IBM研發模擬人腦神經元結構計算機 有望具備人類學習能力

這是真正意義上的人工智慧？上周的《科學》雜誌用封面報導的形式，介紹了美國IBM公司新近研發出的一種模擬人腦神經元結構的計算機晶片「TrueNorth」。這一美國國防部資助、康奈爾大學等科研機構參與研發的新型計算機，完全不同於此前所謂的「人工智慧」——無論是戰勝西洋棋大師的「深藍」，還是通過了圖靈測試的「尤金·古特曼」，都是依靠事先儲存大量數據的方式來「偽裝」博學，而IBM的新式神經元計算機則從硬體構架上模擬了人類神經系統，有望真正具備人類的學習能力。

當然，在大腦的秘密完全被揭開之前，神經元計算機也不太可能完全模擬人腦。但至少IBM的這一技術是人類首次顛覆傳統諾依曼式計算機的計算方式，可望成為個人電腦誕生以來，整個計算機行業最大的一次變革。而且，這一晶片僅用現有的半導體材料和技術就可大規模生產，而且功耗極低，簡單的實際應用並不遙遠。

IBM研製模擬人腦神經元結構的計算機

模擬神經元突觸結構

8月8日的美國《科學》雜誌以封面報導的形式介紹，美國IBM和美國康奈爾大學成功開發了一種模擬人類大腦的信息傳遞機制的SyNAPSE晶片（Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics，即「自適應可塑型可伸縮電子神經形態系統」）。根據這種技術製造出的晶片從設計理念上就不同於現有計算機使用的半導體晶片，將來可能應用於研發即使沒有人類命令也能自己學習，進而解決問題的人工智慧。

這款晶片名為「TrueNorth」，能夠模擬神經元、突觸的功能以及其它腦功能執行計算，由三星電子負責生產，擁有54億個電晶體，是傳統pc處理器的四倍以上。它的核心區域內密密麻麻的擠滿了4096個處理核心，產生的效果相當於100萬個神經元和2.56億個突觸。目前，ibm已經使用了16塊晶片開發了一臺神經突觸超級計算機。

8月8日出版的《科學》雜誌封面

到目前為止，絕大多數試圖仿真人類大腦的研究都集中在軟體層面——這些軟體最終的運算還是要由傳統計算機用0和1來完成，本質上，它們依然沒有擺脫傳統計算機結構的束縛。而在今天，藍色巨人IBM發布的一份研究報告徹底改變了這一現狀，IBM研發出了名為「TrueNorth」的神經元晶片，它真正的從「頭」開始，完完全全從底層模仿了人腦的結構。

人腦的計算方式和傳統計算機完全不同。在人腦中，神經元相當於處理器，一個成年人的大腦至少有數百億個神經元，每個神經元都與其它神經元相連，它們的連接處被稱為突觸，突觸是人腦的存儲器，用計算機術語來說，這是一個極其龐大的分布式計算系統。這種處理器與存儲器緊密相連的結構，讓人腦內的通信效率非常高。這裡的效率並不單指計算速度，還包括對外部信息的感知能力。

人類神經系統的神經元細胞和突觸結構

TrueNorth的4096個核心之間就使用了類似於人腦的結構，每個核心包含了約120萬個電晶體，其中負責數據處理和調度的部分只佔掉少量電晶體，而大多數電晶體都被用作了數據存儲、以及與其它核心溝通方面。在這4096個核心中，每個核心都有自己的本地內存，它們還能通過一種特殊的通訊模式與其它核心快速溝通，其工作方式非常類似於人腦神經元與突觸之間的協同，只不過，化學信號在這裡變成了電流脈衝。IBM把這種結構稱為「神經突觸內核架構」。

「不同於傳統計算機的馮·諾伊曼架構，我們將處理器（神經元）與內存（突觸）緊密結合在一起，能在並行計算中實現更高效的通信。」參與研發的IBM研究人員保羅·梅洛拉在論文裡寫道。

IBM科學家是怎樣把人腦的數學模型抽象成一顆晶片的？圖為「TrueNorth」晶片結構

超越馮·諾伊曼？

從你每天都會用上的手機，到每秒運算萬億次的超級計算機，目前幾乎所有的處理器都依據馮·諾伊曼架構體系開發，在這種體系中，數據的存儲和處理是分開進行的，處理器和內存各司其職，程序向計算機發出一組指令，數據此次從硬碟、內存、緩存、處理器寄存器中穿梭而過。

這樣的體系最符合人類工業化所帶來的生產條件，但它存在一些重大瓶頸——數據的傳輸路徑過於冗長，不同數據組之間的溝通成本高昂，而且整個計算過程非常消耗能源。

IBM開發的「深藍」超級計算機曾經戰勝了西洋棋大師卡斯帕羅夫，但它依靠的並非智力，而是蠻力——擊敗卡斯帕羅夫的那臺「深藍」擁有90個機架，存儲的象棋資料庫超過1TB，每秒鐘能分析兩億種走法，然後選出最優的那一步。但問題是，這些東西都是由科學家們教給它的，人們事先想好所有對策，「深藍」只負責按部就班的執行。

「簡單說，馮·諾伊曼體系的計算機是一個又快、又笨的東西。事先編好程序，它能每秒完成數億次計算。但它想不出任何聰明的解題方法。」科學家麥可·特羅特（Michael Trott）這樣解釋人腦與計算機的差異。

從馮·諾伊曼計算機被發明那一天開始，科學家們另闢蹊徑、開發其它計算機體系的嘗試就從來沒有停止過。很多人寄希望於模仿人腦——它是有史以來最複雜、最聰明的機器，TrueNorth的出現讓我們離這個夢想又近了一步。

如果研究進展順利，TrueNorth將是自個人電腦誕生以來，整個計算機行業最大的一次變革——也許，未來的計算機不僅僅只是依靠計算速度和海量資料庫進行工作，它們還能真正進行「思考」。

這是IBM開發出的神經元計算機原型，它搭載了16顆TrueNorth晶片

 

研發陣容豪華

儘管外行人知之甚少，但TrueNorth的研發工作在業內可謂規模巨大，陣容豪華。早在2001年，IBM就宣布該公司正在致力研究新一代智能計算機系統，這種計算機系統以人的神經系統為基本模型，可以稱得上是一種全新的智能神經計算機。

為了獲得業界和學術界的支持，IBM公司發送了大約七十五萬份聲明，希望全球各地的業界專家和學者能夠支持公司的這項計劃。IBM公司還出資進行「自動」技術的研究，「自動」技術能夠幫助智能計算機擺脫對人類的依賴，自動對自身的狀態進行調節。

2008年初，TrueNorth研究項目獲得了美國五角大樓高級計劃研究局（DARPA）的5300萬美元注資，該局是一個負責網際網路開發援助等的美國政府科研援助機構。DARPA認為，IBM的研究有助於突破傳統的馮·諾伊曼計算機體系，為未來的計算機模式注入新鮮血液。

該項目還同包括哈佛大學、史丹福大學、康奈爾大學、麻省理工學院在內的諸多科研機構和高通等商業公司進行了大量的合作。

已具備商用條件

值得一提的是，此次發布的TrueNorth已經是商用版本，它由三星代工生產，完完全全使用市面上現成的半導體技術製成，晶片的主要成分是矽，沒有使用任何複雜的材料或生產工藝——換句話說，只要IBM願意，三星可以像造Galaxy手機一樣把它量產出來。

「這是一個非常乾淨、整潔的架構，他們邁出了正確的一步。」擁有「神經元晶片之父」頭銜的加州技術研究所工程師、名譽教授卡佛·米德評價道。

TrueNorth神經元晶片在降低功耗方面同樣做出了表率。和人腦一樣，TrueNorth的每一個內核都使用了事件驅動設計，也就是說，它不會一直運行，只有在需要的時候才會啟動。 這樣設計讓晶片更加節能，標準處理器每平方釐米的功耗是50到100瓦，而TrueNorth每平方釐米的晶片只會消耗20毫瓦或千分之一瓦的能量。

TrueNorth（左）對比傳統處理器（右）的熱成像圖，很明顯，右邊要火熱得多

成人大腦的功耗和一隻燈泡差不多，卻比今天任何一臺超級計算機都能更準確地識別語音和圖像。參與新架構開發的IBM研究院科學家約翰·阿瑟說：「系統和晶片的架構設計儘可能效仿腦內的神經網絡，因為大腦的架構效率非常高。」

IBM已經開發出一臺神經元計算機原型，它搭載有16顆TrueNorth晶片。IBM對它進行了一系列測試，結果讓人欣喜——「神經突觸內核架構」可以像普通處理器一樣快速識別圖像、區分場景，而消耗的能源要少得多。

在與史丹福大學合作的一次「模糊邏輯」測試中，用TrueNorth晶片搭建的神經元計算機對人、自行車、轎車、大巴、卡車有80%以上的識別率，更令人欣喜的是，TrueNorth晶片可以用30fps的速度播放高清流媒體視頻，而消耗的能源只有63毫瓦！

人腦和計算機功耗對比：橫軸是處理器頻率，縱軸是處理器每平方釐米所消耗的能源，傳統的馮·諾伊曼結構處理器已經在煎雞蛋（溫度過高）的道路上越走越遠

「沒有CPU、沒有GPU，但我們消耗的能源要低好幾個數量級」，測試負責人Dharmendra Modha說道，「它簡直就像是為了效率而生的有生命的機器，這是計算機發展史上一個新的裡程碑。」

去年9月，在IDEMI國際設計、工程與管理一體化大會上，IBM就公布了TrueNorth一些可能的商業應用場景，包括實時分析環境為盲人導航、與人對話、識別數字、圖像等。TrueNorth表現出了初步的「認知計算」能力，它甚至不需要程式設計師事先「教導」，就能通過自學理解簡單的電子遊戲規則。

儘管以TrueNorth為基礎打造的神經元計算機並沒有產生科幻小說那樣的自我意識，在人腦之謎真正解開以前，計算機誕生自我意識恐怕也只是一個科學幻想。但由於上述優點，這種晶片的實際應用或許並不遙遠。