà)，需要300臺(tái)天河二號(hào)，神威天湖之光，也需要100臺(tái)。所以電費(fèi)就不夠，當(dāng)然我們也沒(méi)有造出那么多超算，盡管我們是第一，我們只有一臺(tái)神威，要造100臺(tái)神威，才能用一個(gè)簡(jiǎn)化的模型，把人腦仿真出來(lái)。所以這就是我一開(kāi)始說(shuō)的，你用這個(gè)做研究的可以往下做，真要做到人腦規(guī)模，不是一條可行的路。中國(guó)再有錢(qián)，也不能為了模仿仿真大腦，造100臺(tái)神威天河。

所以一定要做硬件，根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的需要做新的硬件，能逼近人腦這樣一個(gè)終極目標(biāo)。這是TureNorth芯片，這個(gè)芯片上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確實(shí)是脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但是做了很多的簡(jiǎn)化，這里面也有一些比較創(chuàng)新的東西。比如一個(gè)神經(jīng)元要跟幾千個(gè)神經(jīng)元通訊，怎么通訊？人腦是進(jìn)化好了，連接都已經(jīng)有專(zhuān)門(mén)的神經(jīng)纖維在聯(lián)，很多就是神經(jīng)纖維，不一定是我們的神經(jīng)元。物理連接已經(jīng)進(jìn)化出來(lái)了，一個(gè)芯片怎么做？所以一個(gè)芯片內(nèi)，任何一個(gè)神經(jīng)元都有可能跟其他幾千個(gè)神經(jīng)元相聯(lián)，比如就設(shè)計(jì)了一個(gè)高速路由系統(tǒng)，芯片內(nèi)的高速路由系統(tǒng)，使得最終當(dāng)然希望剛才說(shuō)的，每秒鐘比如一個(gè)神經(jīng)元發(fā)幾十個(gè)脈沖，它都能實(shí)時(shí)送過(guò)去，類(lèi)似于這樣，從芯片設(shè)計(jì)的技術(shù)上進(jìn)行解決。這個(gè)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了，把大量的芯片做成版，把大量的版拼在一起，做一個(gè)裝置，是希望它能像人腦一樣的同樣的信息處理能力，這是一個(gè)。然后就是歐洲的幾個(gè)項(xiàng)目，其中藍(lán)腦計(jì)劃我剛才說(shuō)過(guò)了，是歐洲大腦計(jì)劃很重要的一個(gè)推動(dòng)力。

Spinnaker是剛才說(shuō)的英國(guó)系統(tǒng)，英國(guó)這個(gè)系統(tǒng)是用AARM做的，這個(gè)實(shí)際上是去年的，去年這個(gè)系統(tǒng)是50萬(wàn)核，50萬(wàn)個(gè)ARM核，仿真400M神經(jīng)元和400B神經(jīng)突觸的一個(gè)系統(tǒng)。五個(gè)機(jī)柜具有這樣一個(gè)基礎(chǔ)能力。旋轉(zhuǎn)的輪胎是什么東西？就是體系結(jié)構(gòu)，在創(chuàng)造的就是說(shuō)大家想還是剛才那樣一個(gè)問(wèn)題，一個(gè)神經(jīng)元要跟幾千個(gè)其他的神經(jīng)元通訊，通訊是中間很關(guān)鍵一個(gè)問(wèn)題，要速度，所謂的速度就是在這個(gè)地方，你能不能很高效的實(shí)現(xiàn)任意一個(gè)神經(jīng)元跟幾千個(gè)神經(jīng)元通訊，一旦設(shè)計(jì)一個(gè)，有效的結(jié)構(gòu)，一個(gè)體系結(jié)構(gòu)，因?yàn)橄馡BM的芯片是偏內(nèi)的，高速的結(jié)構(gòu)，Spinnaker每一個(gè)單元就是一個(gè)ARM的核，一個(gè)ARM處理器，處理器有64還是多少個(gè)核，這個(gè)核之間，每一個(gè)核去仿真神經(jīng)元的話(huà)，要通訊，所以怎么解決通訊協(xié)議，這是它的一個(gè)專(zhuān)利。論文里面也都有報(bào)道，所以這樣一個(gè)環(huán)，這些核之間連接成蜂窩狀，最終形成這樣一個(gè)形狀，每個(gè)紅點(diǎn)就是它要發(fā)射神經(jīng)脈沖了，向周邊傳遞下去。當(dāng)然每一個(gè)神經(jīng)元，你不可能連幾千個(gè)，但是能完成把這個(gè)信號(hào)傳遞過(guò)去，是它的獨(dú)特地方。

所以現(xiàn)在在歐洲這兩臺(tái)機(jī)器，已經(jīng)對(duì)外服務(wù)了，大家也可以訪問(wèn)，然后我現(xiàn)在有一個(gè)神經(jīng)計(jì)算的模型，我想用你的，可以用，但是不會(huì)給你開(kāi)放那么多基本資源，實(shí)驗(yàn)一下還是可以做的。還有一個(gè)，剛才說(shuō)神經(jīng)元現(xiàn)在大家已經(jīng)覺(jué)得沒(méi)有什么好擔(dān)心的了，因?yàn)樯窠?jīng)元的數(shù)量，是神經(jīng)突觸數(shù)量的千分之一，所以真正大腦的復(fù)雜，物理形成構(gòu)造是怎么把神經(jīng)突觸做出來(lái)。在尋找新的物理材料，構(gòu)造新的器件，最有代表性的一種叫憶阻器，這個(gè)器件本身最初的設(shè)想，不是為了做神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的，是我們一個(gè)華人的科學(xué)家提出來(lái)一個(gè)想法，物理上有電阻、電容、電感，他是數(shù)學(xué)家，他說(shuō)這個(gè)不完美，應(yīng)該有第四種，他其了名字叫憶阻器。第四種是根據(jù)電流的變化會(huì)改變組織的一種器件，當(dāng)時(shí)只是一個(gè)數(shù)學(xué)上的一個(gè)概念。但是在2008年的時(shí)候，找到了這種材料，具有這種特性。而這種特性，一方面可以改變組織，可以做存儲(chǔ)，很快你發(fā)現(xiàn)，它其實(shí)跟生物突觸的可塑性是類(lèi)似的，所以后來(lái)就把它，很多人研究這種器件來(lái)做神經(jīng)突觸。過(guò)去這些年，大概十來(lái)年突觸已經(jīng)很熱了，很多學(xué)校和單位在做突觸。這種突觸，我大概給大家形象的描述一下，將來(lái)怎么做是這樣的。這篇論文就是1971年提出來(lái)，這是2014年參加指導(dǎo)一個(gè)博士后寫(xiě)的一篇論文《大腦是由憶阻器組成的》，大腦的這些百萬(wàn)億突觸，是可以用憶阻器來(lái)實(shí)現(xiàn)。當(dāng)然這么一圖，不是電路，怎么實(shí)現(xiàn)電路，實(shí)際上就是看這個(gè)圖。實(shí)際上突觸的實(shí)現(xiàn)，是電流生產(chǎn)的工藝來(lái)說(shuō)，其實(shí)并不復(fù)雜。

是這樣，我們剛才說(shuō)過(guò)神經(jīng)元的數(shù)量要很少，相對(duì)于突觸來(lái)說(shuō)是很少，所以神經(jīng)元會(huì)在兩邊，一排神經(jīng)元又一排神經(jīng)元，關(guān)鍵是怎么把神經(jīng)元用物理的連接連接起來(lái)。所以這兩排神經(jīng)元，橫豎的兩排神經(jīng)元，先涂上一種材料，用現(xiàn)在光刻的手段，刻成一道道線(xiàn)，最終綠點(diǎn)部分就是一個(gè)一個(gè)，肯定不是圓的，你刻成什么形態(tài)，就是什么形態(tài)，那個(gè)形狀不重要，那個(gè)材料就可以，因?yàn)槟莻€(gè)藍(lán)線(xiàn)相當(dāng)于連接神經(jīng)元的樹(shù)突和周突，那個(gè)綠的部分就是那一層材料，可以根據(jù)得出樹(shù)突上的信號(hào)傳遞，發(fā)生變化，就像神經(jīng)突觸一樣的發(fā)生連接起來(lái)，強(qiáng)度會(huì)發(fā)生變化。所以用這樣一種物理材料，生產(chǎn)將來(lái)的電路，是沒(méi)有問(wèn)題的。當(dāng)然這種材料的穩(wěn)定性，是不是能，首先從數(shù)學(xué)上，模型上是可以逼近生物的，但是穩(wěn)定性、可靠性，還是要有更多的研究。這個(gè)方面我剛才說(shuō)，國(guó)外有很多單位在做，國(guó)內(nèi)也有很多單位在做，比如說(shuō)北大、清華、南大、華中科大，都有很多組織再做，所以有十幾年的研究歷史，這個(gè)就是我們打一個(gè)想象的比方，就是新一代計(jì)算機(jī)的晶體管，晶體管就是剛才說(shuō)的誰(shuí)先做出來(lái)，誰(shuí)能做的比較靠譜，真正變成未來(lái)產(chǎn)業(yè)的糧食，那就是未來(lái)的一個(gè)很重大的貢獻(xiàn)，中國(guó)還是不能落后的。

所以就是剛才說(shuō)的，這樣一些系統(tǒng)、器件，甚至于剛才日本的火蠅全腦網(wǎng)絡(luò)都畫(huà)出來(lái)了，這樣一些標(biāo)志性的事件，我們說(shuō)去年我們可以在人類(lèi)的歷史上，其實(shí)計(jì)算機(jī)正在進(jìn)入一個(gè)新的紀(jì)元。這方面中國(guó)當(dāng)然要做，所以前那么兩三年，我經(jīng)常到處去說(shuō)，我們一定得做這個(gè)東西，當(dāng)然北京市也給了不少支持，國(guó)家確實(shí)在布局?，F(xiàn)在來(lái)看，我們中國(guó)已經(jīng)進(jìn)入了發(fā)展這樣一些，快速發(fā)展的過(guò)程。所以這是7月20日，新一代人工智能?chē)?guó)務(wù)院發(fā)的總體發(fā)展規(guī)劃里面一張總圖，在網(wǎng)上可以下載規(guī)劃規(guī)劃上沒(méi)有圖，國(guó)務(wù)院發(fā)文件不會(huì)帶插圖，不是教科書(shū)。實(shí)際上這張圖原來(lái)在里面，只是發(fā)的時(shí)候，拿掉了。除了我們說(shuō)的人工智能我不展開(kāi)，類(lèi)腦智能理論、量子智能理論、高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)其實(shí)都在里面，在國(guó)家未來(lái)十幾年的發(fā)展過(guò)程中，這些東西都會(huì)作為很重要的內(nèi)容進(jìn)行支持。所以我們應(yīng)該已經(jīng)進(jìn)入了，關(guān)于前面這一段，也有一些國(guó)際上的總結(jié)，大家今年的2月份，神經(jīng)形態(tài)計(jì)算這一部分，我是寫(xiě)的科普第三篇，大家通過(guò)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)的第二期和公眾號(hào)多有，大家愿意看的，可以再看一下。

我剛才講的這些東西都是國(guó)內(nèi)外的進(jìn)展，都不是我這個(gè)實(shí)驗(yàn)室做的，我們下面講的，是實(shí)驗(yàn)室做的一些東西，跟視覺(jué)相關(guān)的。

五、AI睜開(kāi)眼睛

我們習(xí)以為常的視頻概念是24幀圖像，連續(xù)形成一種連續(xù)的感覺(jué)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)也是基于視頻的。但是事實(shí)上這個(gè)事跟生物視覺(jué)距離很遠(yuǎn)。電影能夠產(chǎn)生連續(xù)影像，是因?yàn)樯镆曈X(jué)有一個(gè)視覺(jué)暫留的現(xiàn)象。生物視覺(jué)接受真實(shí)世界的刺激，從來(lái)都是一個(gè)連續(xù)過(guò)程。類(lèi)腦視覺(jué)像現(xiàn)在每秒鐘輸入30幀圖像，每幀圖像就像現(xiàn)在做的，表達(dá)每幀圖像這個(gè)方向去做。這個(gè)路子本身就是錯(cuò)的，生物本來(lái)沒(méi)這樣做，沒(méi)有說(shuō)一幅圖像， 兩幅、三幅圖像，根據(jù)圖像看差異然后還要分析這個(gè)光流，不是這樣的。生物系統(tǒng)從來(lái)得到的都是在最細(xì)的力度上，它的一個(gè)實(shí)時(shí)的連受刺激過(guò)程。

我們經(jīng)常假定大腦信息處理的模型很復(fù)雜，實(shí)際上這種復(fù)雜性，有時(shí)候是自己給自己的一種假問(wèn)題。在1978年的時(shí)候，美國(guó)科研院士提出來(lái)，其實(shí)大腦皮層處理信息的機(jī)制是一樣的，我們處理視覺(jué)、處理聽(tīng)覺(jué)、處理觸覺(jué)，所有的在大腦皮層里面作為一種信息處理的算法，用計(jì)算機(jī)的算法，或者具體模型是一樣的。但是對(duì)我們來(lái)說(shuō)，視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)觸覺(jué)是不一樣的，你看見(jiàn)、你聽(tīng)見(jiàn)和你手燙這個(gè)感覺(jué)是不一樣的，但是大腦皮層接受的都是一樣，都是信號(hào)。

在感覺(jué)這樣一類(lèi)，我們的智能上面，還有一些新的數(shù)據(jù)，要跟大家分享。一個(gè)是到底我們?nèi)俗鳛橐粋€(gè)生物體，我們感知世界，我們的結(jié)構(gòu)，所有的智能歸根到底同樣是某種結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)的，同樣是某種物質(zhì)的載體去實(shí)現(xiàn)它的。對(duì)于感知來(lái)說(shuō)，我們總共有300萬(wàn)根神經(jīng)，感知神經(jīng)就是眼睛、耳朵、觸覺(jué)，剛才所有的這種感知，總共有300多萬(wàn)根。其中每個(gè)眼睛背后有100多萬(wàn)根，兩只眼睛200多萬(wàn)根，剩下的聽(tīng)覺(jué)、味覺(jué)、觸覺(jué)、全身的皮膚，你能感覺(jué)到熱、冷、燙，各種的感覺(jué)總共100多萬(wàn)根。眼睛為什么是心靈之窗？因?yàn)槿肟谡剂巳种Ｋ晕覀冃畔⒌墨@取，靠眼睛獲取了三分之二的信息量。如果我們的盲人，眼睛不接受信號(hào)了，視覺(jué)就沒(méi)有用了，沒(méi)有刺激了，就該怎么辦怎么辦？聽(tīng)覺(jué)或者其他的感覺(jué)，就會(huì)利用那個(gè)皮層。所以盲人的手的敏感程度很高，因?yàn)槟莻€(gè)視覺(jué)的中心部分還是做了觸覺(jué)的處理、聽(tīng)覺(jué)的處理。所以他的耳朵很靈，之所以很靈，是因?yàn)楦嗟钠佑脕?lái)做聽(tīng)覺(jué)了。這也一定程度上解釋了剛才那個(gè)原理，皮層還是那個(gè)皮層，還接受不同的刺激，做不同感知的任務(wù)。背后的基理應(yīng)該是一樣的，但是這個(gè)基理到底是什么？這個(gè)事現(xiàn)在并沒(méi)有模型，比如像剛才說(shuō)的，我們的眼睛接受光，光轉(zhuǎn)化成斯擺科，轉(zhuǎn)化成神經(jīng)脈沖，通過(guò)每個(gè)眼睛100萬(wàn)根神經(jīng)纖維，送到V1，V1在后腦勺。到底我們當(dāng)然就想知道，神經(jīng)系統(tǒng)是怎么來(lái)表達(dá)和編碼這個(gè)信息，這是視覺(jué)信息處理的基本問(wèn)題。

但是光視覺(jué)系統(tǒng)消耗的能耗就是大腦的十分之一。所以睜開(kāi)眼睛是花能量的，不是睜開(kāi)眼睛說(shuō)瞎話(huà)。睜開(kāi)眼睛，你一天吃的飯為眼睛和視覺(jué)消耗掉了。所以有的時(shí)候，大家要閉目養(yǎng)神，別讓眼睛老在那睜著，歇一會(huì)兒，別在這轉(zhuǎn)化光、電，表達(dá)什么了。閉目養(yǎng)神真的能養(yǎng)神，因?yàn)槟闶×耸种坏哪芰柯?。那到底這個(gè)眼睛從接受光刺激一直到最后，比如識(shí)別出物體，甚至做出于動(dòng)作，過(guò)程的這些細(xì)節(jié)，當(dāng)然這是生物視覺(jué)他們?cè)谘芯浚揖筒灰灰蝗フf(shuō)了。我們想說(shuō)什么呢？到底這個(gè)生物視覺(jué)系統(tǒng)，怎么來(lái)表示信息的？類(lèi)腦計(jì)算，大腦可以做的東西很多，感知是其中的一部分，但是這一部分很重要，它是入口，入口怎么表達(dá)信息，我們都不知道的話(huà)，后面的很多工作很難開(kāi)展。我們北京市的支持下，想在這方面有所進(jìn)展。

2010年的那篇論文講的，一般來(lái)說(shuō)我們傳統(tǒng)上認(rèn)為這個(gè)眼睛就像一個(gè)簡(jiǎn)單的濾波器的樣子，對(duì)圖像進(jìn)行濾波處理。實(shí)際上，事實(shí)上我們的眼睛做的事情比我們想象的要多的多。大家看這個(gè)論文的題目是《眼睛比科學(xué)家們相信的還要聰明》，實(shí)際上表達(dá)的信息的方法，絕對(duì)不是一個(gè)簡(jiǎn)單的攝像頭。所以大家比如說(shuō)現(xiàn)在熱門(mén)的無(wú)人駕駛，用一個(gè)攝像頭把自動(dòng)駕駛解決了，確實(shí)做的很不錯(cuò)。但是我們開(kāi)車(chē)的時(shí)候，我們這個(gè)生物攝像頭，能力實(shí)際上是遠(yuǎn)遠(yuǎn)強(qiáng)于我們今天的攝像頭的。所以怎么把這個(gè)生物的攝像頭這些智慧能用上，當(dāng)然想制造背后的原理。他們能給出之前，還是回到剛才說(shuō)的，現(xiàn)在告訴我們一些基本的原理，但是又不能告訴精細(xì)的定量的東西，那怎么辦呢？在北京市的指示下，我們做了一些工作，僅僅是視覺(jué)系統(tǒng)最前面這一段，眼睛，視網(wǎng)膜到V1。

另外一個(gè)實(shí)皮層，那個(gè)實(shí)際上就是V1，大腦的最初級(jí)的那個(gè)區(qū)域，需要定量中心在做的，他們做了一個(gè)模型。但是這些都是在計(jì)算機(jī)上玩的，真正的生物的部分，是我們醫(yī)學(xué)部的薄老師在做，把猴子的視網(wǎng)膜摘下來(lái)，看它的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。另外一個(gè)，是唐市明老師，長(zhǎng)年累月，做了很多年，他的精神像上午說(shuō)的，他不管這個(gè)，當(dāng)然他也是結(jié)清，所以他也不著急說(shuō)要怎么樣。很多年觀察猴子的皮層，接受光刺激的時(shí)候會(huì)發(fā)生什么。這是一個(gè)把猴子的視網(wǎng)膜摘出來(lái)之后，他們做的掃描，掃描完之后，這一層就是視網(wǎng)膜中精細(xì)視覺(jué)那一塊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，當(dāng)然這個(gè)也是書(shū)面的原因，大概只能看到一個(gè)結(jié)構(gòu)，一個(gè)大致的結(jié)構(gòu)，一個(gè)環(huán)形的結(jié)構(gòu)。那個(gè)一根一跟的纖維就是神經(jīng)纖維，送神經(jīng)信號(hào)的播報(bào)。這是標(biāo)記各種各樣的細(xì)胞，不同的標(biāo)記物，把它標(biāo)記出來(lái)，然后把這個(gè)網(wǎng)絡(luò)給顯示出來(lái)。然后再去做這個(gè)模型的進(jìn)一步數(shù)據(jù)化，模型化，最后把這個(gè)結(jié)構(gòu)搞清楚。

這個(gè)是剛才說(shuō)的，觀察皮層，順便觀察這個(gè)皮層，這個(gè)是一個(gè)斷層。從在猴子看到一個(gè)視覺(jué)刺激的時(shí)候，從上到下一層一層的看哪些神經(jīng)元發(fā)放的，哪個(gè)神經(jīng)元和神經(jīng)元之間，誰(shuí)在傳遞信號(hào)，通過(guò)什么樣的通道傳遞信號(hào)，就是做這個(gè)事。為了看這個(gè)東西，怎么看？你要打開(kāi)它，不打開(kāi)它怎么看，猴子背后實(shí)際上是打開(kāi)的。但是大家不要擔(dān)心，打開(kāi)是做了手術(shù)，做了麻醉，用透明罩子幫它罩上。所以把這一塊骨頭換成一個(gè)透明的玻璃，然后這個(gè)猴子照樣生活照樣吃東西，該玩玩，但是做實(shí)驗(yàn)的時(shí)候你就得坐下，該喝水還是照樣喝水。就戴上顯微鏡看它，讓它看東西，看后面那個(gè)東西。外面看到的其實(shí)就是這樣的事情，這是一個(gè)陶樂(lè)天在做，他從2004年就開(kāi)始做猴子視皮層的仿真，也做了幾十年了，留下了一些現(xiàn)象。時(shí)間關(guān)系，我就跳過(guò)去了。

我們這個(gè)組等會(huì)兒給大家演示的是做中央化的仿真，中央化仿真。就是精細(xì)視覺(jué)這一塊，我們?yōu)槭裁搓P(guān)心這一塊？眼睛和剛才的視網(wǎng)膜很復(fù)雜，所以真正把視網(wǎng)膜做出來(lái)，最終大概需要至少五年的時(shí)間。我們現(xiàn)在只是把其中的精細(xì)識(shí)別，精細(xì)識(shí)別對(duì)識(shí)別信息編碼，我剛才講我們這個(gè)實(shí)驗(yàn)是是編解碼國(guó)家工作實(shí)驗(yàn)室，所以最關(guān)心的是我們研究看的時(shí)候，看清楚了，讓一個(gè)場(chǎng)景，是怎么變化的。周邊對(duì)運(yùn)動(dòng)，對(duì)特殊一些形態(tài)的檢測(cè)，那些也要做，但是是放在后面來(lái)做。怎么來(lái)做這個(gè)東西呢？就是回過(guò)頭來(lái)，還是回到神經(jīng)中去。一個(gè)神經(jīng)元長(zhǎng)什么樣，它的形態(tài)，這是剛才說(shuō)的取下猴子視網(wǎng)膜去掃描，把三維的數(shù)據(jù)掃描，一個(gè)一個(gè)識(shí)別做出來(lái)，所以它長(zhǎng)什么形態(tài)。第二個(gè)做神經(jīng)元的模型，就是上午說(shuō)的方程，另外這個(gè)方程已經(jīng)可以刻畫(huà)各種神經(jīng)元的生命學(xué)行為，但是刻畫(huà)神經(jīng)元行為和每一種神經(jīng)元，具體在發(fā)生什么，你的數(shù)學(xué)工具在那個(gè)地方，但是每種神經(jīng)元有自己的特性，所以要調(diào)參數(shù)。調(diào)來(lái)調(diào)去，最近才能逼近給它一個(gè)電刺激，它能產(chǎn)生一種什么樣的脈沖模式。這個(gè)參數(shù)調(diào)好了之后，就算這個(gè)神經(jīng)元?jiǎng)澐殖鰜?lái)了。為了做的精細(xì)，其實(shí)一個(gè)神經(jīng)元不是一組方程式，把這個(gè)分成很多段，所以每個(gè)里面，是一組方程組。所以一個(gè)神經(jīng)元的計(jì)算代價(jià)是很高的，大概剛才說(shuō)的一個(gè)CPU，至少一個(gè)核去算一個(gè)神經(jīng)元。

黃鐵軍老師和其實(shí)驗(yàn)室的博士生隨后對(duì)他們正在做的視覺(jué)系統(tǒng)解析項(xiàng)目做了演示。

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