從AlphaGo戰(zhàn)勝人類頂級圍棋選手，到人工智能系統(tǒng)以90％準確率診斷兒科疾病,，近年來,，人工智能的突破大多從智能的某個領(lǐng)域接近或超過人類智能，距離達到人類水平的人工通用智能（AGI,，Artificial General Intelligence）還有很長的路要走。
8月1日,，頂級學術(shù)期刊《自然》（Nature）的封面文章介紹了中國科學家發(fā)展人工通用智能的嘗試,。
這篇名為《面向人工通用智能的異構(gòu)天機芯片架構(gòu)》（Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture）的論文介紹了一款新型人工智能芯片，它結(jié)合了類腦計算和基于計算機科學的人工智能,。作者用一個無人自行車系統(tǒng)驗證了這一混合芯片的處理能力,。試驗中，無人自行車不僅可以識別語音指令,、實現(xiàn)自平衡控制,，還能對前方行人進行探測和跟蹤，并自動過障,、避障,。
作者認為，這項研究或能為人工通用智能平臺的進一步發(fā)展起到促進作用,。
原則上,，人工通用智能平臺可以執(zhí)行人類能夠完成的所有任務。
異構(gòu)融合的“天機芯”
在7月30日的電話新聞發(fā)布會中,，論文通訊作者,、清華大學精密儀器系教授施路平介紹了論文的研究思路。他提到,，現(xiàn)階段,，發(fā)展人工通用智能的方法主要有兩種，一種基于電腦思維，另一種基于人腦思維,，兩種方法各有優(yōu)缺點,，但都代表人腦處理信息的部分模式。他與研究團隊由此提出將兩種方法異構(gòu)融合的架構(gòu),，并在此架構(gòu)上發(fā)展出了天機芯片（Tianjic chip）,。
施路平表示，天機芯片是中國完全自主研發(fā)的技術(shù)成果,，其中的異構(gòu)融合思路由項目研究團隊首先提出,。天機芯片也是多學科融合的結(jié)晶，團隊成員來自清華大學,、北京靈汐科技,、北京師范大學、新加坡理工大學和加州大學圣塔芭芭拉分校,。
天機異構(gòu)融合類腦計算架構(gòu)
天機芯片有多個高度可重構(gòu)的功能性核,，可以同時支持機器學習算法和類腦電路，它由156個FCores組成,，包含約40000個神經(jīng)元和1000萬個突觸,，采用28納米工藝制程，面積為3．8×3．8平方毫米,。
同時支持計算機科學模型和神經(jīng)網(wǎng)絡模型是天機芯片的一大特點。負責芯片設計和算法細節(jié)的論文作者鄧磊介紹,，通常,，市面上的深度學習加速器只支持計算機科學模型，神經(jīng)形態(tài)芯片只支持神經(jīng)科學模型,，而天機芯片兩者都可支持,，同時支持神經(jīng)科學發(fā)現(xiàn)的眾多神經(jīng)回路網(wǎng)絡和異構(gòu)網(wǎng)絡的混合建模。
天機芯片單片（左）和5x5陣列擴展板（右）
鄧磊提到,，實現(xiàn)上述兩類模型深度而高效的融合是天機芯片設計中最大的挑戰(zhàn),，因為兩類模型所使用的語言、計算原理,，編碼方式和應用場景都不相同,。
施路平透露，目前,，團隊已經(jīng)啟動了下一代芯片的研究,，預期明年年初可以完成研發(fā)工作。
無人自行車系統(tǒng)
為了驗證天機芯片的處理能力,，研究人員開發(fā)了一款無人自行車系統(tǒng),。
論文提到，搭載一枚天機芯片的無人自行車系統(tǒng)可以實現(xiàn)多功能算法和模型的同步處理。試驗中,，無人自行車不僅可以識別語音指令,、實現(xiàn)自平衡控制，還能對前方行人進行探測和跟蹤,，并自動過障,、避障。
無人自行車系統(tǒng),。這輛自行車上配備了攝像頭,、陀螺儀、速度計,、電機,、天機芯片和慣性測量單元。
研究人員在無人自行車系統(tǒng)中設計了一些不同模態(tài)的模型以驗證天機芯片的多模態(tài)異構(gòu)融合功能,。
鄧磊介紹,，無人自行車系統(tǒng)的語音識別、自主決策,、視覺追蹤功能運用了模擬大腦的模型,，而目標探測、運動控制和躲避障礙功能運用了機器學習算法模型,。
鄧磊認為,，天機芯片未來可以應用到自動駕駛和智能機器人等場景。
自動行駛自行車演示平臺
新聞發(fā)布會上,，論文作者,、清華大學精密儀器系副研究員裴京透露，團隊的下一步計劃是面向問題商業(yè)化,，把現(xiàn)有的,、已經(jīng)成熟的成果商業(yè)化推廣。
通用人工智能
在論文中,，作者反復提及“人工通用智能”（AGI）的概念,，并認為這項研究“有望通過為更廣泛的硬件平臺鋪平道路來刺激人工通用智能的發(fā)展”。
“人工通用智能”是一個尚未實現(xiàn)的研究課題,，有時也被稱作強人工智能,，它所描述的機器智能可以理解或?qū)W習人類所能完成的任何智力任務。
關(guān)于人工通用智能能否實現(xiàn),、何時實現(xiàn)的問題,，業(yè)內(nèi)有不同的觀點。
部分人工智能學者認為,，人工通用智能的概念并不嚴肅,，在實踐中基本不可能實現(xiàn)。另一些人則十分看好人工通用智能的發(fā)展，認為它有可能塑造人類的發(fā)展軌跡,。還有一些則用實際行動表達對人工通用智能的態(tài)度,，例如，今年7月,，微軟宣布向非營利性人工智能研究公司OpenAI投資10億美元研發(fā)人工通用智能,。
論文提到的一種發(fā)展人工通用智能（AGI）的混合方法，結(jié)合了神經(jīng)科學導向和計算機科學導向方法的優(yōu)點,。
在《自然》論文的新聞發(fā)布會中,，施路平表示，“人工通用智能是一個非常難的研究課題”,，但“我們相信它是一定會實現(xiàn)的”,，他認為，從未來發(fā)展的角度看,，人工通用智能是一個必然的趨勢,。
在研究思路上，施路平認為,，發(fā)展人工通用智能的最佳方案之一是把人腦和電腦的優(yōu)勢結(jié)合起來,。他解釋，目前為止,，據(jù)我們所知的通用智能系統(tǒng)就是人腦,，人工智能的后兩個發(fā)展高潮也都與人腦有關(guān)?！耙允窞殍b,，我們認為借鑒人腦會是一個比較好的方法”。
施路平強調(diào),，此次發(fā)表在《自然》的論文是一個非常初步的研究，人工通用智能是一項非常具有挑戰(zhàn)性的工作,，目前還處于起步階段,。他和團隊的研究愿景是——“發(fā)展類腦計算，支撐人工通用智能,，賦能各行各業(yè)”,。