專訪中(zhōng)國科學院院士張旭:多學科交叉融合,方能競逐“類腦智能”
2023.07.30


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腦科學研究成爲當前全球科技競争的重要焦點之一(yī),美國、歐洲、日本相繼啓動了各自的腦科學計劃,我(wǒ)(wǒ)國也于2016年正式啓動“中(zhōng)國腦計劃”。

類腦智能的概念由美國科學家Carver Mead在上世紀80年代末首次提出,是指受大(dà)腦神經運行機制和認知(zhī)行爲機制啓發,以計算建模爲手段,通過軟硬件協同實現的機器智能,是發展人工(gōng)通用智能的計算基石。

根據QYResearch發布的《2021-2027中(zhōng)國類腦計算芯片市場現狀及未來發展趨勢》,2020年,全球類腦智能芯片市場規模達到6.36百萬美元,中(zhōng)國類腦智能芯片市場規模達到0.10百萬美元,并預計2027年全球類腦智能芯片規模将達到31億元,年複合增長率爲80.1%。

類腦智能研發有何進展和瓶頸?商(shāng)業化進展如何?還需要突破哪些壁壘?爲此,近日南(nán)方财經全媒體(tǐ)記者專訪了中(zhōng)國科學院院士、江門市新會區威信高技術科學研究所院長張旭。

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(中(zhōng)國科學院院士、江門市新會區威信高技術科學研究所院長張旭,資(zī)料圖片)

多學科交叉融合是關鍵

芯片是應用研發的基本硬件,人腦的神經元數量約有600億-1000億之多,但目前世界上最大(dà)的類腦芯片隻達到億級神經元,限制了類腦智能的效能。

張旭告訴南(nán)方财經全媒體(tǐ)記者,我(wǒ)(wǒ)國要在類腦智能領域走在國際前沿,研制理想的類腦芯片,需要在多個學科中(zhōng)尋找突破口。

“首先是人工(gōng)神經元,它是類腦科學原理、神經科學原理、計算機技術、類腦智能算法等各方面融合研發的産物(wù)。其次是把這些神經元連接起來,形成一(yī)個能夠處理信息的神經網絡,這需要腦科學家、計算機科學家、數學家等信息技術的設計人員(yuán)、芯片設計人員(yuán)共同努力。”張旭說。

在張旭看來,當前類腦芯片的研發不隻是限于神經元的數量、芯片的算力,它是一(yī)個不斷發展的體(tǐ)系,關鍵在于各學科相互融合、相互交流,去(qù)研究如何設計神經網絡。隻有這個體(tǐ)系做大(dà)做強了,類腦芯片才能得到真正的進步和長足的發展。

實際上,這一(yī)體(tǐ)系做大(dà)做強,離(lí)不開(kāi)不斷的摸索和檢驗。

“以往,受限于科技水平,我(wǒ)(wǒ)們在類腦技術方面缺乏相應積累。現在,大(dà)家逐漸研究出共同的想法和做法,比如把生(shēng)物(wù)體(tǐ)大(dà)腦中(zhōng)的神經網絡體(tǐ)系設計爲集成電(diàn)路的芯片體(tǐ)系。”張旭說。

目前,我(wǒ)(wǒ)國多所高校陸續成立類腦智能研究中(zhōng)心,開(kāi)展類腦智能研究。2014年,清華大(dà)學成立類腦計算研究中(zhōng)心;2015年,中(zhōng)國科學院自動化研究所成立類腦智能研究中(zhōng)心;2018年,北(běi)京腦科學與類腦研究中(zhōng)心和上海腦科學與類腦研究中(zhōng)心先後成立。

要實現多學科的交叉融合,就離(lí)不開(kāi)多學科人才的支持和協作。張旭表示,科學研究和技術研發,就是要解決人才問題,沒有第二條出路。

據南(nán)方财經全媒體(tǐ)記者不完全統計,北(běi)京、上海、深圳、杭州、武漢等不少城市已将類腦智能納入城市規劃。2021年12月,《上海市人工(gōng)智能産業發展“十四五”規劃》明确将“前瞻布局類腦芯片,探索基于憶阻器的存算一(yī)體(tǐ)芯片,推動算力突破發展”;2022年8月,深圳市光明區發布全國首個腦科學和類腦智能領域專項扶持政策,着力打造全球腦科學與類腦智能創新策源地和産業集聚地;2023年1月,武漢《政府工(gōng)作報告》提出,要加快培育類腦智能等新增長點,推動元宇宙、人工(gōng)智能等産業加速成長。

“相比于其他城市,橫琴擁有優異的科研和生(shēng)活環境,可以同時發揮廣東聯結内地的優勢和澳門地區的國際化優勢,還有人才政策支持,具有發展類腦智能的潛力。”張旭說。

類腦智能商(shāng)業化有多遠?

類腦芯片是人工(gōng)智能芯片中(zhōng)的一(yī)種架構,它模拟人腦進行設計,相比于傳統芯片,在功耗和學習能力上具有更大(dà)優勢。當前,人工(gōng)智能芯片的應用市場較爲廣泛,包括5G通信、自動駕駛、智能手機、無人機、智能安防等領域。

“類腦智能未來應用廣泛,在細分(fēn)領域中(zhōng),類腦智能對突發事件的跟蹤更靈敏、更快速。”張旭舉例,在夜晚,機動車(chē)視野中(zhōng)突然跑過人或是動物(wù)或是車(chē),目前普通的車(chē)載裝備很難及時捕捉到這個事件,但類腦芯片能夠清晰捕捉。

複旦大(dà)學類腦智能科學與技術研究院副院長林偉曾表示,類腦智能還處在研發階段,嚴格意義上來說,目前生(shēng)活中(zhōng)并沒有常見的類腦智能應用案例。

近年來,各國企業正逐步布局類腦智能。IBM圍繞Watson系統和TrueNorth類腦芯片,意圖搶先打造類腦智能生(shēng)态系統;微軟提出意識網絡架構,聲稱是具備可解釋性的新型類腦系統。我(wǒ)(wǒ)國靈汐科技也在2021年成功量産新一(yī)代類腦智能芯片-領啓KA200,主要應用于機器學習、深度神經網絡(DNN)、脈沖神經網絡(SNN)的計算加速和腦科學研究。

張旭告訴南(nán)方财經全媒體(tǐ)記者,類腦智能的發展,本質上是市場行爲,研究院和企業各有分(fēn)工(gōng)。

“研究院主要做基礎研究、核心技術早期研發和産業技術的推動,它會派生(shēng)出一(yī)些相關的企業,企業來做産品研究、産品應用技術、市場所需要的産業級技術研究。任何一(yī)個企業要長期可持續性地占有市場,沒有獨到的技術和産品,那是不可能的。”張旭說。

在不少業内人士看來,商(shāng)業化進程較緩慢(màn)的局限是現在的模型還不能完全模拟大(dà)腦複雜(zá)的多腦區結構。例如,目前的深度學習,隻能模拟視覺識别、語音識别等單一(yī)腦區,但難以實現多腦區之間聯合學習的能力。

談及未來趨勢,張旭告訴南(nán)方财經全媒體(tǐ)記者,從科技研發到技術應用,類腦智能都是未來趨勢、是前沿領域。未來,國際類腦智能發展将加速類腦智能技術和産品研發,突破腦機接口技術,注重利用神經形态計算模拟人類大(dà)腦處理信息的過程。

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