在人類(lèi)漫長(zhǎng)的歷史進(jìn)程中，理解智能、理解我們的大腦一直是一個(gè)被不斷追逐的夢(mèng)想；而自近代以來(lái)，隨著科技的不斷進(jìn)步，如何創(chuàng)造一個(gè)“大腦”，如何自己創(chuàng)造出智能更是吸引了眾多科學(xué)家競(jìng)相比拼。用機(jī)器模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和信息加工的潛力，這就是我們所說(shuō)的類(lèi)腦計(jì)算，也叫神經(jīng)形態(tài)計(jì)算。

目前的類(lèi)腦計(jì)算研究尚處于起步階段，國(guó)際上還沒(méi)有形成公認(rèn)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與方案。清華大學(xué)一項(xiàng)最新研究成果首次提出“類(lèi)腦計(jì)算完備性”以及軟硬件去耦合的類(lèi)腦計(jì)算系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)，填補(bǔ)了類(lèi)腦研究完備性理論與相應(yīng)系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)方面的空白。10月15日，清華大學(xué)召開(kāi)新聞發(fā)布會(huì)，介紹了這一類(lèi)腦計(jì)算體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域的重要突破。而在成果背后，這一場(chǎng)源自于新興研究領(lǐng)域的科技成果發(fā)布會(huì)也為我們帶來(lái)三點(diǎn)啟示。

新興研究也許并不“新”，要學(xué)會(huì)從科學(xué)進(jìn)程中尋找方向

近年來(lái)，從AlphaGo戰(zhàn)勝人類(lèi)頂級(jí)圍棋選手，到人工智能系統(tǒng)預(yù)測(cè)、緩解人流擁堵，人工智能不再是一個(gè)新鮮詞語(yǔ)。但在清華大學(xué)精儀系教授施路平看來(lái)，這些突破大多是從智能的某個(gè)領(lǐng)域接近或超過(guò)人類(lèi)智能，是一種“窄化的人工智能”：“這些系統(tǒng)無(wú)法將這種能力從一項(xiàng)任務(wù)轉(zhuǎn)移到另一項(xiàng)任務(wù)。作為人工智能的終極目標(biāo)，‘通用人工智能’應(yīng)該是一種可以執(zhí)行人類(lèi)能夠完成的所有任務(wù)的人工智能，即‘類(lèi)腦’?！?/span>

在施路平看來(lái)，與外界對(duì)新興研究領(lǐng)域的某些認(rèn)知不同，發(fā)展人工通用智能不是一個(gè)新的想法，而是隨著科技發(fā)展需要緊緊把握住的“關(guān)口”：“如果我們看一下過(guò)去圖靈、馮諾依曼這些大科學(xué)家早期的文章，會(huì)發(fā)現(xiàn)這是我們一直以來(lái)的夢(mèng)想?，F(xiàn)在為什么是發(fā)展人工通用智能最好的時(shí)機(jī)呢？因?yàn)殡S著精密儀器的發(fā)展，我們對(duì)腦知道得越來(lái)越多，我們似乎到了一個(gè)理解腦的關(guān)口。超級(jí)計(jì)算機(jī)的發(fā)展可以使我們進(jìn)行很好的模擬仿真，省錢(qián)、省力、省時(shí)間。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算給我們提供了一個(gè)像腦一樣復(fù)雜的系統(tǒng)，和腦交相呼應(yīng)，我們可以共同研究、互相促進(jìn)。另外，納米器件已經(jīng)可以使我們?nèi)グl(fā)展像人腦能耗水平一樣的神經(jīng)元和突觸這樣的電子器件。科學(xué)家要學(xué)會(huì)借助時(shí)代發(fā)展尋找課題?！?/span>

新興研究不要過(guò)度逐“新”，更不能放松對(duì)基礎(chǔ)問(wèn)題的關(guān)注

這場(chǎng)發(fā)布會(huì)帶來(lái)的另一個(gè)啟示是，某些時(shí)候，新興研究不要過(guò)度逐“新”，更不能放松對(duì)基礎(chǔ)問(wèn)題的關(guān)注。

記者了解到，現(xiàn)有類(lèi)腦計(jì)算系統(tǒng)研究大多聚焦于具體的芯片、工具鏈、應(yīng)用和算法的創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)，而忽略了從宏觀和抽象層面上對(duì)計(jì)算完備性和體系結(jié)構(gòu)的思考。類(lèi)腦計(jì)算軟硬件間的高度耦合阻礙了它們?cè)讵?dú)立發(fā)展的同時(shí)互相兼容的可能性，如何突破這一局面，擴(kuò)展類(lèi)腦計(jì)算系統(tǒng)的應(yīng)用場(chǎng)景？這成了上述團(tuán)隊(duì)下決心要解決的重點(diǎn)問(wèn)題。

“通用計(jì)算領(lǐng)域的圖靈完備性和馮·諾依曼體系結(jié)構(gòu)都是非?；A(chǔ)、大家也非常熟悉的概念，以至于很多人都不會(huì)意識(shí)到，對(duì)于新興的類(lèi)腦計(jì)算系統(tǒng)領(lǐng)域，這是一個(gè)需要首先解決的問(wèn)題?！鼻迦A大學(xué)計(jì)算機(jī)系研究員張悠慧說(shuō)。

施路平也認(rèn)為，當(dāng)前類(lèi)腦計(jì)算的某些研究走向了一個(gè)極端：過(guò)度關(guān)注技術(shù)應(yīng)用，而忽略了對(duì)最基礎(chǔ)問(wèn)題的研究?！斑@是需要注意和警惕的。很多時(shí)候，如果沒(méi)有一個(gè)基礎(chǔ)的標(biāo)準(zhǔn)、方案，只追逐最時(shí)興的應(yīng)用層面的東西，并不足以支持一個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展?！笔┞菲秸f(shuō)。

新興研究要關(guān)注新的科學(xué)點(diǎn)，還要融合出“新團(tuán)隊(duì)”

而在科研攻關(guān)的過(guò)程中，讓團(tuán)隊(duì)成員感到壓力的，不是科學(xué)問(wèn)題上的挑戰(zhàn)，而是來(lái)自于如何融合出一個(gè)“新團(tuán)隊(duì)”。這也是當(dāng)前很多新興研究領(lǐng)域面對(duì)的困境。

“發(fā)展類(lèi)腦計(jì)算和人工通用智能，真正的挑戰(zhàn)既不是科學(xué)，也不是技術(shù)，而是我們的學(xué)科分布使得我們沒(méi)有合適的人做這樣的研究。而且，腦科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)，一個(gè)探索自然世界，一個(gè)更關(guān)注應(yīng)用，它們有不同的文化和語(yǔ)言，目標(biāo)也不一樣，所以多學(xué)科融合尤為關(guān)鍵?！笔┞菲礁嬖V記者，清華大學(xué)類(lèi)腦計(jì)算研究中心由精儀系、計(jì)算機(jī)、電子、微電子、自動(dòng)化、材料系和醫(yī)學(xué)院7個(gè)院系組成：“我們7個(gè)院系的老師在一起反復(fù)討論，每周半天的時(shí)間，最后我們7年只做了一件事情，叫‘融合、融合再融合’?！?/span>

但這位科學(xué)家也坦言，當(dāng)前困擾不少科學(xué)研究的關(guān)鍵點(diǎn)也就在于“融合”這兩個(gè)字：“但在很多時(shí)候，跨學(xué)科交叉堅(jiān)持起來(lái)很難，因?yàn)椴煌瑘F(tuán)隊(duì)有自己各自的訴求，短期或長(zhǎng)期的。這時(shí)就需要探索一種機(jī)制能夠?qū)⑷擞行У亟Y(jié)合、團(tuán)結(jié)在一起。”