# alternate 首页 新闻 中国青年报 视频 舆情 青 体育图片 KAB 校 媒 我 找 公益 青 清创 教育经济 法治 汽车 志愿者 军事旅游 创 课 文化生活 评论 青年 之声 首页 > 来 · 科学 余 山 ： 从 脑 网络 到 人工智能 — — 类 脑 计算 的 机遇 与 挑战 2016 - 05 - 13 来源 ： 中青在线 　 　 余 山 ： 从 脑 网络 到 人工智能 — — 类 脑 计算 的 机遇 与 挑战 　 　 2016 年 3 月 ， AlphaGo 与 职业 围棋 选手 的 对局 引发 了 人们 对于 人工智能 的 高度 关注 。 
计算机 在 一个 公认 的 非常 复杂 的 计算 与 智力 任务 中 ， 打败 了 人 算 形式 ， 而 蒙特卡洛 方法 则 是 发挥 机器 运算 速度 的 优势 ， 模拟 出 数量 巨大 的 可能性 用以 进一步 判断 ， 这 现在 看来 不是 大脑 工作 的 机制 。 
所以 AlphaGo 可以 说是 结合 了 类 脑 与 非 类 脑 的 计算 与 智能 ， 完美 发挥 其 各自 特长 所 取得 的 成功 。 
除了 AlphaGo 所 运用 的 深度 神经网络 之外 ， 现在 研究 的 类 脑 计算 和 智能 还有 哪些 方面 ？ 
可能 会 在 不久 的 将来 带来 什么样 的 突破 呢 ？ 
　 　 什么 是 类 脑 计算 ？ 
　 　 　 一般地说 ， 类 脑 计算 是 指 借鉴 大脑 中 进行 信息 处理 的 基本 规律 ， 在 硬件 实现 与 软件 算法 等 多个 层面 ， 对于 现有 的 计算 体系 与 系统 做出 本质 的 变革 ， 从而 实现 在 计算 能耗 、 计算 能力 与 计算 效率 等 诸多 方面 的 大幅 改进 。 
过去 几十 年来 通讯 与 计算机 技术 的 长足 发展 带来 了 信息化 革命 ， 但 现有 计算 系统 仍然 面临 2 个 严重 的 发展 瓶颈 ： 一 是 系统 能耗 过 高 ， 二 是 对于 人脑 能 轻松 胜任 的 认知 任务 （ 比如 语言 及 复杂 场景 的 理解 等 ） 处理 能力 不足 ， 难以 支撑 高 水平 的 智能 。 
大脑 在 这 两个 方面 的 明显 优势 使得 借鉴 大脑 成 了 一个 非常 有 前景 的 方向 。 
类 脑 计算 是 生命科学 ， 特别 是 脑科学 与 信息 技术 的 高度 交叉 和 融合 ， 其 技术 内涵 包括 对于 大脑 信息 处理 原理 的 深入 理解 ， 在 此 基础 上 开发 新型 的 处理器 、 算法 和 系统集成 架构 ， 并将 其 运用 于 新一代 人工智能 、 大数据 处理 、 人机 交互 等 广泛 的 领域 。 
类 脑 计算 技术 有望 使 人工 信息处 理系统 以 非常 低 的 能耗 ， 产生 出 可以 与 人脑 相比 拟 的 智能 。 
很多 人 认为 ， 这 一 方向 的 实质 进展 将 可能 真正 开启 智能化 革命 的 序幕 ， 从而 对 社会 生产 生活 带来 深 　 　 脑 信息 处理 基本 规律 的 研究 　 　 类 脑 计算 的 研究 大致 可以 分为 神经科学 的 研究 、 特别 是 大脑 信息 处理 基本 原理 的 研究 ， 类 脑 计算 器件 （ 硬件 ） 的 研究 和 类 脑 学习 与 处理 算法 （ 软件 ） 的 研究 3 个 方面 。 
在 神经科学 领域 ， 过去 几十 年间 ， 特别 是 过去 10 年 左右 的 时间 ， 取得 了 非常 快速 的 发展 。 
现在 对于 大脑 的 工作 原理 已经 积累 了 丰富 的 知识 ， 这 为 类 脑 计算 的 发展 提供 了 重要 的 生物学 基础 。 
人脑 是 一个 由 近 千 亿 的 神经 元通 过数 百 万亿 的 接触 位点 （ 突触 ） 所 构成 的 复杂 网络 。 
感觉 、 运动 、 认知 等 各种 脑 功能 的 实现 ， 其 物质 基础 都 是 信息 在 这 一 巨大 的 网络 当中 的 有序 传递 与 处理 。 
通过 几 代 神经 科学家 的 努力 ， 目前 对于 单个 神经元 的 结构 与 功能 已经 有 较 多 了解 。 
但 对于 功能 相对 简单 的 神经元 如何 通过 网络组织 起来 ， 形成 我们 现在 所知 的 最为 高效 的 信息处 理系统 ， 还有 很多 问题 尚 待 解决 。 
脑 网络 在 微观 水平 上 表现 为 神经 突触 所 构成 的 连接 ， 在 介 观 水平 上 表现 为 单个 神经元 之间 所 构成 的 连接 ， 在 宏观 水平 上 则 表现 为由 脑 区 和 亚区 所 构成 的 连接 。 
在 不同 尺度 的 脑 网络 上 所 进行 的 信息 处理 既 存在 重要 差别 ， 又 相互 紧密 联系 ， 是 一个 统一 的 整体 。 
目前 神经科学 的 研究 热点 就 主要 集中 于 在 上述 各 层面 解析 脑 网络 的 结构 ， 观察 脑 网络 的 活动 ， 最终 阐明 脑 网络 的 功能 ， 即 信息 存储 、 传递 与 处理 的 机制 。 
要 实现 这 一 目标 ， 需要 突破 的 关键 技术 是 对于 脑 网络结构 的 精确 与 快速 测定 ， 脑 网络 活动 的 大规模 检测 与 调控 ， 以及 对于 这些 海 　 　 类 脑 计算 硬件 的 研究 　 　 类 脑 计算 器件 研究 的 初衷 是在 不 影响 性能 的 前提 下 ， 大大 降低 功耗 ， 或者 在 相似 功耗 下 ， 极大 提高 速度 。 
现代 计算机 虽然 具有 惊人 的 运算 能力 与 运算 速度 ， 但 与 之 相伴 的 是 高昂 的 能量 消耗 。 
大型 计算机 的 功耗 往往 在 兆瓦 量级 以上 ， 与 之 相比 ， 成年人 大脑 的 功耗 只有 大约 20W 。 
巨大 的 能耗 严重 限制 了 系统 进一步 向 微型化 的 方向 发展 （ 因为 难以 散热 ） ， 也 会 使得 复杂 的 嵌入式 应用 和 远程 应用 ， 比如 宇航 探索 ， 缺乏 足够 的 计算 能力 支持 （ 因为 难以 携带 足够 的 能源 ） 。 
现代 计算机 能耗 高 的 一个 重要 原因 是 计算机 普遍 采用 的 冯 . 诺 依曼 架构 。 
冯氏 架构 中 ， 信息 处理 单元 与 存储 单元 是 分离 的 ， 这样 在 运算 过程 中 ， 势必 要 经常 将 数据 在 处理 单元 与 存储 单元 之间 进行 传递 ， 这 一 看似 简单 的 过程 却 能 贡献 系统 近 50% 的 功耗 。 
与 之 相比 ， 在 生物 脑 中 ， 信息 的 处理 是在 神经网络 中 实现 ， 而 数据 本身 则 是 分布式 的 存储 于 网络 的 各个 节点 （ 比如 由 神经元 内 的 离子 浓度 表征 ） 以及 节点 之间 的 连接 （ 比如 由 突触 的 强弱 表征 ） 上 ， 运算 和 存储 在 结构 上 是 高度 一体化 的 。 
这样 ， 用 少量 甚至 单个 电子器件 模仿 单个 神经元 的 功能 ， 而 将 数量 巨大 的 电子 “ 神经元 ” 以 类 脑 的 方式 形成 大规模 并行 处理 的 网络 ， 以 进行 计算 ， 就 成为 了 非常 有 吸引力 的 方向 。 
目前 研究 的 热点 包括 寻找 更 适合 的 器件 以 模拟 单个 神经元 （ 比如 忆 阻 器 ） ， 设计 非 冯氏 体系 为 基础 的 处理器 等 。 
近来 IBM 公司 研发 的 TrueNorth 芯片 是 这 一 领域 的 代表性 进展 ， 由于 使用 了 非 冯氏 结构 体系 和 其他 一 系列 措施 ， 实现 了 对于 功耗 近 2 个数 量级 的 降低 （ 像 、 语音 识别 等 方面 有 成熟 的 应用 ， 此类 专用 处理器 有望 能 较 早 投入 实际 运用 。 
　 　 类 脑 学习 与 处理 算法 的 研究 　 　 能够 大大 降低 能耗 或是 加快 速度 的 类 脑 的 处理器 对于 实现 更 高 水平 的 智能 无疑 会 有 很大 的 帮助 ， 但 要 真正 实现 类人 水平 的 通用 人工智能 ， 除了 需要 这样 的 硬件 基础 外 ， 关键 还 需要 理解 生物 脑 对于 信息 所 做 的 计算 ， 即 类 脑 的 处理 及 学习 算法 。 
对于 此 研究方向 ， 一个 常见 的 顾虑 是 ： 现在 神经科学 对于 大脑 工作 机制 的 了解 还 远远 不够 ， 这样 是否 能够 开展 有效 的 类 脑 算法 研究 ？ 
对此 ， 我们 可以 从 现在 获得 广泛 成功 的 深度 神经网络 获得 一些 启示 。 
从 神经元 的 连接 模式 到 训练 规则 等 很多 方面 看 ， 深度 神经网络 距离 真实 的 脑 网络 还有 相当 距离 ， 但 它 在 本质 上 借鉴 了 脑 网络 的 多层 结构 （ 即 “ 深度 ” 一 词 的 来源 ） ， 而 大脑 中 ， 特别 是 视觉 通路 的 多层 、 分步 处理 结构 是 神经科学 中 早已 获得 的 基本知识 。 
这 说明 ， 我们 并 不 需要 完全 了解 了 脑 的 工作 原理 之后 才能 研究 类 脑 的 算法 。 
相反 ， 真正 具有 启发 意义 的 ， 很 可能 是 相对 基本 的 原则 。 
这些 原则 ， 有的 可能 已经 为 脑科 学家 所 知晓 ， 而 有的 可能 还 尚 待 发现 ， 而 每 一 项 基本原则 的 阐明 及其 成功 的 运用 于 人工 信息处 理系统 ， 都 可能 带来 类 脑 计算 研究 的 或 大 或 小 的 进步 。 
非常 重要 的 是 ， 这 一 不断 发现 、 转化 的 过程 不仅 能 促进 人工智能 的 进展 ， 也 会 同步 加深 我们 对于 大脑 为何 能 如此 高效 进行 信息 　 　 如果 这样 来看 脑科学 与 类 脑 算法 研究 的 关系 ， 我们 可能 会 发现 很多 可 供 借鉴 的 基本 规律 。 
下面 简单 分析 几 个 例子 。 
第 一 是 我们 可以 向 脑 学习 如何 更好 地 实现 算法 设计 的 模块化 。 
模块化 设计 早已 被 计算机 科学 所 采用 。 
在 这样 的 设计 中 ， 问题 的 解决 分成 几 个 固定 的 部分 （ 子 问题 ） ， 每 一个 计算 模块 （ 子程序 ） 只 负责 处理 其中 的 一个 。 
这 一 设计 的 优势 在于 能 使 算法 设计 大大 简化 ， 易于 调试 ， 易于 修改 ， 可以 逐步 完善 并 增加 功能 。 
更 重要 的 是 ， 因为 表面 上 看起来 不 一样 的 问题 往往 能 分列 具体 问题 ， 应该 如何 最 有效率 地 划分 子 问题 ， 这 本身 是 一个 困难 的 任务 。 
而 这 可能 是 我们 能够 向 大脑 学习 的 重要 知识 之一 。 
真实 的 大脑 是 模块化 设计 的 一个 范例 ， 每个 脑 区 或 亚区 负责 一个 信息 处理 的 环节 或 方面 ， 而 具体 的 模块 划分 是 经过 漫长 自然选择 加以 优化 的 结果 ， 已经 适应 了 高效 处理 真实 世界 的 实际 问题 。 
深度 神经网络 借鉴 的 对于 视觉 信息 的 多层 、 分步 处理 结构 ， 某种 意义 上 就是 大脑 模块化 设计 的 一个 方面 。 
另外 近期 的 一 项 研究 显示 ， 仅仅 初步 借鉴 了 非常 粗略 的 脑 功能模块 　 　 而 AlphaGo 存在 一个 围棋 盘 面的 估值 网络 和 一个 独立 的 走 棋 网络 （ 虽然 我们 还 不 知道 这 是否 是 有意 的 类 脑 的 设计 ， 但 这 在 原理 上 可能 是 类 脑 的 划分 ） ， 也 说明 了 合适 的 模块化 设计 可能 是 其 成功 的 一个 重要 因素 。 
这些 结果 令人鼓舞 ， 但 我们 对于 大脑 模块化 设计 的 借鉴 也许 才 刚刚 开始 。 
现在 神经科学 的 研究 正在 为 我们 给出 非常 详尽 的 ， 包 键 的 启示 。 
比如 对于 语言 区 的 精细 亚区 划分 及其 功能 的 阐明 ， 就 可能 对于 语言 处理 算法 的 模块化 设计 提供 有益 的 借鉴 。 
有关 类 脑 算法 设计 的 第 二 个 例子 是 我们 可以 向 大脑 学习 如何 调节 网络 的 状态 ， 从而 灵活 调控 信息 处理 过程 ， 使得 系统 能够 适应 不同 的 功能 需求 。 
　 　 脑 中 除了 基本 的 兴奋 与 抑制性 的 神经 递 质 外 ， 还有 众多 的 神经 调质 ， 他们 的 作用 在于 根据 当前 的 环境 与 行为 目标 随时 动态 调节 大 范围 神经网络 的 行为 ， 使得 相对 固定 的 网络结构 能够 胜任 复杂 多变 的 情况 ， 实现 千差万别 的 任务 。 
近年来 对于 介 观 及 宏观 脑 网络 动态 活动 规律 的 研究 发现 ， 脑 网络 可能 自发 地 组织 于 一个 “ 临界 要求 。 
对于 神经 调质 以及 网络 状态 调控 等 原理 的 借鉴 ， 有望 对 设计 更加 灵活 ， 更 有 适应 能力 的 人工 信息处 理系统 提供 有益 启示 。 
我们 有 可能 从 大脑 的 工作 原理 受到 重要 启发 的 第 3 个 例子 是 如何 实现 小 样本 的 学习 和 有效 推广 。 
目前 取得 巨大 成功 的 深度学习 依赖 于 庞大 的 样本 数量 ， 这 与 大脑 卓越 的 “ 举一反三 ” ， 即 小 样本 学习 注入 神经网络 结构 从而 实现 小 样本 学习 ， 可能 会 是 神经科学 以及 类 脑 算法 设计 中 一个 富于 成果 的 领域 。 
　 　 　 除了 上面 举出 的 几 个 例子 ， 神经科学 可能 会 对 类 脑 算法 设计 提供 重要 启示 的 领域 还 包括 对于 突触 可塑性 的 进一步 认识 ， 具体 的 各项 脑 功能 在 神经 环路 水平 的 机制 等 。 
几乎 可以 说 ， 每 一 项 脑科学 的 原理 性 发现 ， 都 可能 蕴含 着 一 颗 种子 ， 有 潜力 在 人工智能 的 领域 成长 为 像 深度 神经网络 一样 的 参天大树 。 
　 　 总结 而言 ， 类 脑 计算 是 融合 了 脑科学 与 计算机 科学 、 信息 科学 和 人工智能 等 领域 的 交叉 学科 ， 我们 有 理由 期待 这 一 领域 的 研究 将 在 不久 的 将来 带来 更多 的 令人瞩目 的 成就 ， 推动 智能 技术 向 通用 的 人类 水平 的 智能 ， 即 强 人工智能 的 目标 逐渐 逼近 。 
　 　 参考文献 （ References ） 484 - 489 . Press , 2014 . brains : Amillionspiking-neuronintegratedc ircuitwithascalableSymposiumonMic roarchitecture , 2014 : 609 - 622.356 - 365.1332 - 1338 . ofTheoreticalBiology , 2015 , 373 : 40 - 61 . 　 　 （ 本文 原 载 于 《 科技 导报 》 2016 年第 7 期 ， 作者 系 自动化所 脑 网络 组 研究中心 研究员 ） 【 责任 编辑 ： 赵 悦 】 相关 链接 融 媒 7 套 VR 帮 你 cos 一 回 科学家 做 文明 背包 客 ， 为 中国 加分 【 玩 图 睡 Ⅲ 】 测测 你 的 读图 能力 菲 菲 的 粉色 世界 图片 阅读 宋 仲 基 北京 与 粉丝 互动 瑶寨 土纸 “ 炼 ” 成 记 “ 高贵 伙伴 ” 军事演习 “ 80 后 ” 父亲 携 女 骑 行 环游 中国 新闻 排行榜 手机 版 电脑 版 电子 公告 服务 许可证 网络 视听 许可证 0110415 号 京 ICP 证 010507 号 京 公网 安 备 11010102000004 号