朝著計算機念一句“春眠不覺曉”，它就能憑著“記憶”很快接著念出“處處聞啼鳥……”朝它噴殺蟲劑，它會顯示出“注意有毒氣體”的感知反饋……9月1日，記者從浙江大學了解到，這臺能像人一樣“回憶”、“聞”氣味的計算機，正是浙江大學聯(lián)合之江實驗室共同研制出的我國首臺基于自主知識產(chǎn)權類腦芯片的類腦計算機（Darwin Mouse）。
這臺類腦計算機是目前國際上神經(jīng)元規(guī)模最大的類腦計算機。它包含792顆浙江大學研制的達爾文2代類腦芯片，支持1.2億脈沖神經(jīng)元、近千億神經(jīng)突觸，神經(jīng)元數(shù)量規(guī)模相當于一個小鼠大腦。相比傳統(tǒng)計算機由于數(shù)據(jù)儲存和計算分離而產(chǎn)生的高能耗問題，該類腦計算機的典型運行功耗只需350瓦至500瓦。
與此同時，團隊還為類腦計算機研制了“管家婆”——達爾文類腦操作系統(tǒng)（DarwinOS），用以實現(xiàn)對類腦計算機硬件資源的有效管理與調度，支撐類腦計算機的運行與應用。
這臺類腦計算機到底“聰明”到怎樣的程度？類腦計算機如何實現(xiàn)像人一樣思考？其未來發(fā)展方向又在哪里？帶著這些疑問，我們走近這臺浙江造的神奇“大腦”。
像大腦
一樣“思考”
“滴，滴，滴……”記者在實驗現(xiàn)場看到，3臺外形相似的機器人正合作開展抗洪救險任務。1號機器人憑借自帶攝像頭在場地巡邏，當發(fā)現(xiàn)堤壩缺口后，就呼叫負責工程的3號機器人前來修壩，同時搜尋受傷人員，當發(fā)現(xiàn)倒在地上的人體模型后，又呼叫負責救援的2號機器人……不同于現(xiàn)有機器人的是，這幾個機器人是在類腦計算機的控制下通過語音開展移動指令，并接受任務分配。
“這臺類腦計算機是像搭積木一樣搭起來的。每顆芯片上有15萬個神經(jīng)元，每4顆芯片做成一塊板子，若干塊板子再連接起來成為一個模塊。”項目研究骨干金孝飛說。
2015年和2019年浙江大學分別研制成功達爾文1代和達爾文2代類腦計算芯片，用芯片去模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡的結構與功能機制，在圖像、視頻、自然語言的模糊處理中具有優(yōu)勢。而這次的成果是將數(shù)百顆達爾文2代類腦計算芯片集成在3臺1.6米高的標準服務器機箱中，從而形成一臺強大的機架式類腦計算機。
而要讓這么多神經(jīng)元能夠互聯(lián)并且可拓展從而實現(xiàn)高效的聯(lián)動組合，同時要把雜亂無章的信息流有序分配到對應的功能腦區(qū)，依靠的正是“管家婆”——達爾文類腦操作系統(tǒng)（DarwinOS）�！澳壳斑_爾文類腦操作系統(tǒng)的功能任務切換時間達微秒級，可支持億級類腦硬件資源管理�！表椖垦芯抗歉蓞闻收f。
未來，類腦計算機既可用于生活中各種智能任務的處理，開拓人工智能的應用場景；也可用于神經(jīng)科學、腦科學研究，從而為神經(jīng)科學家提供更快更大規(guī)模的仿真工具，提供探索大腦工作機理的新實驗手段。
目前，浙江大學與之江實驗室的科研人員基于該類腦計算機已經(jīng)實現(xiàn)了多種智能任務。除了抗洪搶險場景下多個機器人的協(xié)同工作，科研人員還用類腦計算機模擬了多個不同腦區(qū)，建立了丘腦外側膝狀核的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，仿真了不同頻率閃動的視覺刺激時該腦區(qū)神經(jīng)元的周期性反應；借鑒海馬體神經(jīng)環(huán)路結構和神經(jīng)機制構建了學習-記憶融合模型，實現(xiàn)音樂、詩詞、謎語等的時序記憶功能；實現(xiàn)了腦電信號的穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位實時解碼，可“意念”打字輸入。
顛覆傳統(tǒng)
計算模式
從數(shù)值計算到脈沖計算，從馮·諾依曼架構到神經(jīng)擬態(tài)架構，類腦計算機的出現(xiàn)，顛覆了傳統(tǒng)的計算模式和體系架構。
當我們在鍵盤上敲打出一串字符的時候，計算機就已經(jīng)將它轉化成為“0”和“1”這種可以被機器識別的二進制語言，并通過數(shù)據(jù)線從中央處理器（CPU）的暫存器轉移到其他存儲單元……傳統(tǒng)的計算機在處理器和存儲器之間要進行多次數(shù)據(jù)交換。其發(fā)展之初采用以數(shù)值計算見長的馮·諾依曼架構，也就是以數(shù)字加減乘除的方式來進行信息架構。隨著摩爾定理逐漸失效，馮·諾依曼架構帶來的局限日益明顯，存儲墻、功耗墻、智能提升等問題，讓當前計算機發(fā)展面臨重大挑戰(zhàn)。
如“存儲墻”問題就是在馮·諾依曼架構中數(shù)據(jù)存儲和計算的分離中產(chǎn)生的�！斑@就好比信息存儲在甲地，要計算的時候就把信息搬到乙地去，計算好了再搬回甲地去。但搬運的速度要遠遠低于計算的速度，反而讓搬運本身成為關鍵瓶頸。”浙江大學計算機科學與技術學院教授潘綱說，這種計算模式制約了以大數(shù)據(jù)為代表的計算性能提升。
雖然計算機運行一個簡單指令，數(shù)據(jù)來回跑動所需要的能耗很低，但對于人工智能等需要密集計算的任務而言，短時間內(nèi)幾千萬次甚至幾億次的運算量，匯聚在一起也會變成一片“汪洋大�！�。因此，這又讓傳統(tǒng)計算機的“功耗墻”問題冒了出來。
此外，數(shù)據(jù)驅動的智能算法需要海量樣本和密集計算，但舉一反三、自我學習等高級智能能力比較差，和人的智能相比依然差得很遠。
如何突破現(xiàn)有計算運行方式導致的計算機瓶頸？
我們的身體早就透露了答案。人的大腦融存儲和處理的功能于一體，其速度和效率遠高于計算機。在處理如思辨寓言蘊含的哲理等復雜信息時，人腦的學習能力也是計算機無法企及的。
因此全球科學家再次將目光瞄準到模仿生物大腦這個最初的夢想。通過數(shù)字及模擬電路等硬件方式器件模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡的功能和連接關系，從而在有限的物理空間和能耗條件下構造出類似人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)。
潘綱介紹說，用硬件及軟件模擬神經(jīng)大腦網(wǎng)絡的結構與運行機制，構造一種全新的人工智能系統(tǒng)，這種顛覆傳統(tǒng)計算機架構的新型計算模式，被稱為類腦計算。其特點在于存算一體、事件驅動、高度并行等，“是解決人工智能等計算難題的重要路徑之一”。
類腦芯片的工作原理類似于生物的神經(jīng)元行為，通過脈沖傳遞信號，信號來的時候啟動，沒有信號就休息，實現(xiàn)高度并行，效率提升的目標。
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在哪兒？
1.6米高，三個標準機柜，幾個人都合抱不過來……在現(xiàn)場矗立的類腦計算機，讓人不禁感嘆是個“巨無霸”。別看現(xiàn)在的類腦計算機是個“大塊頭”，在1946年世界上誕生的第一臺計算機“埃尼阿克（ENIAC）” 28噸的體重面前，它還算個“小孩子”。科學家們表示，如同從“埃尼阿克”到平板電腦，隨著類腦芯片和其他硬件的更新迭代，類腦計算機體積縮小指日可待。未來要想邁入 “智能時代”，不能靠傳統(tǒng)計算機繼續(xù)“燒腦”。類腦計算機將植入手機、機器人，為城市生活帶來新的智能服務體驗。
硬件更新了，那么軟件呢？科學家們將下一步的研究焦點放到了類腦計算機的智能化上。
目前，市面上的傳感器輸入的信號還是以數(shù)字為主，應用到類腦計算機上，要加一個編碼層，將信號轉換成脈沖式。在這個過程中信息有丟失和損傷的風險，會在一定程度上降低計算機的功效。新式的仿腦傳感器，也將有助于計算機“聰明勁兒”的提升。
在科學家們的設想中，類腦計算機的智能未來將接近人腦乃至某些方面超越人腦。它可以從科學家創(chuàng)造的虛擬環(huán)境中獲取知識，在現(xiàn)實環(huán)境中接受各種信息的熏陶，甚至是用機器人的身體和蝴蝶起舞實現(xiàn)互動。通過對它進行信息刺激、訓練和學習，類腦計算機有機會獲得人腦類似的智能，實現(xiàn)智能培育和進化。在神經(jīng)元和突觸的自我調節(jié)的過程中，計算機進行學習、會話、推理等類人運算，實現(xiàn)更高級的智能。
近年來，國內(nèi)外對于類腦計算機的研究一直在持續(xù)進展中。從2015年德國海德堡大學研發(fā)的擁有400萬神經(jīng)元規(guī)模的BrainScales，到美國IBM研發(fā)的6400萬神經(jīng)元規(guī)模的Blue Raven，再到今年3月份美國Intel的1億神經(jīng)元規(guī)模的Pohiki Springs，直至如今的Darwin Mouse，世界各國的科學家們正在不斷刷新類腦計算系統(tǒng)的神經(jīng)元規(guī)模上限。
當前，類腦計算研究還處于初級階段，無論在規(guī)模上，還是在智能化程度上，都無法和真正的人腦相比。
“我們希望能夠像生物進化一樣，不斷地讓達爾文系列類腦計算機朝著人類智能的方向發(fā)展，以超低功耗提供更強的人工智能�！迸司V說，隨著神經(jīng)科學發(fā)展和類腦計算機的系統(tǒng)軟件、工具鏈及算法的成熟，相信有朝一日科學家將能讓類腦計算機像馮·諾依曼架構計算機一樣通用化，真正像大腦一樣高效工作，與馮·諾依曼架構并存與互補去解決不同的問題。只是當下，類腦計算機尚有很長一段路要走。（見習記者 何冬健 記者 黃慧仙 通訊員 柯溢能 吳雅蘭）
