2022年有望诞生世界首台类脑超级计算机

出处：OFweek  

近日，北京大学 科技 成果发布会上，北京大学计算机科学技术系主任、AI专家黄铁军预测：2022年，世界有望诞生首台类脑超级计算机，其将模仿生物大脑处理信息，处理速度和规模远超同类机型。也就意味着，约20年后尺寸与人脑相当又能精确模拟人脑功能的“类脑机”或将面世。

类大脑计算机的意义

所谓“类脑计算”，就是指仿真、模拟和学习借鉴人脑的神经系统结构和信息处理过程，构建出具有学习能力的超低功耗新型计算系统。未来的计算机，或许真的越来越像人类“大脑”。

类大脑计算机基于硅芯片，未来不会取代今天的计算机，但会增加他们的能力。今天的计算机不仅不会被取代，它们的未来还会被当做协处理器，这意味着他们可以串联并嵌入到智能 手机 和巨大的集中式计算机中组成云。

这种新型计算机一个最大的优点是它具有容忍故障的能力，传统计算机是精确的，但他们由于死脑筋，在遇到失败时就会崩溃，但是新型计算机不一样，它是基于生物设计，因此它的算法是不断变化的，而这也使得系统能够不断地适应并解决故障，从而完成任务。

首台实时模拟人脑机器或4年后出现

目前类脑机研究仍处在起步阶段，其学习、创造能力还远不如人脑。但是随着相关技术的进一步发展，不可否认，类脑机确有达到甚至超越人脑的可能。

当神经形态器件和芯片的精密程度发展到一定阶段后，在信息处理速度上或比人脑快几个数量级，同时在外形上没有了人脑骨骼结构的限制。

距离研制出这样一台“电脑”，我们还有多远的路要走？根据欧盟推出的《人类大脑计划》，到2022年首台实时模拟人类大脑的机器就会出现，约20年后尺寸与人脑相当又能精确模拟人脑功能的类脑机或将面世。

当类脑机的出现必然会给人们的生活方式，尤其是学习方式带来巨大的变革。类脑机可大量减少人类重复性的工作，同时其也会成为创新灵感的来源之一。

装有类脑机的机器人可能在功能上与真人无异，会思考、判断、学习，能够提供更贴心的服务，并代替人从事高智力工作，极大地提高工作效率，促进社会 经济 发展。

但是，未来高智能机器的发展和广泛使用也可能带来失业、被误用等负面影响，相关的伦理、风险研究应逐步展开，相关法律法规建设也应同步完善。

强人工智能时代来临

强人工智能时代会在未来20至30年后到来。人工智能走过百年发展历程，目前已步入新一代AI阶段。强人工智能将能够适应环境，应对未知挑战，具有自我意识，达到并超越人类水平。

类脑机的诞生将拉开强人工智能时代的序幕，而且2022年将有望诞生首台类脑超级计算机。根据欧盟推出的《人类大脑计划》，到2022年首台实时模拟人类大脑的机器就会出现，约20年后尺寸与人脑相当又能精确模拟人脑功能的类脑机或将面世。

目前通用人工智能与人类智能水平的巨大差距。当前的人工智能系统有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会算计、有专能无全能。

类脑智能是人工智能的一种形态，是人工智能的终极目标，也是人工智能重要的研究手段。

神经科学、计算机科学、神经网络理论近20年来的长足进步，以及大数据时代对智能计算的需求，使我们今天再次聚焦类脑计算。

类脑计算是一场令人兴奋又望而生畏的艰难挑战，需要组织多学科交叉的大团队研究。期望值过高，又没有达到预期，随之带来的可能是学科发展的低落甚至灾难，使最初的目标成为皇帝的新衣。

类脑超级计算机项目

英国曼彻斯特大学计算机科学学院正在研究类脑超级计算机项目，一台拥有100万个处理器内核和1200个互连电路板的超级计算机，它能像人脑一样运作，是迄今能最准确模拟人脑的超级计算机。这台设备名为“脉冲神经网络架构”，英文名为“SpiNNaker”

它不仅能像大脑一样“思考”，还创造了人脑中神经元的模型，并实时模拟了比其他计算机更多的神经元，它的主要任务是作为模拟部分大脑的模型，如皮质模型、基底神经节模型以及脉冲神经元网络的模型等。

传统超级计算机的连接机制并不太适合实时大脑建模，SpiNNaker有望比其他机器更好地实时建模更大的神经元网络。

不过目前完全模拟人脑不可能，SpiNNaker等机器仍然只能管理人脑所进行通信的一小部分，超级计算机在获得独立思考能力之前还有很长的路要走。

即使拥有100万个处理器，我们也只能达到人类大脑规模的1％。不过，SpiNNaker可以模仿小鼠大脑的功能，鼠脑比人脑小1000倍。

北大视网膜芯片研发

2015年，北京市科学技术委员会启动“脑科学与类脑计算”专项。黄铁军研究团队联合北京大学基础医学院、视觉损伤与修复教育部重点。2017年，仿视网膜芯片一次流片成功。

仿视网膜芯片对传统视频芯片的颠覆主要在于“超速”和“全时”。眼睛是亿万年进化而成的精密器官，信息处理机制优越，但由于生理限制，视网膜发放神经脉冲的频率不可能超过100 Hz。

仿视网膜芯片采用光电技术，发放频率高达40 kHz，“超速”人眼数百倍，能够“看清”高速旋转叶片的文字。

“全时”则是指从芯片采集的神经脉冲序列中重构出任意时刻的画面，这是真正实现计算机视觉的基础。

人类由于具有视觉暂留特性，当影视每秒播放数十幅静止图像时，即可产生连续的视觉感受。然而，长期被误认做智能系统“眼睛”的传统视频摄像头与新一代人工智能并不匹配，视网膜芯片才是真正解决计算机视觉问题的第一步。

超速全时仿视网膜芯片的成功研制，打响了新一代人工智能创新突破的第一枪。这项研究不仅深化了对生物视觉系统信息处理过程的认识，还有望建立其全新的视觉信息表达、编码和分析识别体系，支撑智能机器人、无人机等新一代人工智能产品的发展。

超级计算机的用途

①借助于超级计算机的强大而且快速的运算能力，在实验室实施的亚临界核试验，与真正核试爆的效果是相同的。

②超级计算机可用来认识和改进 汽车 、飞机或轮船等交通工具的空气流体动力学、燃料消耗、结构设计、防撞性，并帮助提高乘坐者舒适度、减少噪音等，所有这些都具有潜在的经济和安全收益。

③对地震的模拟能帮助人类探索地震预测方法，从而减轻与地震相关的风险。

④借助超级计算机预测气候变化，从而减轻气候变化给人类带来的破坏。

⑤生物学已经显示出巨大的计算需求，超级计算机将帮助寻找疾病治疗的革命性方法。

结尾：

异构架构在超算系统构建层面被广泛接受，并且将会成为超级计算机的一个重要发展趋势，人工智能应用有望成为超算的主流应用之一。让机器像人脑一样工作，这已经不是幻想，已经有科学家走在实现它的路上。