人工神經元芯片獲新突破 誰將主導“類腦計算”的未來趨勢？

　　日前，IBM蘇黎世研究中心宣布，制造出世界首個人造納米級隨機相變神經元芯片，可實現(xiàn)人工智能的高速無監(jiān)督學習。外媒對此高度重視并評論道：“這一突破標志著人類在認知計算應用中超密度集成神經形態(tài)技術，以及高效節(jié)能技術上的發(fā)展又向前邁進重要的一步。”

　　人工智能的火熱，被今年3月份AlphaGo與李世石的圍棋大戰(zhàn)推向高潮，本次IBM人工智能芯片的“生物神經元”、“人腦工作方式”等“高大上”屬性更是引起了業(yè)界的廣泛關注。關于類腦計算誰將主導未來趨勢呢?

　　神經元芯片不屬于生物神經網絡范疇

　　英特爾中國研究院前院長吳甘沙告訴記者，關于類腦計算，現(xiàn)在也沒有一個廣為接受的定義，但現(xiàn)在基本可以看到兩個方向，人工神經網絡從功能層面模仿大腦的能力，而神經擬態(tài)計算(neuromorphic computing)則是從結構層面去逼近大腦，其結構也有兩個層次，一是神經網絡層面，與之相應的是神經擬態(tài)架構和處理器，二是神經元層面，與之相應的是元器件。

　　大家還可以看到其他的一些名詞，比如腦啟發(fā)計算(brain inspired computing)，基本都是在上述層次里游移。IBM剛剛宣布的人工神經元即是在神經擬態(tài)計算方向，在神經元結構層面做出的努力。

　　“我們稱IBM關注的這類模型為‘脈沖神經網絡’。”北京中科寒武紀科技有限公司創(chuàng)始人兼CEO陳天石在接受記者采訪時指出，“IBM在人造神經元方面的工作，是以新器件的方式直接模仿脈沖神經元的行為，與其前期推出的TrueNorth是一脈相承的。我們不認為它是生物神經網絡，而只是理論神經科學家的一種數(shù)學模型。但生物的神經網絡究竟是什么樣，神經科學家都還是一知半解，IBM現(xiàn)在就開始模仿，可能為時過早。”

　　寒武紀科技的兩個創(chuàng)始人均是中國科學院腦科學與智能技術卓越創(chuàng)新中心的成員，該中心是由世界頂尖神經科學家，美國科學院院士、中國科學院外籍院士蒲慕明教授組建的，挑選了中國科學院最優(yōu)秀的腦科學和智能技術專家組建，一直密切關注著神經科學的前沿動態(tài)。

　　“從新聞報道的內容來看，IBM推出的人造神經元是屬于脈沖型神經網絡的一款芯片。”作為成功量產中國首款嵌入式神經網絡處理器芯片的企業(yè)，中星微電子集團首席技術官張韻東的看法與陳天石相同。

　　作為人工神經網絡的一種，卷積神經網絡CNN 是當前人工智能機器視覺領域的研究熱點。

　　張韻東進一步指出，IBM人工神經元與卷積神經網絡處理器芯片(如中星微的“星光智能一號”)相比，共同之處是，都是屬于受到生物人腦機理的啟發(fā)而通過半導體電路與器件去實現(xiàn)的，都是采用CMOS半導體工藝來生產的。而不同之處在于，所采用的架構和實現(xiàn)方式不同，前者采用脈沖型架構，用數(shù)?；旌想娐穪韺崿F(xiàn);后者采用卷積型架構，用數(shù)據(jù)驅動的并行數(shù)字電路來實現(xiàn)。

　　人工神經網絡技術更被看好?

　　由此看來，不管是叫神經擬態(tài)計算，還是叫脈沖神經網絡，IBM的這種技術路線是和人工神經網絡并行的一種技術路線。那么，兩種路線孰優(yōu)孰劣?

　　張韻東更看好人工神經網絡。他認為，卷積神經網絡與軟件開發(fā)環(huán)境的結合更加緊密，更加易于編程，易于商用化。

　　陳天石也認為，目前為止，脈沖神經網絡與人工神經網絡相比，尚有很大差距。

　　他舉例道，脈沖神經網絡無法做大尺度的圖像識別，即使是做簡單的手寫數(shù)字識別，其識別精度也還沒有上世紀80年代流行的多層感知機(經典的人工神經網絡)做得好。

　　我們知道，寒武紀科技和中星微電子都是國內致力于人工神經網絡技術路線的企業(yè)，他們對IBM人造神經元的看法是否會偏頗?

　　IEEE“神經網絡先鋒獎”獲得者、Facebook人工智能實驗室負責人、人工智能深度學習權威Yann LeCun此前的評論我們可以參考。

　　對TrueNorth以及IBM一直關注的脈沖神經網絡，Yann LeCun說：“這類網絡沒有在任何有意思的問題上表現(xiàn)出與當前最好技術(指人工神經網絡深度學習技術)接近的結果”。

　　回答得有點迂回，但表達的意思基本清楚。