CNS 2022学术报道 | 类脑计算与人工智能

类脑计算与人工智能

2022年11月27日，中国神经科学学会第十五届全国学术会议（CNS 2022）开幕，此次大会采用线上形式举办。27日上午， CNS 2022在线召开了类脑计算和智能专题研讨会。本专题研讨会共包括6个报告，主席为清华大学施路平教授，邀请了国内六名著名专家，包括清华大学赵蓉教授、北京大学杨玉超教授、浙江大学唐华锦教授、中科院自动化研究所曾毅教授、华为技术有限公司张子阳博士，北京灵汐科技有限公司华宝洪副总经理发表演讲，介绍了类脑计算和智能最前沿的进展，包括类脑计算与智能的理论、类脑计算芯片、软硬件系统、脑模拟和应用等，同时深入探讨了类脑计算与智能的发展方向和前景、未来的目标和现有的挑战。

施路平教授首先介绍了专题的安排及各位演讲专家的研究背景，概述了类脑计算和智能发展的现状，从不同的视角探讨了类脑计算和智能的关键问题和未来发展趋势，并且讲述了类脑计算在能效、速度、算力方面的优势。

赵蓉教授：类脑计算——从芯到云

赵蓉教授首先介绍了类脑计算和智能是中国脑计划的重要研究内容。类脑计算源于仿生神经形态工程，类脑计算在最近十多年由于信息爆炸人工智能的高速发展成为学术研究的热点，是后摩尔时代两个颠覆性计算技术之一的原因。

接着教授介绍了类脑计算芯片研究的现状：类脑计算芯片的设计的挑战是在不完全理解人脑机制下如何发展，目前主要的发展路线有两个侧重，一个是侧重脑仿真模拟，一个是侧重高效智能计算应用。典型的类脑计算芯片有NeuroGrid、BrainScales、SpiNNaker、TrueNorth、Loihi，国内类脑计算系统有清华大学的Tianjic系统和浙江大学Darwen系统。清华大学类脑计算研究中心是结合理论与应用全面发展的类脑研究中心，提出双脑驱动的类脑计算发展路径，发展了异构融合类脑芯片“天机芯”，软件工具链和类脑服务器，并介绍了最近研发的面向机器人应用的类脑计算芯片天机芯X。

赵蓉教授详细阐述了脑计划类脑计算研究平台由一个系统，5个共性技术资源平台，2个落地技术组成。最后提出随着研究的不断发展，未来类脑计算将会赋能各行各业。

杨玉超教授：基于忆阻动力学的类脑计算

杨玉超教授首先阐述从计算任务发展的角度来看，为什么需要新的计算架构，强调后摩尔时代芯片性能提升的速度放缓，无法满足算力需求急剧提升的计算任务，传统架构存算分离从能耗和带宽上制约算力提升，因此近存架构和存算一体架构逐步发展，拉近了计算和存储之间的距离，从而提高计算的速度。

接着，杨玉超教授讲述了类脑计算是面向人工通用智能发展的新型计算技术，基于忆阻器的计算和芯片设计发展的前沿，比较了各种新的架构的优缺点，新的存算一体架构与传统架构相比明显提高了算力。动态忆阻器是实现高阶复杂度类脑计算方法和类脑计算范式的尝试，类脑计算可以灵活地实现各种计算任务，未来对于通用和复杂计算任务，类脑计算是非常重要的发展方向。对人工计算系统和生物计算系统进行比较，认为生物计算更具复杂性并且可以跨层次融合。

最后，杨玉超教授概述了基于忆阻器层级计算的强化学习系统，可以很快地掌握强化学习，并且和传统架构相比能耗节省明显，多模态的特征提取高效支撑更复杂的时间序列，分析计算精度更高。提出感存算一体化处理系统的应用，可以消除感知和转换以及转换和存储之间的接口，对提高整体计算效率是非常重要的发展方向。

唐华锦教授：多神经环路协同的神经形态计算

唐华锦教授介绍了类脑计算中神经回路方面的软硬件最新进展以及神经计算系统的基本特征，阐述了对借鉴和探索神经科学的计算单元的思考，并提出如何把大脑复杂的特性呈现出来是发展类脑计算尤其是在算法模型层面具有挑战性的问题。

在大脑中，感知神经元将外部的信号转变成为内在的信号，对空间导航感知的神经元是位置细胞和网格细胞，这个发现使人类开始理解神经元是如何通过集群活动实现高级活动，这是实现类脑计算模型重要的神经科学依据。

唐华锦教授列举了基于突触可塑性理论完成的多种算法，讲解了多神经环路协同的类脑计算和生物神经系统模拟，介绍了既能支持神经科学模型又可以支持类脑计算模型的SPAIC平台，最后，唐华锦教授展望类脑计算可以带来新的算法架构和硬件方面的突破。

曾毅教授：类脑认知智能引擎“智脉（BrainCog）”:

类脑人工智能与脑模拟的融合发展

曾毅教授介绍了类脑人工智能的发展历程，强调了人工智能能够辨识所有错误的可能性，以及类脑人工智能两个重要的课题：首先结构和功能是否是受大脑启发，第二个是自顶向下，认知和功能是否接近人类。

曾毅教授讲述了空间可塑性和时间可塑性组成的类脑认知智能的多维度多尺度可塑型理论模型理论，以及以此来构建类脑人工智能和探索大脑模拟的科学问题。在此理论基础上构建的类脑认知智能引擎“智脉（BrainCog）”，其定位是类脑人工智能与脑模拟的融合框架，在框架中类脑智能和脑模拟相辅相成；同时展示了基于BrainCog可以完成多种认知任务，譬如：恐惧记忆，思维揣测，概念学习，自我意识等；同时讲解了BrainCog系统的最近进展，已经开展的鼠脑模拟系统，自我感知模型可以使机器人推理其他机器人的行为等。

曾毅教授最后总结到多维度多尺度的可塑性理论体系的类脑认知智能是个开始，未来更重要的是形成一套理论体系、软硬件开放平台进行可持续的研究。
  

张子阳博士：华为类脑实践

张子阳博士介绍了类脑智能和脑机接口在华为产品中的实践。类脑计算是华为先进计算和存储领域七大模块之一，传统AI芯片遇到了挑战，需要借助人脑来构建下一代计算范式，探索算法突破、架构突破、新型材料。

华为基于认知研究和神经科学研究启示，借助神经科学，对现有的AI技术进行改进。类脑计算在多个应用场景的需求分析，如工业制造场景，消费电子场景，自动驾驶场景，机器人场景等。强调了华为类脑技术研究重点在横向和纵向两个维度发展，横向主要有类脑感知和类脑计算，纵向有类脑基础理论、类脑视觉传感器和类脑计算芯片。华为类脑感知的重点方向是打造DVS智能处理根技术，重构机器视觉平台，构建视觉编码、视觉感知、视觉增强和语义理解端到端全栈解决方案。华为类脑计算处理器HJ002面向高速视频设计的弹性计算架构的创新点，数理启发式计算重点方向和概况。

张子阳博士认为类脑当务之急还是类脑基础理论突破，需要神经科学和计算机科学的深度交叉融合。

北京灵汐科技华宝洪副总经理：KA200助力类脑计算

华宝洪副总经理讲述了类脑计算研究和发展，类脑计算架构和北京灵汐科技自主研发的KA200类脑芯片，以及KA200赋能领域和落地应用。类脑芯片KA200是新一代的提供类脑计算算力服务的商用芯片，同时借鉴计算机科学和脑科学理论发展、采用存算一体、异构融合众核的架构。单芯片集成25万神经元和2500万突触，每秒超过16万亿次突触计算，功耗小于12瓦，可以同时支持神经科学和计算机科学驱动的神经网络模型，并且可以支持两者互相交叉建模，为探索人工通用智能开辟了新的道路。KA200具有高能效、高性价比、强模型通用性等优点，能够助力类脑计算算法模型研究和大规模脑仿真，为脑科学研究提供有力的支持。

此外KA200可以为传统AI应用领域赋能包括智慧城市、智能网联车、智慧工控、智慧金融等行业。目前基于KA200形成了完整的产品体系，如类脑计算板卡、类脑计算模组、类脑服务器、软件工具链和系统软件以及类脑整体解决方案。灵汐科技自主研发的类脑芯片，是类脑计算领域的智慧成果，开启了双脑融合推动新型计算技术发展的新路径。

专题会议安排紧凑有序，内容丰富，给参会者带来了精彩的学术报告，并探讨了未来类脑计算的研究方向。现场参会人员进行了充分的学术交流与讨论。值得一提的是，此次大会由天桥脑科学研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute，TCCI）旗下科学媒体“追问”（nextquesiton）承担会议学术内容独家采编报道，旗专业团队收集、归纳和整理高质量的学术问题，支持、引导科学家以追问的形式持续交流、探讨。

供稿：追问媒体

作者：吕辰菲 浙江大学