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未来的世界是怎样的？人越来越像机器，机器越来越像人。 ——鲁迅 鲁迅没说过这句话。 ——“世界科学”（ID：World-Science） 玩笑归玩笑，但科技大潮确实如此。半个月前马斯克麾下的Neuralink发布脑机接口，平地一声雷威震八方。 这个接口可了不得，1500支探针能顺着它被送入小鼠大脑，从神经元提取信息。 这样看来，解码人类大脑似乎并不是一条没有灯的道路，“生化电子人”(Cyborg)恍惚就是未来的我们。 而就在脑机接口发布的半个月之后，第二个炸雷炸翻了Nature封面。中国“天机芯”(Tianjic)芯片杀破天机，撼动乾坤。 这款完全由中国独立研发的新一代人工智能芯片，通过融合基于计算科学的人工神经网络和基于神经科学的脉冲神经网络，实现了从现阶段常规的人工智能到人工通用智能(Artificial General Intelligence, AGI)的升级迭代。 那么这块“天机芯”的芯内，到底藏着什么乾坤？ 所谓的人工神经网络与脉冲神经网络的融合，又有什么学问？ 那个AGI又是何方神圣？ 无人驾驶自行车又是如何借着“天机芯”来去如风的？ 今日的《法治在线》，哦不，《世界科学》为您解读“天机芯”的玄机。 // “天机芯”的融合之路 // 咱们先交代一下背景，认识认识AGI。AGI是未来的AI，能力超乎想象。 AGI被人认为是可以和人类一样去理解世界的人工智能，能够学习执行大量高难任务，这些任务有的是人类能胜任的，有的是人类力所不能及的。AGI将兼具人类的思维和机器的计算速度，以此完成逆天操作[ 例如，近分秒数字运算(split-second number crunching) ] 。 现阶段，发展人工通用智能的方法主要有两种：一种是以计算机科学为导向，让计算机运行机器学习算法；另一种是以神经科学为基础，尽量模拟人类大脑。 基于计算科学的人工神经网络的优势是功能非常强大，但缺点在于能耗大； 基于神经科学的脉冲神经网络，它相比计算科学的人工神经网路，能耗低得多，但是它功能不强。 目前将两者融合被公认为最优方案。于是，研究人员憋着把两种网络融合起来去打造超乎想象的AGI？ “天机芯”就是一个成功典范，而且是开先河的典范，它的横空出世为AGI技术提供了一个混合协同的开发平台。  Tianjic芯片和测试板 Tianjic芯片采用众核架构、可重构功能核模块和混合编码方案的类数据流控制模式，不仅可以适应基于计算机科学的机器学习算法，还可以轻松实现受大脑原理启发的神经计算模型和多种编码方案。  天机异构融合类脑计算架构 应用于无人驾驶自行车系统后，这一个芯片可以同时处理多种算法和模型，已实现自行车的各种解锁姿势。 这一研究预计可以为通用性更高的硬件平台发展开拓新的道路，促进AGI技术的进一步开发。 // 天机芯“试驾”自行车 // 在克服了重重难点，成功设计出“天机芯”后，施路平团队一伙人就琢磨怎么证明这块芯片在多功能整合这件事儿上的无与伦比。 用什么来证明啊？无人驾驶，自行车的那种。 以下的动图就是以Tianjic芯片为核心的自动行驶自行车系统可以完成的种种骚操作。 在“天机芯”的掌控下，自行车具备了自平衡、动态感知、目标探测、跟踪、自动避障、过障、语音理解、自主决策等功能。  S型路线跟踪  语音控制“左转”  语音控制“直行和加速”  自主避障 由于芯片的分散式架构和任意路由拓扑，Tianjic芯片平台可以实现所有神经网络模型的并行化运行，并实现多个模型之间的无缝通信，自行车顺利运行上路，就时很好的证明。 // “人工智能超越人类”的话题，该团队怎么看？ //  大家对于类脑技术能否超越人脑这方面很感兴趣。实际上这就和大家始终在问电脑如何来超越人脑一样。 电脑早就超越了人脑，只是说在哪些方面。我们大家现在认为天才所具有的那些我们叹为观止的能力，其实现在的电脑是很容易来实现的，比如说记得快、记得准、算得快、算得准等等，在这些方面，对于计算机来讲都是小儿科。 但是目前在很多智能的层次，特别是对于不确定性的问题，对于比如说学习、自主决策等很多领域，计算机和人脑还是有相当大的距离。 计算机会逐渐的缩小差距，至于最后能否全面的超过人脑，我个人觉得从技术的层面会越来越多，因为计算机的发展有一个特点，就是它从不退步，它一直往前走。 但是我相信我们人是有智慧的，我们会在发展的过程当中来逐渐的完善我们对于研究领域的一个理解，来把控它的风险，因为我相信人们之所以对这个问题重视，是因为我们担心会不会像科幻电影说的那样毁灭人类。 实际上，能毁灭人类的东西我们早就已经造出来了，就是核武器，但是为什么现在它没有毁灭人类？是因为我们掌握它、我们可以控制它。 像类脑计算、强人工智能、人工通用智能这些东西，我们相信人类可以很好地利用我们的智慧来规范它的发展的路径，来让它造福于我们人类，最大限度地避免那些风险。
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发表于 5-8-2019 12:58 PM
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