近日，英特爾中國研究院院長宋繼強與杜克大學(xué)電子與計算機工程系教授陳怡然教授以及浙江大學(xué)計算機學(xué)院教授唐華錦教授進行了一次有關(guān)神經(jīng)擬態(tài)計算的行業(yè)對話。
神經(jīng)擬態(tài)計算，又被稱為類腦計算和神經(jīng)形態(tài)計算，模擬的是人腦的神經(jīng)結(jié)構(gòu)和運行方式，其中的計算模塊類似于人腦中的神經(jīng)元，通過一種全新的模型——脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNNs）將神經(jīng)元進行重新分布。
芯片向人腦演化，對現(xiàn)有計算架構(gòu)的顛覆，神經(jīng)擬態(tài)計算已經(jīng)成為前沿科技中非常熱門的領(lǐng)域，并被賦予帶領(lǐng)人類進入新人工智能時代的使命。
三位學(xué)術(shù)界大咖在這次的行業(yè)對話中著重對神經(jīng)擬態(tài)計算的獨特優(yōu)勢、和目前主流的深度學(xué)習(xí)的對比、如何進一步突破以及未來的應(yīng)用方向等話題進行了意見交流，再次引起了業(yè)界對神經(jīng)擬態(tài)計算的關(guān)注和討論。
為AI注入新的想象
目前的人工智能正在面臨著諸多挑戰(zhàn)，其中一項就是對于能源的大量需求，造成對生態(tài)的污染問題。
國外的一項研究顯示，僅僅是訓(xùn)練一個AI模型，所消耗的電力產(chǎn)生的碳排放量相當(dāng)于5臺美式轎車整個生命周期的碳排放量。可以說，目前的AI模式對生態(tài)環(huán)境構(gòu)成了一定的威脅。
作為下一代的AI芯片，神經(jīng)擬態(tài)計算能夠很好地解決這一問題。宋繼強表示：“神經(jīng)擬態(tài)計算在算法以及芯片的設(shè)計上可以實現(xiàn)以低一千倍以下的功耗去完成同樣效果的模型訓(xùn)練?！眮碜哉憬髮W(xué)的唐華錦教授也認(rèn)為神經(jīng)擬態(tài)芯片是一種環(huán)境友好型的芯片，“體積小、功耗低，符合生物進化最本質(zhì)的優(yōu)勢?！?/p>
除了能耗低的優(yōu)勢之外，神經(jīng)擬態(tài)計算還有諸多其他優(yōu)勢。唐華錦稱“神經(jīng)擬態(tài)計算最大的優(yōu)勢是神經(jīng)元的智能性和自主性，不是單純解決一個數(shù)據(jù)訓(xùn)練、模式識別的問題，而是解決多模態(tài)感知、非結(jié)構(gòu)化信息的感知和推理?！?/p>
另外，來自杜克大學(xué)的陳怡然教授也表示神經(jīng)擬態(tài)計算相比目前的技術(shù)來說會更加安全，“神經(jīng)擬態(tài)計算可以通過不同信號相互之間連接，可以做得更‘魯棒’（Robust），這對于外在的攻擊或者不友好的操作其實可以更有效的進行保護，現(xiàn)在這方面也有一些新的研究。“
能否取代深度學(xué)習(xí)？
在此次對談中，一個重要的談?wù)撝黝}是神經(jīng)擬態(tài)計算是否會在不遠(yuǎn)的未來取代深度學(xué)習(xí)。Gartner此前的一份調(diào)查報告預(yù)測，到2025年神經(jīng)擬態(tài)計算有望取代GPU，成為下一代AI的主流計算形態(tài)。
對此，三位嘉賓的觀點不盡相同。宋繼強認(rèn)為神經(jīng)擬態(tài)計算和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系是兼收并蓄，而不是取代，“對于深度學(xué)習(xí)已經(jīng)非常擅長的，模擬人類視覺或者自然語言交互的任務(wù)，我們讓深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)去模擬；對于其他不太適合用深度學(xué)習(xí)做的，如英特爾Loihi芯片做的嗅覺方面的研究，還有機器人操控、多模態(tài)甚至于跨模態(tài)之間的知識存儲，我們可以用神經(jīng)擬態(tài)計算去實現(xiàn)?！?/p>
唐華錦認(rèn)為，在一些特殊場景中，比如并不需要精確的計算結(jié)果而是需要在一個實時環(huán)境中給出一個“魯棒”的響應(yīng)時，相比于深度學(xué)習(xí)算法，神經(jīng)擬態(tài)計算有著絕對優(yōu)勢。
不過在陳怡然看來，目前神經(jīng)擬態(tài)計算本質(zhì)上跟深度學(xué)習(xí)所能實現(xiàn)的功能沒有特別大的不同，“現(xiàn)在還沒有可靠的證據(jù)表明，神經(jīng)擬態(tài)計算能夠達到這一代人工智能技術(shù)所不能達到的新境界?！标愨灰舱J(rèn)可神經(jīng)擬態(tài)計算所具有的“魯棒”性以及實時性等優(yōu)勢，但這些只能說是在深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上的提升而不是技術(shù)上的突破?！吧窠?jīng)擬態(tài)計算不應(yīng)該是深度學(xué)習(xí)的一個子集，而應(yīng)是全新的集合，”他表示。
科幻照進現(xiàn)實
對于神經(jīng)擬態(tài)計算，目前科研界、產(chǎn)業(yè)界都在抓緊研究和布局。近期，英特爾在神經(jīng)擬態(tài)計算領(lǐng)域取得了重大進展?！蹲匀弧冯s志的一篇論文顯示，英特爾Loihi芯片僅需單一樣本便可學(xué)會識別10種有害氣體的氣味。英特爾最新發(fā)布的以Loihi芯片為基礎(chǔ)的神經(jīng)擬態(tài)計算系統(tǒng)Pohoiki Springs包含1億個神經(jīng)元，堪比小型哺乳動物的大腦容量。
對于未來的突破方向，陳怡然認(rèn)為最根本的問題是“必須要軟硬協(xié)同，兩者必須要齊頭并進?！彼卫^強則認(rèn)為，盡快找到真正適應(yīng)神經(jīng)擬態(tài)計算的應(yīng)用方向，取得里程碑式的進展，有助于促進產(chǎn)業(yè)跟隨。為此，英特爾成立了INRC（神經(jīng)擬態(tài)研究社區(qū)），成員可以獲取英特爾Loihi測試芯片從而支持他們的神經(jīng)擬態(tài)研究。目前已經(jīng)有諸多科研機構(gòu)、大學(xué)、世界500強企業(yè)加入，促進神經(jīng)擬態(tài)計算應(yīng)用落地。
在此次對話中，有關(guān)未來神經(jīng)擬態(tài)計算的應(yīng)用方向，嘉賓們也作出了一些設(shè)想。唐華錦認(rèn)為未來神經(jīng)擬態(tài)計算比較有前景的切入點主要有兩個：“一個是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，實時性要求很高的場景。另外一個是多模態(tài)的、實時的場景，比如說機器人、無人機等需要持續(xù)學(xué)習(xí)和自適應(yīng)學(xué)習(xí)的場景?！?/p>
宋繼強也認(rèn)為，未來神經(jīng)擬態(tài)計算很有可能會落地到商用或者消費級的產(chǎn)品，“我們目前已經(jīng)看到在服務(wù)機器人以及智能家居等場景下，神經(jīng)擬態(tài)計算可以有很好的表現(xiàn)。”
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