2014突破性科学技术研究：神经形态芯片

本文为作者 Robert D. Hof 发表在 MIT TechnologyReview 网站上的《Neuromorphic Chips》一文，是《2014突破性科学技术》系列文章的第4篇，主要讲述了高通等公司研发的微处理器可以像人脑一样计算，这样计算机就可以知道它们周围发生了什么事情。

突破点：计算机芯片的另外一种设计方法，增强了人工智能的计算效率。

突破理由：传统的芯片已经接近理论性能极限。

主要参与者：高通、IBM、HRL 实验室、人脑项目

一个名叫先锋（pioneer）的小机器人缓缓地走到一张印有“美国队长”的地毯上。而在外面，周围有一群人看着它。这里是高通实验测试模拟的场景，模拟的是一个儿童的卧室。先锋停了下来，好像是在测量周围的环境，然后像滚雪球一样卷起了这张地毯，转身，准备把它放到玩具箱里。高通的资深工程师 Ilwoo Chang 朝着先锋机器人摆动双手，示意它不应该放在这里。先锋用它的摄像头看着这个手势，然后听话地接受了这个命令。随后它会回到刚才的位置，把地毯放下，发现了另外一个蜘蛛人玩偶。这一次，先锋机器人直接冲向了玩偶，不顾周围的国际象棋，在没有人指导的情况下把玩具放到了箱子里。

这场演示发生在高通位于圣地亚哥的总部内，虽说是演示，但却可以看到未来计算的影子。这台机器人处理任务时需要的强大的计算能力，在以前，进行这些计算的都是那些耗电多的大型设备。而先锋机器人使用的只是一个智能手机芯片，运行了特制的软件而已，它能识别此前未见过的物体，根据相关物体的相似性来分类，将不同的物品放在房间的正确位置，不需要累人的编程，只需要向它展示物体和位置即可。这台小小的机器人之所以能做这些，是因为它模拟了人脑工作的状态。

在今年晚些时间，高通公司将揭露科学技术是如何植入到日常电子设备芯片中的。这些“神经形态”芯片（之所以这么命名，是因为他们模拟了大脑）被设计成处理传感器数据（图像、声音等）以及根据未编程的数据变化做出反应。这些芯片实现了人工智能领域需要几十年才能完成的任务，让机器可以像人一样理解世界、与世界互动。医疗传感器和设备可以追踪病人的生命体征，根据时间采取医疗对策，学会调整药量，甚至可以及早发现病情。智能手机可以学习你接下来将要输入的文字，然后在后台设置提醒。Google 的自驾驶汽车或许不再需要驾驶员的帮助，扫地机器人永远都不会卡在沙发下面。高通技术总监 Matthew Grob 说：“我们正在模糊芯片和生物系统之间的隔阂。”

高通的芯片需要到 2015 年才能上市，今年，高通公司将向研究者发放芯片让他们测试。只要高通一发货，“零计划”将成为第一个大规模神经模型计算商用平台。高通公司也将在许多大学和研究机构之前实现这些功能，比如说 IBM 实验室和 HRL 实验室。这两家已经花了 1 亿美元来为美国国防部高级研究项目局研发神经形态芯片。此外，欧洲人脑项目联合海德堡大学和曼彻斯特大学的研究者也花了 1 亿欧元来研究神经形态项目。另外一个德国小组最近报告说利用神经形态芯片和软件模拟了昆虫的气味处理系统，可以通过闻花来判断植物种类。

今天的计算机使用了所谓的“冯诺依曼架构”，即数据在处理器和内存之间来回计算。这种方法非常适合数字运算和执行编写好的程序，但是不适合处理图片、声音和其他可以感知到的内容。2012 年，Google 公司的人工智能软件在未告知机器什么是“猫”的情况下，利用多达 1.6 万个处理器成功识别出了猫。

为了让这些处理器提高性能，制造商往芯片里塞入了更多的晶体管、缓存、数据通道，但是芯片工作时干生的温度限制了芯片的运算速度，而在移动领域，对于电源的要求就更严格了。这就限制了设备不能有效地处理图像、声音和其他感官数据，也不能用来很好地进行面部识别或机器人、车辆导航。

除了高通，没有人能更好地解决这些芯片所面临的物理挑战。现在的移动设备对性能的需求越来越大。但是现在的私人助手，比如苹果的 Siri、Google 的 Google Now 等，功能都很有限，因为设备性能不够，必须将数据发送到云端进行处理。领导“零计划”的高通技术副主席 Jeff Gehlhaar 说：“我们就是要硬碰硬。”

人脑有几十亿神经元、几千亿个突触，可以同步处理视觉、音频等信号，神经形态芯片在芯片中模拟人脑同步处理多种数据的能力。根据图像、声音或其他信号的变化，神经元可以改变与其他神经元之间的联系。这一过程被叫做学习。这些神经形态芯片模拟的是人脑的神经网络，可以实现人脑的部分功能。这就是为什么高通的机器人在不知道蜘蛛侠是谁之前就能将其放到准确的位置。

高通可以在智能手机芯片中加入“神经处理单元”来帮助处理传感器数据，比如图像识别。

即便神经形态芯片的能力还远不人脑，它处理感官数据、学习数据变化的能力比任何计算机都要快。人脑启发软件公司 Numenta 创始人 Jeff Hawkins 说，如果像 Google 那样使用传统的计算机运行特殊的软件来模拟人脑的话，这样智能设备的效率也太低了，“人工智能绝对不能靠软件来实现，需要用芯片来完成。”

神经通道

智能手机的普及也让高通开始有底气，高通现在的市值已经超过了 Intel。这中间的原因可能与高通掌握的几百项无线通讯专利有关。现在高通准备进行下一轮突破。第一步就是与 Brain Corp. 公司合作，高通投资了这家在模拟人脑算放上有杰出成就的神经科学创业企业。“零项目”在立项之初事是想为机器人服务，让机器人能与真实世界进行互动，有了成果之后便可以用在智能手机或者其他产品上。“零项目”出自艾萨克？阿西莫夫的第零条机器人法则：机器人不得伤害人类整体， 也不得因为不采取行动而使人类整体受到伤害。

神经形态芯片的概念要回溯到几十年前。1990 年，加州理工学院名誉教授 Carver Mead 在一篇论文中给出了它的定义，“模拟芯片不同于只有二进制结果（开/关）的数字芯片，可以像现实世界一样得出各种不同的结果，可以模拟人脑神经元和突触的电子活动。”但是他却没法完成设计这种模拟芯片的任务。只有一家名为 Audience 的公司研发出了一种有争议的神经形态芯片，可以抑制噪声，已经卖出了几亿片。这些芯片基于人的耳蜗而设计，可以像人一样隔绝噪音，只听人声，已经被用在苹果和三星等品牌的手机上。

作为一家商业公司，高通公司希望产品设计实用性大于性能表现。这也就意味着高通的神经形态芯片依旧是在数字芯片上开发的，这样做比研发模拟芯片更简单，生产更容易。模拟芯片要完成的模拟大脑，而高通的芯片模拟的是大脑的行为。比如，神经形态芯片编程、传输数据的方式模拟大脑处理感官数据处理时的电子脉冲。“零项目”工程师 M. Anthony Lewis 说：“即便还是以数字的形式来完成，我们已经可以复制大脑的很多行为。”

这批芯片也非常符合高通现有的业务，虽然说高通现在已经在智能手机领域占据老大的地位，但是收入增长开始减缓。高通枭龙移动处理器可以加入“神经处理单元”来负责处理感官数据、完成图像识别和机器人导航的任务。因为高通有很大一部分收入来自于向其他公司授权专利使用权，所以它还可以向这些企业出售神经形态芯片算法的使用权。这样这种芯片就可以用在视觉、动作控制等其他应用领域。

认知伴侣

Matthew Grob 对于智能手机的进步感到震惊，随后又开始感到烦恼，有一次会议中，手机突然响了，因为他之前去过西班牙，然后西班牙那个时区设置了一个闹钟，但是在回到公司开会时，这个手机以为自己还在西班牙，就又响了。这个例子说明，我们的时智能设备离智能还很远。Grob 想象着，未来有一天，这个手机又响了，他对这手机喊了一句“不许在这个时候响！”，这样手机就知道换了时区，不会再搞错。

高通认为神经形态芯片可以让智能手机等移动设备变成用户的认知伴侣，关注用户的行为和环境，学习用户的习惯，由此可以产生许多可能。高通研究实验室的商业开发总监 Samir Kumar 说：“如果你和你的设备能共同步感知环境，设备对于你的目的和需求的理解就会更好。”

Kumar 又举了一个例子：如果你在手机的照片上圈出了自己的宠物狗，那么之后所有出现宠物狗的图片都会被圈上；在足球比赛中，你可以告诉手机，当孩子快要射门的时候记得拍照；在睡觉的时候，手机能知道将所有电话都转成电话录音。简而言之，智能手机将成为人的数字第六感。

高通公司的高层并不愿意在产品正式发布之前公布更多细节。但是神经形态研究者对此却可以侃侃而谈。根据 IBM 实验室的研究院 Dharmendra Modha 的描述，这种芯片可以让盲人通过视觉和音频传感器来识别物体，提供音频提示；健康监测系统可以检测生命体征，及早发现潜在的风险，为病人提供个性化的治疗手段；计算机可以根据风向、潮向和其他数据来更准确地预测海啸。HRL 实验室的首席研究科学家 Narayan Srinivasa 计划在夏天测试一种神经形态芯片，它植入到鸟类设备的体中，可以根据室内环境飞行。这一芯片处理来自摄像机和其他传感器的数据，能记住飞过的房间，学会导航，以后可以应用在无人机上。

程序员利用硬件开发出优秀的软件还需要一些时日。人工智能创业公司 Vicarious 的联合创始人 Dileep George 说：“让硬件公司来做科研为时尚早。”高通公司也表示，“产品商用也需要时日。”但是他们今年要发布的技术可以将这些产品变成现实，更进一步。