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　　那么，融合面临哪些挑战？“最大的挑战不是来自科学技术，而在于我们的学科分布过细，不利于解决这样的复杂问题。所以，多学科深度融合是解决问题的关键，可以把电脑思维和人脑思维的优势结合起来，帮助我们发展人工智能。”施路平介绍，清华大学类脑计算研究中心由校内7家院系联合组建，融合了脑科学、电子、微电子、计算机、自动化、材料以及精密仪器等学科，成立之初，就瞄准了基于天机系列芯片的类脑系统的研发。

　　团队成员、清华大学精密仪器系副研究员裴京说：“像我们这样能组织起7个院系、各行业专家一起研究的团队，全世界还不多。到清华来交流过的国际团队都认为我们是研究类脑计算的最成功模式。”

　　然而，面对人工智能研究的纷繁复杂，研究道路并非一帆风顺。施路平讲述了他多年前爬山迷路的故事。刚研究类脑计算时，他曾因缺乏相关文献而苦恼。一次爬山，他离开大道随意乱走，迷路后通过太阳确定方向，沿着一个方向走出大山。

　　“可见，在一条从来没有人走过的路上，如何寻找方向是非常重要的。”施路平说，脑科学是一个金矿，自然界的通用智能系统只有人脑，以“类脑”觅“天机”，从脑科学的最新研究成果中找方向标，就成为一个必然选择。

　　而施路平团队的类脑研究，与简单模拟大脑结构的仿脑还不一样。类脑跟仿脑出发点不一样。仿脑是尽可能仿制跟脑一样的结构，在此结构上发挥新的计算功能。而类脑研究是要解决人工智能的时空复杂度、能效等问题，如果从人脑研究中发现了可以解决这些问题的优点，不管是结构上的优点，还是信息运行模式上的优点，施路平团队都会借鉴参考，看看能不能放到“天机芯”的系统架构中去。

　　“类脑是借鉴，不是简单模仿，是神似，而不是形似。在借鉴过程中，我们对脑、智能都有了越来越深的理解。”施路平说。

　　未来的“天机芯”世界

　　“目前为止，天机芯片是我们研究出来的最完美结果。但这并不意味着通用智能系统已经完成，这只是一个初步成果。”施路平说，团队将在研发中对产品逐渐迭代，直至逼近人工通用智能，不会一蹴而就。

　　现在，“天机芯”已研发到第三代。2015年问世的第一代“天机芯”110纳米，只是个小样（DEMO）；2017年制成的第二代“天机芯”28纳米，由156个功能核心FCore组成，包含约4万个神经元和1千万个突触。这也是登上本次《自然》封面文章的芯片。与当前世界先进的IBMTrueNorth芯片相比，二代“天机芯”功能更全、灵活性和扩展性更好，密度提升20%，速度提高至少10倍，带宽提高至少100倍。

　　“下一代芯片将是14纳米或者更小。”裴京介绍，第三代芯片功能比第二代强大很多，有望在明年初完成研发。

　　目前，商业化应用也已提上日程。该论文署名作者中，有两位就职于北京灵汐科技有限公司。这是从清华大学类脑计算研究中心孵化出的高科技企业，第三代天机芯片正在由双方联合研发。该公司还发展了基于“天机芯”系统的工具链，芯片上市后，应用开发的工程师们可以使用这些工具开发出所需应用。

　　“应用方面，我们主要考虑解决通用问题，给大家提供平台。”裴京说。

　　从无人自行车的实验看，“天机芯”上市后，完全可以应用于自动驾驶汽车和智能机器人中。而从长远来看，以“人工通用智能”为目标的“天机芯”，如果真能实现自己的理想，它将“无所不能”，可用于各行各业。因为“通用人工智能”，就是你和你的大脑能做的任何事情，都让机器学会去做。

　　那么，电脑可否超越人脑？“电脑早就在某些方面超越了人脑，比如记得快记得准，算得快算得准。但目前在很多智能层次，例如自主学习、模糊推理等很多领域，计算机和人脑仍有相当大距离。类脑计算可以缩小它们的差距。”施路平认为，计算机的特点是一直前进从不退步，因此超越人脑的领域将会越来越多，但我们不必因此惧怕它的发展。“要用人类的智慧来规范人工智能的发展，让它服务于人类。”