科学汇丨“脑容量”与小鼠相当,类脑计算机如何做到“像脑一样思考”?

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钱江晚报·小时新闻 记者 王湛 通讯员 黄子洋

9月1日,亿级神经元类脑计算机(Darwin Mouse)正式发布,它是我国第一台基于自主知识产权类脑芯片的类脑计算机,也是目前国际上神经元规模最大的类脑计算机,由浙江大学联合之江实验室研发。
这台类脑计算机的芯片,能支持类似小鼠大脑规模相当的1.2亿脉冲神经元数量运作,并且可以模拟人的大脑进行多种行为如视觉、嗅觉、听觉、记忆、意念等。
它到底如何实现“像脑一样思考”呢?关于它的未来,又会有怎样的发展?这次,我们邀请了研究团队负责人、浙大计算机科学与技术学院教授潘纲,来给我们讲讲。

不擅长存储大量数据

但是能提炼关键信息

“它与传统计算模式有大大的不同。”研究团队负责人、浙大计算机科学与技术学院教授潘纲告诉记者,亿级神经元类脑计算机用类脑芯片模拟大脑神经网络,是人工智能系统的一个新的发展路径。
那它长什么样呢?
我们探访了在之江实验室里的这个大家伙——1.6米高的3个黑色标准机柜并排而立,红色信号灯不停地闪烁,靠得近些,似乎还能听到里面脉冲信号飞速奔跑的声音。
除了芯片,科研人员还专门研发了一个面向类脑计算机的类脑操作系统——DarwinOS,它可以为数量巨大的脉冲神经网络计算任务提供运行和服务平台。
而此前,传统计算机发展时,采用的是冯·诺依曼架构——它以数字加减乘除的方式来进行信息架构。但近年来发现,单纯依靠缩小芯片上元件尺寸发展芯片不是长久之计,冯·诺依曼架构也跟着带来了存储墙、智能提升等不少问题。
潘纲举例说,冯·诺依曼架构中,数据的储存和计算是分离开的。信息存储在A处,但计算时却要搬向B处,计算完毕再搬回来,“即使运算速度非常快,但搬运速度要远远低于运算速度,总速度还是影响到了大数据等计算性能的提升。”
如果将两类计算机进行对比,传统计算机做加减法等数字计算,优势在数据计算很快。但类脑计算机则往更深层发展,而不是简单算数。它希望模仿出大脑功能,比方说靠神经网络实现视觉、听觉识别。
此外,类脑计算机与大脑相似的一点,是不擅长存储大量数据,没有像传统计算机一样大的“肚子”。记忆并不是大脑优势,大脑最强的是把记忆重要部分提炼出来。
“等未来类脑计算机发展了,传统计算机肯定会与类脑计算机结合起来应用。”潘纲说,那时候它们将做各自擅长做的。

有信号就启动,没信号就休息

能模拟大脑功能来进行“思考”

这台亿级神经元类脑计算机,包含792颗浙大研制的达尔文2代类脑芯片,支持1.2亿脉冲神经元、近千亿神经突触,与小鼠大脑神经元数量规模相当,典型运行功耗只需要350-500瓦,相当于日常用一次电饭煲。

这种“高产出、低消耗”又是如何实现的呢?项目研究骨干马德副教授说,大脑神经元工作,靠的是体内钾离子、钠离子的流入流出导致细胞膜电压变化,从而传递信息,“简单来说,一个神经元接受‘刺激’,细胞体的膜电压升高至特定阈值时,发出‘信号’到轴突,突触把它传给后续神经元从而改变其膜电压,信息传输即可完成。”

类脑芯片的工作原理就类似于生物的神经元的信息传输行为,信号来的时候启动,没有信号就不运行——这样就能实现高度并行、提升效率。

其实在自然界,很多神经元数量远低于100万的昆虫,比如果蝇,都能做到实时跟踪猎物或其他目标,知道自己飞行路径、以及躲避路上碰到的树叶或其他障碍物。

潘纲提到,类脑计算机内部结构有点像盖房子,每12颗由15万个神经元构成的芯片垒成一个“小房间”,再由把这些“小房间”连在一起,就形成一幢大房子。

目前,类脑计算机主要是负责智能任务,比如我们识别眼前物体、理解与人的对话,它的功能比较类似日常生活中百度或淘宝的图片智能识别。

“类脑计算机并不只有固定的一些功能,比如只能走路或只能交流,通过人为编程可以实现其他不同的智能任务。”在抗洪场景下的实验室现场,就有三台机器人,潘纲告诉大家说,这实现了类脑计算机的控制下通过语音开展移动命令的合作——1号机器人使用自带摄像头搜寻堤坝缺口,呼叫3号机器人前来修坝;当摄像头发现受伤人体模型后又会去呼叫2号机器人救援。

此外,类脑计算机还模拟了不同脑区,比如丘脑外侧神经网络模型、海马体神经环路结构和神经机制等;更实现了脑电信号实时解码,“意念”打字输入。

“海马体是人类大脑记忆脑区,通过神经元不定向变化完成记忆。如果给计算机一首诗让它记忆,之后播放诗词的一联,它可以通过回想把剩下的诗词‘念’出来。”团队骨干唐华锦教授说,除了诗词,还有音乐歌词、谜语等。

类脑计算机

是如何“进化”的

1946年,世界上第一台计算机诞生,重达28吨。而如今,手提计算机在日常生活中随处可见。虽然现在类脑计算机看上去庞大无比,但科学家们表示,在未来,达尔文芯片和其他硬件会不断升级,体积也会不断缩小。

目前,类脑计算研究还处于初级阶段,Darwin Mouse类脑计算机,无论从规模还是智能化程度上都与真正的人类大脑差了不少。

现在市场上传感器输入的信号,如果应用到Darwin Mouse类脑计算机上,需要加编码层将数字信号转换为脉冲式。在这个过程中,信息的丢失和损伤会在一定程度上降低计算机的作用。

潘纲还提到,目前虽然可以达到小鼠大脑规模,但规模并不是判断实际水平的唯一方面。如何组织内部神经元更能够影响水平高低——哪些神经元连起来?这部分神经元连接得紧不紧密?——这两个问题设计很难,这也是类脑算法的主要任务,将成为之后发展的重点研究方向。

“你可以想象用橡皮筋把神经元连接起来,皮筋的弹力强弱会影响最后的功能表现。”他补充道,在未来,如果类脑计算机自主学习能力提升,其神经网络、神经元连接也会根据不同的特殊内在规律相应发生变化。

神经科学家们已经找出一些完成特定智能任务的内在规律,就像不同的人有不同的擅长部分,艺术细胞强的大脑神经网络与体育细胞强的大脑神经网络是不一样的,他们的规律也是不同的。

“有些实验室里设定的简单任务只需要几百或几千个神经元,有些对于日常典型物体的识别则会需要几十万到几百万神经元。”他说。

潘纲认为,未来类脑计算机可能会植入手机、机器人,如何让类脑计算机变得更聪明是科学家们下一步研究的重点。

“我们也希望,随着神经科学发展和类脑计算机的系统软件、工具链及算法的成熟,有朝一日能够让类脑计算机通用化,真正像大脑一样高效工作。”他说。

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