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黑科技自行车背后的“天机”

2019-01-10

学苑创造·B版 2019年12期
关键词:天机人脑神经网络

你学过骑自行车吗?还记得自己当时的样子吗?内心渴望着骑车带风的快感,手里的车把却永远不听使唤;爸妈在一旁喊着“转弯”,你却还是撞了墙,懊恼为什么自行车如此难驯。以后的孩子将没有这样的懊恼了,近日,清华大学的校园中出现了一款黑科技自行车,它能在无人控制的状态下自己保持平衡,自动识别、躲避障碍,还能根据使用者的指令乖乖地转弯、加    速……

黑科技自行车的秘密

这辆能自动行驶的自行车来头可不小,它是由清华大学一支拥有多学科背景(包括脑科学、计算机、微电子等)的团队牵头,经过6年时间自主研发而成的。它的核心秘密在于搭载了一枚名为“天机(Tianjic)”的通用人工智能芯片。这枚芯片是科研人员通过融合计算科学与神经科学,优化计算架构与算法,结合先进芯片技术研发出来的。它以首例通用人工芯片的身份,登上了《自然》(《nature》)杂志的封面。這款基于计算神经科学背景的首款通用人工智能芯片用28纳米工艺制成,整个芯片大小为3.8×3.8 mm2,由156个计算单元组成,包括大约四万个神经元和一千万个    突触。

什么是“通用人工智能”

说起人工智能,大家都比较熟悉了,它是一门以模拟和拓展人的智能为目的的学科,当前正爆炸式地发展。人工智能主要有两个分支:一个是基于计算科学的开发,另一个则是基于神经科学的研发。前者具有大数据的优势却在精度上有所不足,而后者精度高却数据有限。两套系统使用的平台各不相同且互不兼容,极大地限制了人工智能的发展。为了解决这个问题,计算神经科学出现了,它致力于糅合上述两者的优点,在数据与精度上取得平衡。

当前主流的人工智能的目的是模仿人脑,代替人脑解决现实问题,因而市面上大部分的人工智能芯片为定制化芯片,如英特尔“至强”平台、谷歌TPU等。这些产品虽然性能良好,但还是接近传统计算,只能用于特定场景。但人工智能的最终目标是全方位地模拟人脑功能,可自发感知环境并产生相应的自主思维,于是一个新的概念——通用人工智能诞生了。

“天机”助攻自驾梦

从理论走向实践的过程并不轻松,清华团队需要克服重重难关。要制造出能自动行驶的自行车,主要有三大难点:一是自行车如何在真实的户外环境中探测和跟踪前方的跑步者,顺利通过减速带并自动躲避障碍物;二是自行车如何在接受语音命令以及视觉信息的同时,通过马达实时控制信号,保持平衡并朝对的方向行进;三是如何在自行车上实现多模型信息的整合与即时的自主决策。

为了解决这些问题,研究人员对不同的功能采用了不同的神经网络,如用卷积神经网络进行图像处理和物体探测,用连续吸引子神经网络进行人体锁定,用脉冲神经网络实现语音识别功能……自行车的平稳行驶与方向控制则通过多层感知器实现。为了整合诸多不同的神经网络,提高决策效率,清华研究团队还开发了基于脉冲神经网络的神经状态机器。

通过搭载强大的“天机”芯片,采用多个专用网络和多样化的算法与模型,研究人员成功让无人驾驶自行车实现了诸多功能,如语音识别、目标锁定、障碍辨别和自主决策等。

自动驾驶自行车的成功研发,展示了多种神经网络、算法与模型融合的可能性,是通用人工智能领域的重大突破。未来,通用智能会让机器人更聪明,让无人驾驶更靠谱。

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