前言
近日，華為又因被美擴大晶片供應限制引發關注。鮮為人知的是，華為的全資子公司哈勃科技曾在2019年的時候，砸了48萬，投資了一家專注於類腦智能晶片的AI公司。類腦智能被稱為AI未來高效發展的「潛力股」，能彌補AI對於現實世界的感知、情況評估和決策任務能力的缺陷。近年來AI在醫學上的應用十分迅猛，如醫學影像診斷、智慧機器人、藥物研發等，不知類腦智能晶片未來會成長成什麼樣？
一、什麼是類腦智能？
類腦智能是受大腦神經運行機制和認知行為機制啟發，以計算建模為手段，通過軟硬體協同實現的機器智能。類腦智能具備信息處理機制上類腦、認知行為表現上類人、智能水平上達到或超越人的特點[1]。類腦智能發展有3個層面的目標，分別是結構層次模仿腦、器件層次逼近腦、功能層次超越腦。
1、結構層次
主要研究基本單元（各類神經元和神經突觸等）的功能及其連接關係（網絡結構），通過神經科學實驗的分析探測技術完成。
2、器件層次
重點在於研製模擬神經元和神經突觸功能的微納光電器件，在有限物理空間和功耗條件下構造出人腦規模的神經網絡系統，如研製神經形態晶片、類腦計算機
3、功能層次
對類腦計算機進行信息刺激、訓練和學習，使其產生與人腦類似的智能甚至湧現自主意識，實現智能培育和進化，學習、記憶、識別、會話、推理、決策以及更高智能。
二、類腦智能的發展方向
眾所周知，人腦是已知的最複雜，功能強大，高效，有效，靈活和智能的信息處理系統。因此，人腦的功能，其結構組織和信息處理原理應被用作設計人工智慧系統的原型，而不僅僅是以黑匣子的方式模擬其行為。因此，類腦智能的發展方向大致可歸納為基礎研究、生物性能實現和生物系統結構建模三個方面[2]。
1、基礎研究
類腦研究的基礎是研究神經細胞作為腦基礎功能單元的物理化學原理和作為最小信息處理單元的數學原理。神經細胞的數學模型、等效電路、模擬神經網電路的研究就屬於這個範疇。
2、生物性能實現
當暫時無法直接從基礎要素的研究中解析出基本原理時，模仿生物的某一項性能也是類腦智能的一個重要研究方向。例如在研究人腦中的視覺系統時，通過模擬人眼的運動控制神經系統及各種眼球動態響應，從而獲得了一系列有效的機器視覺運動控制原理，可成功應用於3D自動拍攝系統、雙目相機在線校準等產品之中。人工智慧算法也是僅模擬了貓大腦視覺皮層通路中信息的分層處理機制和神經網絡的基本拓撲結構，構建出卷積神經網絡，便已經推動了人工智慧的巨大進步。
3、生物系統結構建模
為了實現類腦智能系統，首先要理解腦的系統結構和各個腦器官的功能和特性，通過組合對應各個腦器官基本功能的部件，搭建一套具有類似生物腦系統基本功能的「機器腦」，然後再逐漸改良和完善。仿生機器腦是研究自主智能系統的重要平臺，除智能外具備感知和操控功能，是人工智慧系統獲得自主學習、智力演化等高級認知能力的關鍵。
三、全球開展「腦計劃」，搶佔技術制高點
2018年8月，Gartner公司發布2018年新興技術成熟度曲線，公布了5大新興技術趨勢，其中類腦智能、神經晶片硬體和腦機接口作為重要技術趨勢。現在，全球主要發達地區的國家、研究機構和科技企業都已紛紛進入類腦智能的研究領域，並已投入相當可觀的資金以供其蓬勃發展。
美國「使用先進革新型神經技術的人腦研究計劃」（BRAIN）旨在理解人類思想、動機、情感的產生過程，帶動新型疾病療法的開發和高科技產業的發展；歐盟「人腦計劃」（HBP）依託信息通訊技術（ICT），把認知神經科學和計算數字模擬結合起來，實現大腦系統的人工模擬，發展高性能計算機、醫學信息學、神經形態工程、智慧機器人等應用產業；日本「使用神經技術的腦科學疾病研究計劃」（Brain/MINDS）目標為降低和消除神經精神疾病的社會負擔[3]。
我國神經科學和類腦人工智慧發展規劃可分為7大領域，實施「3+2+2」領域模式，包括3大重點方向：基礎神經生物學、神經精神性疾病、類腦人工智慧；2大支撐性領域：變革性神經科學技術、支撐平臺；以及2大產業領域：神經生物醫藥及生物醫學工程、人工智慧產業[4]。
中國腦計劃有著一些獨特的亮點：中國腦計劃把腦疾病和腦啟發的人工智慧放在特別優先的位置；中國的各種腦疾病人數是世界上最多的，這使得對於腦疾病的預防、早期診斷和早期幹預的研究尤其緊迫，同時也為研究提供了最大的數據支撐；現在人們愈加發現要想理解人類的高等認知功能（如思維和意識），以及腦疾病（特別是精神疾病），非人靈長類可能是更合適的實驗動物模型。中國有著豐富的獼猴資源，並且在用獼猴建立人類疾病模型的研究上快速發展。這使得中國在研究高級認知功能，如共情、意識和語言，以及腦疾病的病理機制和幹預手段方面，可能做出獨特的貢獻。
四、類腦智能的應用技術
全球頂尖技術公司、大學和科研機構都相繼加入了類腦計算和類腦智能的布局。
1、微軟：OpenAI
2020年7月，微軟在OpenAI上投資10億美元用以開發類腦智能的新技術，OpenAI將幫助其為Azure雲計算服務聯合開發和培訓新的AI技術。它還將與之合作開發新的超級計算硬體，以嘗試實現AGI，即具有像人類一樣學習任務的能力的機器[5]。
OpenAI可以利用微軟的超級計算和雲計算技術來構建人工智慧（AGI）
2、紐西蘭奧克蘭科技大學：NeuCube
紐西蘭奧克蘭科技大學（AUT）的Nik Kasabov教授開發了一個突破性的機器學習系統NeuCube。NeuCube的框架和計算體系結構能夠創建智能系統，與傳統的統計和機器學習方法相比，該系統在以下方面顯示出了優異的結果：1）更好的數據分析和分類/回歸準確性（降低了10％到40％） ; 2）可能使用VR，更好地可視化創建的模型；3）更好地理解所測數據和過程；4）通過有意義的模型解釋實現新的信息和知識發現。目前，NeuCube已經在全球25個實驗室中使用，並與歐盟和中國開展許多重大的國際AI項目，其中包括220萬歐元的名為PANTHER的研究交換項目[6]。
用於時空腦數據（STBD）建模的NeuCube架構
3、清華大學：天機芯
2019年8月，清華大學類腦計算研究中心施路平團隊研發的第二代「天機芯」（Tianjic）登上了《自然》（Nature）封面。天機晶片是面向人工通用智能的世界首款異構融合類腦計算晶片。其具有計算存儲融合和去中心化的眾核架構，每塊晶片含有156個計算功能核，約合四萬神經元和千萬突觸。它不僅能夠支持計算機科學導向的機器學習算法和神經科學導向的神經形態計算模型的獨立部署，還能夠支持兩者的異構建模，為發展人工通用智能提供了一個計算平臺[7]。
天機晶片單片（左）和5x5陣列擴展板（右）
研究人員在一輛無人駕駛自行車上驗證了這一晶片的能力。搭載「天機芯」的自行車，實現了實時視覺目標探測、目標追蹤、自動過障和避障、自適應姿態控制、語音理解控制、自主決策等功能。
自動行駛自行車演示平臺
結語
作為人工智慧的技術發展路徑之一，以認知仿生驅動的類腦智能是一個非常有前途的領域，具有巨大的潛力。但該領域目前仍處於起步階段，類腦智能的想要成為AI的主流應用方向還有很長的路要走。關於大腦功能的許多秘密還有待一一揭開，機器算法和科學方法論的壁壘也必將因為類腦智能的快速發展而被逐一打破。為了實現這一目標，工程師將必須與腦科學家和生命科學家攜手合作，並開展緊密合作的研究。相信在大數據技術和新一代網際網路技術等基礎技術的支撐下，類腦智能應用的研發將會推動我國科技創新實力的發展。
參考文獻 [1] 王衝.類腦智能:人工智慧發展的另一條路徑[J].科學中國人,2019(6):72-73.
[2] 張曉林.類腦智能引導AI未來[J].自然雜誌,2018,40(5):343-348.
[3] 韓雪, 阮梅花, 王慧媛, 等.神經科學和類腦人工智慧發展:機遇與挑戰.生命科學, 2016, 28:1295-307
[4] 神經科學和類腦人工智慧發展:未來路徑與中國布局生命科學 2017,29(02),97-113
[5]https://www.technologyreview.com/2019/07/22/238798/microsoft-is-investing-1-billion-in-openai-to-create-brain-like-machines/
[6]https://opengovasia.com/ai-research-projects-underpinned-by-brain-like-artificial-intelligence-system/
[7]https://news.tsinghua.edu.cn/info/1002/16371.htm