类脑计算机十问亿级神经元类脑计算机：AI领域有望突破，哪些还需火候
近日 ， 浙江大学联合之江实验室共同研制成功了中国首台基于自主知识产权类脑芯片的类脑计算机（Darwin Mouse） 。
研究团队在9月1日的成果发布会上指出 ， 该类脑计算机在神经元规模上超越了德国海德堡大学的BrainScaleS、IBM的Blue Raven和英特尔公司的Pohiki Springs三大类脑计算系统 ， 是目前国际上神经元规模最大的类脑计算机 。
据悉 ， 这台类脑计算机包含792颗浙江大学研制的达尔文2代类脑芯片 ， 支持1.2亿脉冲神经元、近千亿神经突触 ， 与小鼠大脑神经元数量规模相当 ， 典型运行功耗只需要350-500瓦 。
类脑计算机与传统计算机的差别是什么？在哪些设计上借鉴了大脑？解决了什么痛点？能否在处理某些任务上超越传统计算机？当前类脑计算发展到什么程度？何时能够应用？……带着这些疑问 ， ****采访人员9月2日专访了浙江大学亿级神经元类脑计算机研究团队负责人、浙江大学计算机科学与技术学院教授潘纲 。
潘纲在采访中介绍 ， 类脑计算机与传统计算机差别非常大 ， 传统计算机的算法和软件无法在类脑计算机上运行 。 类脑计算机主要用于处理其擅长的人工智能任务 ， 并不会替代冯·诺依曼架构的传统计算机 。 两者互补与融合会是未来的可能趋势 。
本文插图
研究团队将792颗达尔文2代类脑计算芯片集成在3台1.6米高的标准服务器机箱中 ， 形成了机架式类脑计算机Darwin Mouse 。
他表示 ， Darwin Mouse类脑计算机是一个初步成果 ， 硬件的类脑抽象模拟还较为简单 ， 后续需要继续迭代 。 当前 ， 国际上类脑计算发展还处在初级阶段 ， 未来走向成熟需要硬件、软件和算法三方面进步 。
谈及社会各界对此次成果发布会的关注 ， 他表示 ， 研究团队“做了一个初步的演示 ， 主要是想告诉大家：类脑计算机在很多方面都有很大的潜力 ， 可以往前做 。 ”
研究团队此次展现了类脑计算机可以完成人工智能中的很多任务 ， 例如语音识别、图像识别等 。 “但具体做到什么样的精度或者准确度、能不能直接打败现在传统的计算机呢？我觉得有些方面可能性还是比较大 ， 但还需要更多努力 。 ”
当天发布会上 ， 研究团队进行了类脑计算机的应用演示 。 在类脑计算机的控制下 ， 3台机器人接收到语音指令后 ， 分别担任巡逻、救援、工程检修“特种兵” ， 模拟合作开展抗洪救险任务 。 在另一个实验场景中 ， 课题组成员给计算机演唱一首歌其中的两句 ， 然后 ， 计算机通过回想把后续的歌曲内容“唱”出来 。
潘纲在采访中对****采访人员表示 ， 未来 ， 类脑计算机有望在人工智能等领域做出突破 ， 也可能加速神经系统模拟相关领域的科研工作 。
潘纲教授分别于1998年、2004年获得浙江大学学士与博士学位 ， 主要研究方向为人工智能、脑机接口、类脑计算、计算机视觉和普适计算等 。
他担任计算机辅助设计与图形学国家重点实验室副主任 ， 计算机系统结构与网络安全研究所副所长 ， 中国人工智能学会常务理事和中国人工智能学会脑机融合与生物机器智能专委会主任委员 。
****与潘纲对话实录 ， 整理为10个问答：
1.澎湃：什么是类脑计算机？类脑计算机在哪些设计和功能上借鉴了大脑？
潘纲：用硬件及软件模拟大脑神经网络的结构与运行机制 ， 构造一种全新的智能系统 ， 这种颠覆传统计算架构的新型计算模式 ， 通常称为类脑计算 。 而硬件或者芯片上模拟复杂神经网络的完整可用的计算系统则被称作类脑计算机 。
Darwin Mouse类脑计算机的“类脑”设计主要体现在两方面：模仿大脑的信息传递方式——达尔文2代类脑芯片通过脉冲传递信号 ， 类似于生物的神经元行为；将大脑运算抽象为由神经元连接组成的神经网络 ， 用芯片直接模仿单个神经元的计算模型 。
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