周健报道 9×9=81,只要读过小学,就会脱口而出正确答案。原因很简单,小学生都背过乘法口诀,根本不用计算。但是换成2个长数字相乘,由于超出了乘法口诀的范围,人脑就要被电脑打败了。“电脑已经能做越来越多的人类做不了、做不好的事情。让电脑像人脑一样具有思维能力,应该不是科幻了。”上海西井信息科技有限公司CEO谭黎敏今天接受记者采访,深信类脑人工智能的时代已经来临,而这家公司最近诞生的全球首块5000万神经元类脑芯片,就是将人工智能向前推进了一大步。

电脑需要模拟人脑

众所周知,传统计算机为冯·诺依曼体系,采用二进制,即0和1,同时,电脑是按照程序顺序进行计算,也就是所谓的“串联”。而人脑处理事情则为“并联”模式,人类可以同步处理看到、听到的内容,并且基于人类的“自我学习”能力,完成一次判断。比如,心智正常的人,面对一本杂志与一份报纸,可以在一瞬间分辨出杂志与报纸,这是人类大脑内的视觉图像信息神经元、逻辑思维判断神经元与人类“自我学习”能力,在一瞬间里“并行”作业。

“一张奥巴马的照片摆在面前,我们人类是根据模糊模式,把他认出来,还可以把照片上的文字、数字识别出来。而电脑是经过一系列的计算,包括计算像素、计算眼睛之间的距离,尽管电脑的计算速度可以很快,但是电脑对图像的识别能力仍然不如人脑。”谭黎敏认为,电脑要补上这些短板,就得在模拟人脑的道路上取得新突破。

“为了让电脑像人脑一样‘并联’作业,科学家已经提出了一门新学科----神经形态工程学(Neuromorphic Engineering)。”谭黎敏解释,神经形态工程学是一个新兴的交叉科学领域,它将工程技术方法与神经科学研究融合在一起,从分子、细胞、神经网络直至认知和行为学的层面来研究神经系统的构成及其工作机制。

类脑人工智能可以应用各领域

上海西井科技将电脑的人工智能能力,向前推进了一大步,研发出了全球首块5000万“神经元”类脑芯片,它能模拟出高达5000万级别的“神经元”,总计有50多亿“神经突触”,是目前世界上含有神经元数量最多的类脑芯片,也是首块可商用化类脑芯片,被公司命名为“DeepSouth”(深南)。

这块类脑神经元芯片,已完全摆脱了计算机二进制结构。“二进制的电脑,存放信息的内存与处理信息的处理器是分离的,处理器按照程序执行指令,必须不断与内存交换信息,因而会成为拖慢速度和浪费能量的瓶颈。

而类脑芯片的信息处理,是神经元之间方便快捷地相互沟通,一个神经元接收到别的神经元发过来的脉冲,就会同时做出动作,是一种‘并行’计算的过程,而且计算量超大规模。”谭黎敏介绍,

类脑神经元芯片具备“自我学习、自我实时提高”的能力,直接在芯片上完成,不需要通过网络连接后台服务器,可以在“无网络”情况下使用,相对需要传输云端处理任务,耗时更少,功耗也仅为传统芯片在同一任务下的几十分之一到几百分之一。这种芯片只有邮票大小,未来完全可以实现超级计算机的小型化。

“人类大脑的神经元大约800亿--1000亿个,有5000万个神经元的电脑,虽然不能与人类大脑相提并论,但是它已经可以胜任很多工作了。”谭黎敏介绍,西井科技的类脑神经元芯片,应用范围非常广泛,可用于物联网、精准图像、声音识别、追踪定位;工业4.0、大型服务器群、搜索等大数据应用及金融信息大数据分析、智慧港口、智慧城市、无人汽车、无人机、精准医疗、小型化医疗诊断终端、基因测序、智能移动终端等应用,可以说几乎覆盖全领域的人工智能应用。

“比如脑外科、心外科病房里的病人,需要24小时产生脑电图、心电图,然后由医生读图,一点点地找出其中的异常处。这是医生价值的浪费,应该让医生有更多的时间去治疗病人,而不是将大量时间花在读片上。”谭黎敏表示,电脑加入神经元类脑芯片后,可通过学习去自动识别脑电图、心电图上的异常处,圈起来直接向医生提示。

从国家到上海市都有好消息

研发类脑人工智能,非常烧钱。成立于2015年5月的上海西井信息科技有限公司,迄今已经投入了1000多万元的研发资金。

如今,从国家到上海市,频频有好消息传给上海西井科技。今年7月28日,国务院印发了“十三五”国家科技创新规划,要面向2030年,再选择一批体现国家战略意图的重大科技项目,力争有所突破,其中的重大科技项目就有,脑科学与类脑研究,“以脑认知原理为主体,以类脑计算与脑机智能、脑重大疾病诊治为两翼,搭建关键技术平台,抢占脑科学前沿研究制高点。”其中的重大工程就有,智能制造和机器人,“以智能、高效、协同、绿色、安全发展为总目标,构建网络协同制造平台,研发智能机器人、高端成套装备、三维(3D)打印等装备,夯实制造基础保障能力。”

8月16日,上海市科技创新“十三五”规划发布,上海将培育若干科学研究领域的国际“领跑者”和未来产业变革核心技术的“贡献者”。这些领域包括:脑科学与类脑人工智能、国际人类表型组、干细胞与组织功能修复、纳米科学与微纳制造、材料基因组、合成科学与生物创制、量子材料与量子通信。