清华大学类脑计算研究中心主任施路平在演讲中。

人工通用智能离我们还有多远？

11月3日，2019腾讯科学WE大会在北京举行，清华大学类脑计算研究中心主任施路平在演讲中介绍了人工通用智能（AGI）的发展路径，第一是由计算机主导的，第二即脑科学主导的。

当下的人工智能，以Alphago为例，其运行需要满足多个条件，比如充足的数据、决定性的问题、完备的知识、静态以及单一的系统，而“人工通用智能”，施路平介绍称，“我们想象的人工通用智能，就是我们没有充足的数据，很少，甚至是假数据，很多问题也不能明确，有很多系统交互在一起，但是我们的系统仍然能够处理。”

施路平致力于融合人脑和电脑思维，用类脑计算支撑通用人工智能的发展。具体而言，“计算机主导的像机器学习，它在图像识别、语音理解、自然语言的处理方面，取得了辉煌的成绩，但是它的很难处理不确定性的问题等。”施路平说。“脑科学神经形态计算，发展的也很快，但是由于我们不理解脑的机制，极大地阻碍了它的发展。把两者结合起来，是目前我们认为最好的一种方法。”

施路平称，“我们人的智能是建立在碳基上的，而在硅基上我们已经建造了现在的数码宇宙，碳基、硅基的结构非常相近，所以我们有一个信念，碳基上能够实现的，硅基上一定能够实现。”

解密“天机芯”

今年8月，施路平团队的成果登上了国际权威期刊《自然》杂志的封面，文章介绍了该团队研制的新型类脑计算芯片“天机芯”的发展情况，引发海外科技界的高度关注。

据新华社报道，“天机芯”是一款新型人工智能芯片，把人工通用智能的两个主要研究方向，即基于计算机科学和基于神经科学这两种方法，集成到一个平台，可以同时支持机器学习算法和现有类脑计算算法。

报道称，研究人员在一辆无人驾驶自行车上验证了这一芯片的能力。搭载“天机芯”的自行车，实现了实时视觉目标探测、目标追踪、自动过障和避障、自适应姿态控制、语音理解控制、自主决策等功能。

施路平在演讲中解释称，“现在的人工、神经网络的加速器，是面向深度人工神经网络，利用的就是空间复杂度，而像脑一样工作的神经形态计算，面向的是脉冲神经网络，它利用的是时空复杂。一个空间复杂度，一个时空复杂度，何不把它结合起来呢？所以，我们想了一个办法提出了天机芯片架构。我们用了3%的代价，实现了既支持人工神经网络，又支持像脑一样工作的脉冲神经网络，而且还支持两个的异构建模。我们还利用类脑芯片，构建了一个人工通用智能的研究平台。”

施路平说：“芯片很重要，软件也很重要，因为如果没有软件，应用工程师是不愿意做应用软件开发的，在我们实验室，自己开发了一个软件工具链，实际上已经搭起了第一代的类脑计算机，我们现在做的是一个类脑云脑。它和现在云计算的差别是，云计算是把很多技术整合起来，而类脑云脑是面向人工通用智能的，因为人工通用智能的研究从基本上来讲，不同于把很多人工智能简单的叠加在一起，我们的想法是把脑的弹性和计算机的刚性结合起来，把数据驱动和知识驱动结合起来，把通用知识和推理结合起来。”

现在是发展人工通用智能的最好时机，多学科融合是关键

施路平认为，现在是发展人工通用智能的最好时机。“因为随着我们精密仪器的发展，我们对脑知道的越来越多，我们似乎到了一个理解脑的关口，超级计算机的发展可以使我们做很好的模拟仿真。大数据、云计算给我们提供了一个像脑一样复杂的系统，和脑交相呼应，我们可以共同研究、互相促进。”

“另外，纳米器件已经可以使我们去发展像人脑能耗水平的神经元和突触这样的电子器件。”施路平称。

施路平说：“发展类脑计算和人工通用智能真正的挑战既不是科学，也不是技术，而是学科分布导致没有合适的人做这样的研究，所以多学科融合尤为关键。”

多学科融合正是清华大学类脑计算研究中心的特色。清华大学类脑计算研究中心官网显示，创立该中心的宗旨是突破类脑智能关键技术，发展通用人工智能。由于此项研究涉及信息、生物、物理、数学、材料、微电子等多个学科领域，在单一学科的框架下无法解决问题。由此，该中心由清华大学校内7家院系所联合而成，融合了脑科学、电子、微电子、计算机、自动化、材料以及精密仪器等学科，拟建设成一个具备多学科深度交叉融合能力的研究中心。

施路平在演讲中说：“我们7个院系的老师在一起反复地讨论，每周半天的时间，最后我们7年只做了一件事情，叫融合、融合再融合。”