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硬类脑主要侧重在硬件材料方面寻求突破，通过开发神经形态的芯片（如类脑芯片）和其他介质，以生物电子学、神经形态工程等学科为基础，模拟生物神经元乃至整个大脑。韩力群表示，硬类脑走的道路就是“先追求形似，再考虑神似”。在一枚理想的类脑芯片当中，包含许多相当于神经元的处理器，这些处理器之间的通信系统相当于神经纤维，突触等结构可能也会被模拟。
吴静珠介绍，软类脑路线和传统人工智能的开发同样强调算法，有较多的技术积累，所以目前发展速度较快。而硬类脑所需的新材料、新产品在研发上还处于起步阶段。
“虽然软类脑和硬类脑的实现路径不同，但是从大方向上看，它们的目标是一致的，两种路线的探索过程和创造出的成果也能为彼此提供支持。所以说，两条实践路径都是有价值的。”吴静珠说。
类脑智能技术发展需多学科交叉协作
吴静珠介绍，2013年左右，部分发达国家的类脑智能研究率先起步，我国的相关研究是在2016年左右启动的。截至目前，北京、上海的一些高校和科研机构已经取得了一些成果。如2019年8月，清华大学施路平团队开发出了全球首款异构融合类脑计算芯片，该芯片结合了类脑计算和基于计算机科学的机器学习技术，有望促进人工通用智能（AGI）的研究和发展；2020年1月，清华大学钱鹤、吴华强团队与合作者研发出全球首款多阵列忆阻器存算一体芯片。
在产业界，百度、科大讯飞、阿里巴巴、华为等企业都在近几年提出了一些与类脑智能应用相关的概念，随着类脑科学研究取得进展，“电子脑”正在从文字概念转向现实应用。据了解，已经正式开展应用的“问天I”类脑计算机具备5亿神经元、2500亿突触智能规模，神经元数、突触规模位居全球第二，较现有计算系统能效提升10倍以上。在成果发布会上，“问天”类脑超算团队表示，将继续研发新一代类脑计算机，进一步革新类脑计算芯片架构与软件系统框架，打造引领未来发展的类脑计算平台。
尽管类脑智能技术已经取得了很大进步，但人类目前对人脑的了解依然是不够的。吴静珠提醒，人类目前对于人脑和神经系统如何产生感觉、知觉、情绪、思维、意识，如何创造语言、行为，仍然一知半解。类脑智能研究要想取得更高水平的研究成果，就需要更多脑科学和认知科学领域的基础理论研究和成果突破。
“类脑智能还需要生物医学、计算机、电子信息技术等多领域多学科的交叉协作才能取得更高层次的发展。尽管刚刚起步，但我相信它的未来值得期待。”吴静珠总结道。
来源：科技日报 记者 孙明源 共2页 上一页 [1] [2]
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