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          Nature重磅！清華團(tuán)隊類腦計算首推「神經(jīng)形態(tài)完備性」，通用人工智能要來了
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          2020-10-18 16:16
          
                    

                    

                    
                    
                    

          ??新智元報道??
          編輯：白峰
          【新智元導(dǎo)讀】人腦，是自然界中最完美的計算系統(tǒng)，不僅能處理多種復(fù)雜任務(wù)還有最高的效能，是目前唯一的「通用智能體」。最近，清華聯(lián)合團(tuán)隊提出的類腦計算系統(tǒng)新框架，或?qū)⒓铀偻ㄓ萌斯ぶ悄艿牡絹怼?/span>

          最近，來自清華大學(xué)、北京信息科學(xué)與技術(shù)國家研究中心、美國特拉華大學(xué)科研團(tuán)隊的一項突破性研究，或?qū)⒓铀兕惸X計算和通用人工智能的到來。
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          這一研究發(fā)表在10月14日最新一期的《自然》雜志上。清華大學(xué)類腦計算中心主任施路平和清華大學(xué)計算機(jī)系研究員張悠慧為該論文的共同通訊作者。
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          該研究在類腦計算通用架構(gòu)方向取得了重要進(jìn)展，并提出了「神經(jīng)形態(tài)完備性」的概念。

          填補(bǔ)類腦計算空白：全新的神經(jīng)形態(tài)完備性

          通用人工智能是指具有人類同等智慧或超越人類的人工智能。
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          目前，人工智能在很多領(lǐng)域有了突破性的進(jìn)展，但是這些進(jìn)展只能解決特定的問題。基于馮·諾依曼架構(gòu)的計算機(jī)在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的成就，已經(jīng)趕上或超過了人類的表現(xiàn)，但是在推理、決策等更靈活更復(fù)雜的問題上，還差很遠(yuǎn)。
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          傳統(tǒng)的計算機(jī)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)通用人工智能，有很大的障礙。
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          一些研究試圖在傳統(tǒng)架構(gòu)上，通過特定領(lǐng)域的語言或開發(fā)框架來實(shí)現(xiàn)通用計算，但這些研究通常沒有考慮系統(tǒng)的圖靈完備性，不能很好地模擬人腦的計算。
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          為解決傳統(tǒng)計算架構(gòu)的問題，施路平、張悠慧等人在這項研究中提出了「神經(jīng)形態(tài)完備性」的概念，這是一種更普適的類腦計算完備性的定義，它不再要求硬件一定是神經(jīng)形態(tài)完備的，軟件和各種硬件的兼容性也更好。
          
 ? ? ? ?類腦計算和傳統(tǒng)計算的結(jié)構(gòu)對比
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          同時，他們也提出了一種全新的類腦計算系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)，包括了軟件、硬件和編譯三個層次。在該層次結(jié)構(gòu)下，各種程序在任何神經(jīng)形態(tài)完備的硬件上都能使用，遷移能力強(qiáng)。

          軟件硬件編譯，你想要的類腦計算工具全都有

          軟件，指的是編程語言或框架，以及基于他們構(gòu)建的算法或模型。
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          在軟件層，研究人員提出了一種統(tǒng)一的、通用的軟件抽象模式——POG 圖（programming operator graph），以適應(yīng)各種類腦算法和模型設(shè)計。
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          POG 由統(tǒng)一的描述方法和事件驅(qū)動，集成了存儲和處理，描述了什么是類腦程序，并定義了如何執(zhí)行。POG是圖靈完備的，可以支持各種編程語言和框架。
          
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          硬件，包括了所有類腦芯片和架構(gòu)模型。
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          研究者設(shè)計了抽象神經(jīng)形態(tài)結(jié)構(gòu)作為硬件抽象。包括一個 EPG 圖（execution primitive graph），作為上層的接口來描述可執(zhí)行的程序。EPG 具有控制-流-數(shù)據(jù)流的混合表示，將它對不同硬件的適應(yīng)性最大化，且符合當(dāng)前硬件的發(fā)展趨勢，即混合架構(gòu)。
          
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          編譯，是將程序轉(zhuǎn)換為硬件可執(zhí)行形式的中間件。
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          為實(shí)現(xiàn)可行性，研究人員提出了一套支持主流類腦芯片的基本硬件執(zhí)行原語（hardware execution primitives），并證明配備這套硬件的神經(jīng)形態(tài)是完備的，并以一個工具鏈軟件作為編譯層的實(shí)例，論證了該層次結(jié)構(gòu)的可行性和優(yōu)越性。
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          The End
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          研究人員認(rèn)為，這一層次結(jié)構(gòu)促進(jìn)了軟硬件的協(xié)同設(shè)計，實(shí)現(xiàn)了軟硬件解耦，確保了任何類腦程序都可以由圖靈完備的 POG ，在任何神經(jīng)形態(tài)完備的硬件上正確執(zhí)行，也確保了類腦計算系統(tǒng)的編程可移植性、硬件完備性和編譯可行性。
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          與傳統(tǒng)計算機(jī)的「圖靈完備性」概念與「馮諾依曼」體系結(jié)構(gòu)相對應(yīng)，全新的類腦計算完備性及軟硬件去耦合的類腦計算系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)（軟硬件去耦合讓軟硬件開發(fā)人員的開發(fā)難度大大降低）。為類腦計算打開了一條新的通路，將更好地支持通用計算。
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          這一層次結(jié)構(gòu)讓相同算法在不同硬件平臺及不同算法在相同硬件的性能比較成為可能，也就是可以構(gòu)建一個測試基準(zhǔn)，來推動類腦計算的發(fā)展。
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          類腦計算，是通用人工智能的康莊大道嗎？

          參考鏈接：
          https://www.nature.com/articles/s41586-020-2782-y



          
                
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