类脑机： 像人脑那样工作思考

让机器像人脑一样工作——这不是幻想，科学家们已经在实现它的路上了。

据国外媒体报道，英国曼彻斯特大学计算机科学学院“激活”了世界上最大的“大脑”——一台类似大脑的超级计算机SpiNNaker。根据曼彻斯特大学的官方网站，这台计算机有100万个处理器内核，每秒可以执行200万亿次运算。它以类似人脑的方式处理信息。SpiNNaker的设计者和计算机工程教授史蒂夫·富博说，超级计算“重建了传统计算机的工作方式”

模拟生物大脑的信息处理方法

“SpiNNaker被称为类似大脑的超级计算机，因为它模仿生物大脑处理信息的方式，其处理速度和规模比类似模型快得多，但其架构明显不同于传统意义上的超级计算机。我更喜欢把这些模仿生物大脑的机器称为“类大脑机器”北京大学计算机科学与技术系主任黄铁军在接受《科学技术日报》采访时表示，超级计算机通常指性能更高、规模更大的传统计算机，而类大脑机器指的是从生物大脑神经系统结构和信息处理过程中学习并模拟这些结构的智能机器，而不是简单执行计算任务的传统计算机。

加州科技大学校长秦志刚也持相同观点。"类大脑计算机的工作方式不同于传统计算机."他说，个人电脑通常只有一个*处理器，功能强大，可以处理各种各样的任务，但在这种模式下，任务只能连续处理，也就是说，处理完一个任务后，下一个任务就可以处理了。然而，类大脑机器的原型——生物大脑——并不是以这种方式工作的。据统计，人脑中大约有1000亿个神经元，它们是人脑神经系统最基本的结构和功能单位。每个神经元都可以看作是一个简化版的*处理器。虽然它的计算功能不如计算机，但它比计算机更有优势，每个神经元都可以独立完成任务。简而言之，大脑可以看作是由多个同时运行的*处理器组成的机器，具有高效的多任务信息处理能力。

虽然传统的超级计算机也有大量的*处理器，但这些*处理器只能执行简单的并行工作。相比之下，由生物神经元相互连接形成的网络结构要复杂得多。

那么，类大脑机器如何模拟生物大脑中神经元之间的信息交换和处理过程呢？

大脑中的每个神经元通过成千上万个突触与其他神经元相连，形成一个能够感知、综合处理和反馈信息的神经网络系统。在感测到外部信号之后，上游神经元可以以神经脉冲的形式将信号“发送”到多个下游神经元，并且下游神经元然后可以将该脉冲信号传输到更多的神经元。这些神经脉冲信号在神经元之间的传递实际上是大脑处理信息的过程。

“类大脑机器通过大规模神经形态芯片模拟生物神经网络，每个芯片集成大量电子或光子神经元和突触阵列。”黄铁军介绍，与生物神经元不同，电子神经元的连接状态可以通过软件实现。类似大脑的计算机也使用传输神经脉冲信号的方式来处理信息，但通常它们不直接使用生物神经网络的连接方式，而是使用路由交换的方式来提高灵活性。一种典型的方法是将脉冲信号打包，然后使用包上的“递送地址”等信息来实现对下游神经元的精确递送。下游神经元接收到大量信息包后，根据自身的处理特点产生新的脉冲，然后每周来回“传递”信息。当这台类大脑机器的计算精度达到一定水平时，它就能产生一些只有生物大脑才有的功能，甚至会出现“灵感涌现”这样的高级智能。

更节能，可以促进相关学科的发展

1981年，美国生物学家杰拉尔德·艾德曼提出了“综合神经建模”理论。这位科学家成为模拟生物大脑领域的先驱。30多年来，人们花费了大量的精力和财力来研究类似大脑的算法、模型和支持硬件设施。以SpiNNaker为例。该项目成立于2006年，迄今已耗资约1500万欧元。

那么，为什么像大脑一样的机器能如此吸引人，并为他们付出很多努力呢？“类大脑机器具有高智能和低能耗的优势，这是主流人工智能模型(如深层神经网络)在现阶段无法比拟的。”中国科学院自动化研究所副所长刘成林表示，深层神经网络通常只具备完成单一任务的智能，如图像识别和语音识别，缺乏综合处理不同场景信息的能力，这也是制约其未来发展的瓶颈之一。类大脑机器从模仿大脑的“先天优势”中受益，并且在综合感知、推理等方面更加突出。

类大脑机器在低能耗方面有显著优势。与目前的通用计算机相比，人脑执行计算任务消耗的能量要少得多。正如欧洲联盟在其人类大脑项目报告中指出的那样，目前还没有人工系统能够在处理同样数量的任务时，与人类大脑的低能耗相匹配。人脑的功耗一般约为20瓦，而普通笔记本电脑的功耗约为100瓦。这种差距在基于人工神经网络的人工智能中更加明显。2016年，当阿尔法狗(Alpha Dog)与围棋九段棋手李世石(Li Shishi)对决时，人工智能程序的功耗达到1兆瓦，接近人脑的5万倍。“虽然类大脑机器的能耗在现阶段无法降低到人脑的水平，但它比人工神经网络更节能。”刘成林说。

另一方面，对类脑机器的研究可以促进脑科学和神经科学研究的发展。大脑是人体最复杂的器官。其神经结构和作用机制尚不清楚，难以通过影像手段直接观察。刘成林指出，类大脑机器作为一种模拟大脑的计算模型，可以通过计算产生类大脑活动和智能行为，进而为脑神经结构和功能的研究提供有益的启示。同时，脑科学和神经科学的进步也将推动类大脑机器向更高智能发展。

第一台实时人脑模拟机器将在4年内出现。

“目前，对类大脑机器的研究仍处于初级阶段，其学习和创造力远不如人脑。然而，随着相关技术的进一步发展，不可否认的是，类大脑机器确实有可能达到甚至超过人脑。”秦志刚说道。

黄铁军描绘了未来类大脑机器的蓝图:当神经形态装置和芯片的精度达到一定阶段时，信息处理速度可能比人脑快几个数量级，同时对人脑的骨骼结构在外观上没有限制...

我们离开发这样一台“计算机”还有多远？黄铁军说，根据欧盟发起的“人脑计划”，第一台实时人脑模拟机将于2022年问世，一台具有人脑大小和精确模拟人脑功能的类脑机器将于20年左右问世。

当类似大脑的机器出现时，它们会给我们的生活带来什么变化？“类大脑机器的出现必将给人们的生活方式带来巨大变化，尤其是他们的学习方式。类似大脑的机器可以大大减少人类的重复性工作，同时它们也将成为创新灵感的来源之一。”秦志刚说道。

刘成林认为，装备了类大脑机器的机器人在功能上可能与真人相似，能够思考、判断和学习，能够提供更亲密的服务，并取代人从事高智能工作，极大地提高了工作效率，促进了社会和经济发展。然而，未来高智能机器的发展和广泛使用也可能带来失业和滥用等负面影响。相关伦理和风险研究应逐步开展，相关法律法规建设应同步推进。