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通用人工智能，英文全稱Artificial general intelligence，簡(jiǎn)稱AGI，是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)用語(yǔ)。為了與傳統(tǒng)的人工智能或主流的人工智能AI用詞相區(qū)分，所以才在Artificial與intelligence之間增加了general。

一直以來(lái)，通用人工智能正是人類所努力追逐的夢(mèng)想。而目前廣為人知的人工智能，其實(shí)在應(yīng)用領(lǐng)域大都還相當(dāng)初級(jí)，或者相當(dāng)簡(jiǎn)單。

一般認(rèn)為，人類要實(shí)現(xiàn)通用人工智能的路徑實(shí)際上只有兩條：一是計(jì)算機(jī)科學(xué)導(dǎo)向，二是神經(jīng)科學(xué)導(dǎo)向。由于兩條路徑在思路、理念和實(shí)現(xiàn)等方面都存在根本性的差異、依賴于不同的開發(fā)平臺(tái)、彼此間互不兼容，給通用人工智能技術(shù)的開發(fā)造成了巨大的阻礙。

顯然，要是存在一個(gè)可同時(shí)支持這兩種路徑的平臺(tái)，則再好不過(guò)。日前，清華大學(xué)已率先開發(fā)出了全球首款異構(gòu)融合類腦計(jì)算芯片——天機(jī)芯，由該芯片驅(qū)動(dòng)的的無(wú)人駕駛自行車還登上了最新一期《自然》的封面！

據(jù)了解，天機(jī)芯基于28nm工藝，由156個(gè)FCores組成，面積為3.8×3.8mm，包含大約40000個(gè)神經(jīng)元和1000萬(wàn)個(gè)突觸，可以同時(shí)支持機(jī)器學(xué)習(xí)算法和類腦電路。該款芯片具有多個(gè)高度可重構(gòu)的功能性核，可以同時(shí)支持機(jī)器學(xué)習(xí)算法和現(xiàn)有的類腦計(jì)算算法。

一輛自行車搭載上一塊天機(jī)芯，便可具備自平衡、動(dòng)態(tài)感知、目標(biāo)探測(cè)、跟蹤、自動(dòng)避障、過(guò)障、語(yǔ)音理解、自主決策等功能。在試驗(yàn)中，搭載有天機(jī)芯的自行車不僅可以自平衡控制、S型路線跟蹤、輕松避障，甚至還可實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音控制。

另外，基于此研究成果的論文“面向人工通用智能的異構(gòu)天機(jī)芯片架構(gòu)”（Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture）作為封面文章刊登在了8月1日的《自然》，由此實(shí)現(xiàn)了中國(guó)在芯片和人工智能兩大領(lǐng)域《自然》論文零的突破。

為了支持這些功能，科研團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種跨范式計(jì)算平臺(tái)，既能夠在統(tǒng)一框架中實(shí)現(xiàn)對(duì)主流的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）以及受神經(jīng)科學(xué)啟發(fā)的模型和算法的支持，也可以適應(yīng)面向計(jì)算機(jī)科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，兼容各種神經(jīng)模型和算法，尤其是基于生物學(xué)的（如脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即SNN）要素。

ANN和SNN最大的差異在于，ANN以精確的多位值處理信息，而SNN使用二進(jìn)制尖峰序列處理信息。

為了在一個(gè)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)兩種模型，尖峰需要表示為數(shù)字序列（1或0），以便與數(shù)字編碼格式的ANN兼容。

此外，還有其他幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。首先，SNN在時(shí)空域中運(yùn)行，需要在一定時(shí)間內(nèi)記憶歷史膜電位和尖峰模式，而ANN在中間累積加權(quán)激活并在每個(gè)周期刷新信息。

其次，SNN的計(jì)算包括膜電位積分，閾值交叉和電位復(fù)位，而ANN主要與乘法累加（MAC）操作和激活變換相關(guān)。

以及，SNN中尖峰模式的處理需要比特可編程存儲(chǔ)器和額外的高精度存儲(chǔ)器來(lái)存儲(chǔ)膜電位，發(fā)射閾值和不應(yīng)期，而ANN僅需要用字節(jié)存儲(chǔ)器來(lái)進(jìn)行激活存儲(chǔ)和變換。

研究團(tuán)隊(duì)的另一項(xiàng)重要?jiǎng)?chuàng)新是高度可重構(gòu)的統(tǒng)一功能核（FCore），它結(jié)合了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生物網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)建模塊——軸突、突觸、樹突和體細(xì)胞塊。

天機(jī)芯可以同時(shí)支持機(jī)器學(xué)習(xí)算法和類腦電路，能夠提供超過(guò)每秒610千兆字節(jié)（GB）的內(nèi)部存儲(chǔ)器帶寬，以及運(yùn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的1.28 TOPS的峰值性能。在生物啟發(fā)的尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式中，天機(jī)芯片實(shí)現(xiàn)了每瓦約650千兆每秒突觸操作（GSOPS）的峰值性能。該研究團(tuán)隊(duì)還展示了與GPU相比的卓越性能，其中新芯片的吞吐量提高了1.6-100倍，電源效率提高了12-10000倍。

研究小組還稱，“通過(guò)隨機(jī)將新變量實(shí)時(shí)引入環(huán)境中可以產(chǎn)生高時(shí)空復(fù)雜性，例如不同的道路條件、噪聲、天氣因素、多種語(yǔ)言、更多人等等。通過(guò)探索允許適應(yīng)這些環(huán)境變化的解決方案，可以檢查對(duì)AGI至關(guān)重要的問(wèn)題，比如概括、穩(wěn)健性和自主學(xué)習(xí)。”

天機(jī)芯的問(wèn)世，當(dāng)然可謂是一項(xiàng)重大研究成果。而本次論文作者來(lái)自清華大學(xué)、北京靈汐科技、北京師范大學(xué)、新加坡理工大學(xué)和美國(guó)加州大學(xué)圣塔芭芭拉分校等機(jī)構(gòu)。

但在其中，清華大學(xué)是絕對(duì)核心。清華大學(xué)精密儀器系教授、類腦計(jì)算中心主任施路平是論文通訊作者，清華大學(xué)精密儀器系副研究員裴京是論文的第一作者。

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施路平，1981年本科畢業(yè)于山東大學(xué)物理系，1992年在德國(guó)科隆大學(xué)獲得博士學(xué)位。從1996年開始，他在新加坡新科研數(shù)據(jù)存儲(chǔ)研究院工作近17年，在此期間，因?yàn)樵陬惓Ц裣嘧儾牧虾推骷慕艹鲐暙I(xiàn)而于2004年獲頒新加坡國(guó)家科技獎(jiǎng)（當(dāng)年唯一，第一獲獎(jiǎng)人）。2013年3月，施路平全職入職清華大學(xué)，組建清華大學(xué)類腦計(jì)算研究中心，從基礎(chǔ)理論、類腦計(jì)算系統(tǒng)芯片和軟件系統(tǒng)全方位進(jìn)行類腦計(jì)算研究。

天機(jī)芯正是他帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)研發(fā)多年的最新成果。據(jù)施路平介紹，天機(jī)芯片是中國(guó)完全自主研發(fā)的技術(shù)成果，其中的異構(gòu)融合思路由項(xiàng)目研究團(tuán)隊(duì)首先提出。

2018年1月，天機(jī)芯團(tuán)隊(duì)注冊(cè)成立了北京靈汐科技，董事長(zhǎng)兼CEO為祝夭龍。靈汐科技于2018年8月披露了其天使輪融資，投資方來(lái)自華控基石基金、優(yōu)選資本、清華控股。而本篇《自然》論文的第一作者裴京也是靈汐科技的監(jiān)事，施路平教授則為靈汐科技公司董事。

據(jù)施路平透露，這還只是一個(gè)非常初步的研究，通用人工智能是一項(xiàng)非常具有挑戰(zhàn)性的工作，目前還處于起步階段，目前團(tuán)隊(duì)已經(jīng)啟動(dòng)了下一代芯片的研究，預(yù)期明年年初可以完成研發(fā)工作。

一方面，近日來(lái)腦機(jī)接口技術(shù)的新聞不斷，先是馬斯克宣布自家的腦機(jī)接口公司Neuralink取得了新進(jìn)展；不到兩周，F(xiàn)acebook又宣布腦機(jī)接口項(xiàng)目取得進(jìn)展。

另一方面，類腦芯片其實(shí)也不是一個(gè)新話題。早在2014年，IBM就推出了業(yè)內(nèi)首款類腦芯片TrueNorth。今年7月16日，英特爾也發(fā)布了“Pohoiki Beach”芯片系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要由Loihi神經(jīng)擬態(tài)芯片構(gòu)成，可處理深度學(xué)習(xí)任務(wù)，速度比CPU快1000倍，效率高10000倍，耗電量小100倍。

目前國(guó)內(nèi)外有許多公司和機(jī)構(gòu)正在類腦芯片研發(fā)上投入大量精力。此次，脫胎于清華團(tuán)隊(duì)的“天機(jī)芯”也率先贏得世界矚目。

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