編者按：近來，業(yè)內(nèi)關(guān)于深度學(xué)習(xí)算法的潛力是否已達天花板的爭論陸續(xù)發(fā)出。有人認(rèn)為，基于深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用還有深度開拓空間，也有人認(rèn)為，當(dāng)前的關(guān)鍵在于挖掘人工智能推理、決策的能力，需要從感知階段向認(rèn)知階段過渡。專家觀點百家爭鳴，但這也說明，現(xiàn)在是探索人工智能發(fā)展走向新階段的時候了。
由中國開源軟件推進聯(lián)盟名譽主席陸首群發(fā)起的《評人工智能如何走向新階段》討論引來了中外專家等業(yè)內(nèi)人員的廣泛議論，觀點有深有淺，希望其中有思考價值的內(nèi)容會推進和啟發(fā)人工智能的新突破。
當(dāng)前人工智能依靠的底層理論是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)，而深度技術(shù)算法所支持的人工智能應(yīng)用空間主要集中在(或局限于)圖像識別和語音識別。人工智能識別做的是比對，這時信息進入大腦后缺少加工、理解、思考、創(chuàng)意等步驟，停留在感知，未能達到認(rèn)知。
機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法興起于上世紀(jì)50年代(一直沿用至今)，今天深度學(xué)習(xí)算法的潛力已近天花板，限制了人工智能擴大應(yīng)用創(chuàng)新。
今年五一前夕，徐匡迪院士提出“中國有多少數(shù)學(xué)家投入到基礎(chǔ)算法研究中?”反映他對國內(nèi)人工智能在基礎(chǔ)研究上投入不足的擔(dān)憂，隨后一些數(shù)學(xué)家在座談會上似乎有過激反應(yīng)，他們認(rèn)為：近年國內(nèi)一片火紅的人工智能披著一層華麗虛假的面紗，底層理論未有突破，核心算法缺位，人工智能發(fā)展面臨“卡脖子”窘境。
2014年IBM研究類腦算法，開發(fā)TrueNorth芯片，支持人工智能應(yīng)用創(chuàng)新。IBM開發(fā)基于大規(guī)模脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類腦算法的TrueNorth芯片，是由4096個細(xì)小的計算內(nèi)核組成，這些計算內(nèi)核形成了100萬個數(shù)字腦細(xì)胞和2.56億個神經(jīng)囘路，像“大腦神經(jīng)元”一樣工作(不同于運行打包成指令序列的傳統(tǒng)人工智能芯片)。
2019年在《nature》雜志封面上發(fā)表了清華大學(xué)施路平團隊研發(fā)的“世界首款雙控異構(gòu)融合類腦芯片”，其意義非同凡響!
《nature》雜志封面上發(fā)表清華大學(xué)施路平團隊研發(fā)的“世界首款雙控異構(gòu)融合類腦芯片”
2014年清華大學(xué)類腦研究中心施路平團隊研發(fā)類腦技術(shù)，將基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)的類腦計算算法與基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的深度學(xué)習(xí)算法集成到一顆芯片“天機芯(TianJic)”上，實行資源復(fù)用，利用交叉優(yōu)勢，使人工智能應(yīng)用創(chuàng)新更接近于“自主思考”的認(rèn)知階段。
天機芯應(yīng)該屬于CGRA結(jié)構(gòu)(這是一種更高層次的可重構(gòu)技術(shù))，對應(yīng)Tianjic的FCcore是一個結(jié)合了SNN和ANN主要算法的統(tǒng)一硬件結(jié)構(gòu)，而且在一塊芯片上同時支持商業(yè)應(yīng)用和算法研究，可以說這是Tianjic最大的創(chuàng)新點。在無人駕駛的自行車上進行功能驗證，應(yīng)該說施教授團隊選擇如此應(yīng)用場景讓人眼前一亮，極具吸引力和沖擊力。
第二代天機芯(2017)具有高速度、高性能、低功耗等特點，比TrueNorth芯片動能更全，靈話性和擴展性更好，速度提高10倍。
現(xiàn)在看來，IBM研發(fā)True North芯片，Intel研發(fā)Loihi芯片，均偏重于底層理論研究，即偏重于對類腦脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及類腦算法的研究。脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)是模擬生物神經(jīng)元連接和運行方式的模型，通過計算產(chǎn)生神經(jīng)電脈沖進行信息傳遞，這和傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重連接+激活的方式有很大差別。目前國內(nèi)外學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界正致力于對SNN研究，期望突破深度學(xué)習(xí)算法，但對SNN的新算法的研究還處于發(fā)展的萌芽期。
現(xiàn)將已發(fā)布的搭載SNN芯片參數(shù)一覽表公布如下：
搭載脈沖神經(jīng)元(SNN)芯片參數(shù)一覽表
近年來，以深度學(xué)習(xí)算法為代表的人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，鑒于深度學(xué)習(xí)并未能如人類真腦活動那樣具有自主思維、創(chuàng)意和靈感，加上深度學(xué)習(xí)自身存在一定缺陷，對于人工智能進一步發(fā)展，人們期待新算法的出現(xiàn)。
當(dāng)今人工智能的發(fā)展，國內(nèi)外在突破深度學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)上出現(xiàn)了基于新算法的萌芽：
1. 基于生物脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類腦算法，其研究成果已破土萌芽(可參閱IBM、英特爾、清華、浙大的實例)。
2.“腦機接口”算法，將人腦神經(jīng)元與腦外深度學(xué)習(xí)機器人(或機械手、計算機)連接起來。如：今年8月美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)賀斌團隊將一塊“腦機接口”芯片植入人腦，與大腦神經(jīng)元無創(chuàng)連接成功，從此可憑人的意念(思維或想象力)利用人腦神經(jīng)元來操控機器。今年發(fā)表的由俄羅斯“腦機接口”公司(Neurobotics)和莫斯科物理技術(shù)學(xué)院(MIPT)研發(fā)一種全新“腦機接口”算法，利用“腦機接口”將人腦(EEG)神經(jīng)元與深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)連接起來(本例采用無需植入大腦的非侵入電極)，期望用于治療中風(fēng)患者。美國臉書(Facebook)和加州大學(xué)舊金山分校(UCSF)于今年7月發(fā)布的“腦機接口”技術(shù)(刊載于《Nature》子刊上)，實時讀取人類語言、可用意念打字、用人眼超高精度攝像等。
3.知識驅(qū)動的核心算法(深度學(xué)習(xí)算法是純粹的數(shù)據(jù)驅(qū)動的算法)。IBM沃森(Watson)在醫(yī)療人工智能方面研究知識驅(qū)動，建立大規(guī)模的知識庫，研究知識表示和推理，專注于人工智能最核心的內(nèi)容，研發(fā)了以知識驅(qū)動或知識驅(qū)動和數(shù)據(jù)驅(qū)動相結(jié)合的核心算法，促使人工智能由感知階段上升到認(rèn)知階段。
歸納起來，未來突破深度學(xué)習(xí)的新算法有下列多種可能：
● 脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件實現(xiàn)與類腦智能算法
● 知識表示或數(shù)據(jù)與知識驅(qū)動相結(jié)合的認(rèn)知算法
● 將真腦與深度學(xué)習(xí)相連的腦機接口算法
（轉(zhuǎn)載）
