类脑计算芯片与类脑智能机器人发展现状与思考_陶建华.pdfVIP

专题：脑科学与类脑智能 Brain Science and Brain-Inspired Intelligence Technology 类脑计算芯片与类脑智能机器人 发展现状与思考* 陶建华1,3** 陈云霁2,3 1 中国科学院自动化研究所 北京 100190 2 中国科学院计算技术研究所 北京 100190 3 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心 上海 200031 摘要 类脑智能是以计算建模为手段，受脑神经和人类认知行为机制启发，并通过软硬件协同 实现的机器智能。类脑器件以及类脑机器人分别作为类脑智能研究的重要内容，其在类脑研究 领域受到国内外学者的广泛关注。文章首先分析了类脑器件与计算系统中的类脑芯片和类脑机 器人的发展现状和应用前景，重点探讨了类脑芯片在模拟人脑神经元模型和认知计算方面，以 及类脑机器人在感知控制和智能生长方面的研究内容。然后，文章介绍了在中科院先导专项 支持下，我国在这一方面的初步研究进展以及未来发展方向。最后，针对现有研究中遇到的问 题，文章对类脑计算芯片与类脑智能机器人的进一步研究提出了建议，并指出未来研究在仿人 运动模型、类人神经运动控制、人机协同的智能机器人控制等方面有望取得重大突破。 关键词 类脑计算芯片，类脑智能机器人，人机协同，智能生长 DOI 10.16418/j.issn.1000-3045.2016.07.009 近年来，以图像识别、语音识别、机器翻译、广告推荐和数据挖掘为代表的一系列 以智能为核心的应用已经成为计算机的主流负载。据市场调研机构 TrendForce 的报告， 2015 年全球智能终端的出货量接近 17 亿台，并以每年 25% 的速度增长。智能终端、智能机 器人、智能硬件、智能互联网等与人工智能、大数据技术交叉融合，一起促使人类社会迈 向信息时代的高级阶段：智能时代。 随着智能时代对大规模数据处理的要求，现有的处理器结构日益显得乏力。例如，谷歌 * 资助项目：中科院战略性 大脑用了上万个通用处理器和耗时数天来学习如何识别猫脸；AlphaGo下围棋时使用了上千 先导科技专项项目（B类） （XD） 个通用处理器和数百个图形处理器，平均每局耗电电费近 3 000 美元。对于很多智能技术来 ** 通讯作者 说，采用传统通用处理器的实现方案会导致计算成本和计算速度均难以承受。而人的大脑由 修改稿收到日期：2016年6 月3 日 大量的神经元（Neuron ）通过突触（Synapse ）连接在一起，构成了极其复杂的运算网络。目 院刊 803 专题：脑科学与类脑智能 前，通过模拟人脑神经元信息处理机制的深度神经网络技 通过融入对人的机理的探索，有望实现类脑智能机器人与 术已经成为智能时代最为重要的建模方法，将深度神经网 人“共情”，从而产生更深度的交互与合作，也有望对国 络技术融合到计算芯片（又称为类脑计算芯片）也日益 防、工业、服务业等领域提供更多的帮助[1]。 受到重视。事实上，在 20 世纪 80 年代，超大型体积电路 本文针对类脑计算芯片和类脑智能机器人发展的迫 （VLSI ）主要研制者之一 Carver Mead 已经开始利用大规 切需要，分析其技术发展现状，并对迫切需要展开的研 模集成电路来实现此类神经网络计算