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吳朝暉：類腦計(jì)算構(gòu)建“人造超級(jí)大腦”
人腦和計(jì)算機(jī)哪個(gè)結(jié)構(gòu)更復(fù)雜？計(jì)算機(jī)可否像人腦一樣自我學(xué)習(xí)與進(jìn)化？智能機(jī)器是否可以像人類一樣思考與行動(dòng)？人類能否打造像人腦一樣的“機(jī)器腦”？這些你可能想過(guò)的問(wèn)題，都屬于類腦計(jì)算研究的領(lǐng)域。
類腦計(jì)算，是借鑒生物大腦的信息處理方式，以神經(jīng)元與神經(jīng)突觸為基本單元，從結(jié)構(gòu)與功能等方面模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)，進(jìn)而構(gòu)建“人造超級(jí)大腦”的新型計(jì)算形態(tài)。從1945年科學(xué)家馮·諾伊曼以大腦為參考提出著名的馮·諾伊曼計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)，到1948年人工智能之父艾倫·圖靈提出用類神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)方式構(gòu)建現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的設(shè)想，再到2020年浙江大學(xué)牽頭研制成功億級(jí)神經(jīng)元類腦計(jì)算機(jī)，類腦計(jì)算研究不斷取得進(jìn)步。類腦計(jì)算既充滿魅力又面臨挑戰(zhàn)，它的主要任務(wù)不僅是構(gòu)建結(jié)構(gòu)逼近人腦的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，更在于構(gòu)造性能媲美人腦的創(chuàng)新生態(tài)，為人類展示虛擬腦與生物腦相融合的計(jì)算前景。
類腦計(jì)算：突破計(jì)算能力限制的戰(zhàn)略支點(diǎn)
類腦計(jì)算屬于計(jì)算機(jī)研究范疇。1946年，世界上第一臺(tái)現(xiàn)代計(jì)算機(jī)誕生，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)從此日新月異。短短幾十年間，現(xiàn)代計(jì)算機(jī)使用的電子器件經(jīng)歷了電子管、晶體管、中大規(guī)模集成電路、超大規(guī)模集成電路等階段，持續(xù)更新?lián)Q代。1965年以來(lái)，集成電路的晶體管集成度遵循了“摩爾定律”，即一個(gè)芯片上可以容納的晶體管數(shù)目在大約18個(gè)月后就會(huì)增加一倍。但時(shí)至今日，通過(guò)提高集成電路的晶體管集成度來(lái)提升計(jì)算能力的模式已難以為繼。計(jì)算芯片的電路線條寬度已細(xì)到納米數(shù)量級(jí)，相當(dāng)于只有幾個(gè)分子的大小。在這種情況下，材料的物理與化學(xué)性能的變化將導(dǎo)致半導(dǎo)體器件不能正常工作。因此，如何以新的處理機(jī)制解決計(jì)算機(jī)計(jì)算能力限制，成為信息科學(xué)發(fā)展最為緊迫和最為前沿的問(wèn)題之一。
通過(guò)模仿人腦建造接近乃至超越人類智能的機(jī)器是人類的一個(gè)樸素理念，也是科學(xué)家解決計(jì)算機(jī)計(jì)算能力限制的主要方向之一。與現(xiàn)有計(jì)算機(jī)相比，人類大腦具有明顯優(yōu)勢(shì)。一是人類大腦的功耗低，僅有20瓦左右，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于現(xiàn)有的計(jì)算系統(tǒng)；二是人類大腦的容錯(cuò)性強(qiáng)，即使少部分神經(jīng)元死亡，對(duì)大腦的整體功能影響不大；三是人類大腦對(duì)信息的并行處理能力強(qiáng)，分布于大腦各處的數(shù)百億神經(jīng)元可同時(shí)對(duì)信息進(jìn)行分析處理；四是人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可塑性好，可根據(jù)環(huán)境變化進(jìn)行自我學(xué)習(xí)與進(jìn)化。人腦的這些優(yōu)勢(shì)或許平時(shí)不易被我們察覺(jué)，卻是類腦計(jì)算研究的重要依據(jù)。
類腦計(jì)算領(lǐng)域的相關(guān)研究，為新一代計(jì)算變革帶來(lái)了希望。以大腦為模仿對(duì)象建立新一代計(jì)算技術(shù)體系，既可以保留計(jì)算機(jī)的既有優(yōu)勢(shì)，又可以疊加人腦處理信息的諸多優(yōu)勢(shì)，將有望打破馮·諾伊曼架構(gòu)的束縛，實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)處理一體化、超低能耗和超大規(guī)模并行信息處理，讓結(jié)構(gòu)逼近人腦、性能媲美人腦的“人造超級(jí)大腦”成為可能。
類腦芯片：讓計(jì)算機(jī)像人一樣聰明的核心技術(shù)
細(xì)心的人會(huì)注意到，自然界有許多體型很小的昆蟲，能夠?qū)崟r(shí)跟蹤物體、導(dǎo)航和躲避障礙物。它們的神經(jīng)元只有幾萬(wàn)、幾十萬(wàn)個(gè)，與之相比，人類大腦的神經(jīng)元數(shù)量和復(fù)雜功能更令人驚嘆。如果能在芯片上模擬這些大腦，必然可以系統(tǒng)提升計(jì)算機(jī)的整體能力。正是基于這一想法，類腦芯片應(yīng)運(yùn)而生，它是建造類腦計(jì)算機(jī)最關(guān)鍵的部件，可以說(shuō)是人類大腦的硬件電路形式。類腦芯片主要負(fù)責(zé)模擬大腦神經(jīng)元的功能特性、信號(hào)傳遞和學(xué)習(xí)方式，讓計(jì)算機(jī)在低電能消耗情況下完成感知、學(xué)習(xí)、記憶、決策等智能任務(wù)。
研制理想的類腦芯片，需要在多個(gè)學(xué)科中尋找突破口。比如從材料層面探索類生物物質(zhì)，從器件層面構(gòu)造神經(jīng)元與突觸，從電路層面實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接，從算法層面研究大腦的思考能力，等等。目前，類腦芯片研究有3個(gè)主攻方向。
一是尋找工作行為特性與大腦神經(jīng)元相似的納米器件。類腦芯片由大量更小的電子器件組成，這些器件每個(gè)僅幾十納米到幾百納米大小，被稱為納米器件。長(zhǎng)期以來(lái)，研究人員不斷尋找與構(gòu)造合適的納米器件。如一類叫作憶阻器的納米器件，其納米夾層中的離子運(yùn)動(dòng)可以改變器件的工作狀態(tài)，這與大腦神經(jīng)元及突觸細(xì)胞膜中所包含的離子通道的作用相似。有些憶阻器可以一直保持這樣的工作狀態(tài)，即使斷電了也不會(huì)丟失，就跟人的記憶一樣。
二是設(shè)計(jì)適合類腦芯片的新型計(jì)算體系架構(gòu)。有了上億甚至上百億個(gè)類腦納米器件后，還要使它們都按照人們需要的行為模式協(xié)同工作，即要形成與類腦芯片運(yùn)行相匹配的體系架構(gòu)。目前最常見的計(jì)算芯片（CPU）均是在馮·諾伊曼體系架構(gòu)下建立的。這種架構(gòu)的最大特點(diǎn)是“存算分離”，即存儲(chǔ)單元和計(jì)算單元是分開的，好比編曲和演奏是分開的。程序員像是作曲家，編程好比編曲，寫有程序的存儲(chǔ)器就像曲譜本，操作者則像是演奏家，其運(yùn)算好比演奏，樂(lè)器就是具備計(jì)算能力的計(jì)算單元。一個(gè)計(jì)算單元可以根據(jù)存儲(chǔ)器里的不同程序執(zhí)行不同任務(wù)，就像同一臺(tái)鋼琴可以演奏不同曲子一樣。與此原理不同的是，生物大腦并不區(qū)分存儲(chǔ)區(qū)和計(jì)算區(qū)，而是集“作曲家、曲譜本、演奏家和演奏工具”于一體。它是信息的存儲(chǔ)者，也是信息的處理者，還是信息的創(chuàng)造者，具有自我學(xué)習(xí)、思考、創(chuàng)新創(chuàng)造等能力。
三是解決類腦芯片的能效問(wèn)題。研究發(fā)現(xiàn)，人腦是一部能效極高的“計(jì)算機(jī)”，若用現(xiàn)在的計(jì)算機(jī)去處理人腦承擔(dān)的任務(wù)，粗略估計(jì)需要高達(dá)100兆瓦的功耗，是人腦功耗的500萬(wàn)倍。人腦可以低能量消耗運(yùn)行的原因之一，就是存算一體的機(jī)制最大程度減少了數(shù)據(jù)的傳輸需求與傳輸距離，節(jié)約了傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)中計(jì)算單元和存儲(chǔ)單元間通信所消耗的時(shí)間和能量。因此，類腦芯片不僅能夠像人腦一樣根據(jù)外界動(dòng)態(tài)信息做出反應(yīng)并不斷學(xué)習(xí)，還可以在無(wú)信息輸入的時(shí)候進(jìn)入“休息”的省電狀態(tài)。
類腦計(jì)算的未來(lái)：在學(xué)科交叉與突破創(chuàng)新中蓬勃發(fā)展
綜觀全球，類腦研究不斷取得新進(jìn)展。我國(guó)于2021年正式啟動(dòng)科技創(chuàng)新2030——“腦科學(xué)與類腦研究”重大項(xiàng)目，將大力開展類腦研究。一些發(fā)達(dá)國(guó)家也相繼提出類腦研究計(jì)劃?？梢灶A(yù)見，類腦研究將進(jìn)入前所未有的高速發(fā)展期，催生一批新理論和技術(shù)成果，引領(lǐng)新一輪科技革命。目前，類腦計(jì)算的基礎(chǔ)理論和核心技術(shù)已取得不少突破。
類腦研究發(fā)展迅猛、前景廣闊，但總體仍處于起步階段。特別是要想實(shí)現(xiàn)構(gòu)建“人造超級(jí)大腦”的美好愿望，還需突破多個(gè)難點(diǎn)。比如世界上單顆類腦芯片僅停留在百萬(wàn)級(jí)神經(jīng)元規(guī)模，最大的類腦計(jì)算系統(tǒng)也只達(dá)到了億級(jí)神經(jīng)元，而一只小鼠的大腦神經(jīng)元數(shù)量就達(dá)到了1億左右，人腦的神經(jīng)元數(shù)量更是有600億—1000億之多?？傮w而言，基于硬件的類腦計(jì)算過(guò)程模擬與真實(shí)大腦相比仍有不小差距，類腦學(xué)習(xí)的運(yùn)作機(jī)制與算法研究還很有限。再如目前人類對(duì)大腦神經(jīng)元如何編碼、轉(zhuǎn)導(dǎo)和儲(chǔ)存神經(jīng)信息有較多了解，但尚不了解神經(jīng)信息如何產(chǎn)生感知覺(jué)、情緒、抉擇、語(yǔ)言等各種大腦高級(jí)認(rèn)知功能。要讓科幻電影里那樣的“人類超級(jí)大腦”計(jì)算機(jī)成為現(xiàn)實(shí)，仍需研究者久久為功。
正如人類歷史上的任何科技成果一樣，類腦計(jì)算的發(fā)展不會(huì)一蹴而就。但難點(diǎn)也是突破點(diǎn)、機(jī)遇點(diǎn)，隨著神經(jīng)模型、學(xué)習(xí)算法、類腦器件、基礎(chǔ)軟件和類腦應(yīng)用等方面不斷取得突破，類腦計(jì)算將迎來(lái)更為蓬勃的發(fā)展態(tài)勢(shì)，為構(gòu)建“人造超級(jí)大腦”帶來(lái)希望。
（作者為中國(guó)科學(xué)院院士、浙江大學(xué)校長(zhǎng)）
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