在人類漫長的曆史進程中，理解智能、理解我們(men) 的大腦一直是一個(ge) 被不斷追逐的夢想；而自近代以來，隨著科技的不斷進步，如何創造一個(ge) “大腦”，如何自己創造出智能更是吸引了眾(zhong) 多科學家競相比拚。用機器模擬生物神經網絡的結構和信息加工的潛力，這就是我們(men) 所說的類腦計算，也叫神經形態計算。

　　目前的類腦計算研究尚處於(yu) 起步階段，國際上還沒有形成公認的技術標準與(yu) 方案。清華大學一項最新研究成果首次提出“類腦計算完備性”以及軟硬件去耦合的類腦計算係統層次結構，填補了類腦研究完備性理論與(yu) 相應係統層次結構方麵的空白。10月15日，清華大學召開新聞發布會(hui) ，介紹了這一類腦計算體(ti) 係結構領域的重要突破。而在成果背後，這一場源自於(yu) 新興(xing) 研究領域的科技成果發布會(hui) 也為(wei) 我們(men) 帶來三點啟示。

　　新興(xing) 研究也許並不“新”，要學會(hui) 從(cong) 科學進程中尋找方向

　　近年來，從(cong) AlphaGo戰勝人類頂級圍棋選手，到人工智能係統預測、緩解人流擁堵，人工智能不再是一個(ge) 新鮮詞語。但在清華大學精儀(yi) 係教授施路平看來，這些突破大多是從(cong) 智能的某個(ge) 領域接近或超過人類智能，是一種“窄化的人工智能”：“這些係統無法將這種能力從(cong) 一項任務轉移到另一項任務。作為(wei) 人工智能的終極目標，‘通用人工智能’應該是一種可以執行人類能夠完成的所有任務的人工智能，即‘類腦’。”

　　在施路平看來，與(yu) 外界對新興(xing) 研究領域的某些認知不同，發展人工通用智能不是一個(ge) 新的想法，而是隨著科技發展需要緊緊把握住的“關(guan) 口”：“如果我們(men) 看一下過去圖靈、馮(feng) 諾依曼這些大科學家早期的文章，會(hui) 發現這是我們(men) 一直以來的夢想。現在為(wei) 什麽(me) 是發展人工通用智能最好的時機呢？因為(wei) 隨著精密儀(yi) 器的發展，我們(men) 對腦知道得越來越多，我們(men) 似乎到了一個(ge) 理解腦的關(guan) 口。超級計算機的發展可以使我們(men) 進行很好的模擬仿真，省錢、省力、省時間。大數據、雲(yun) 計算給我們(men) 提供了一個(ge) 像腦一樣複雜的係統，和腦交相呼應，我們(men) 可以共同研究、互相促進。另外，納米器件已經可以使我們(men) 去發展像人腦能耗水平一樣的神經元和突觸這樣的電子器件。科學家要學會(hui) 借助時代發展尋找課題。”

　　新興(xing) 研究不要過度逐“新”，更不能放鬆對基礎問題的關(guan) 注

　　這場發布會(hui) 帶來的另一個(ge) 啟示是，某些時候，新興(xing) 研究不要過度逐“新”，更不能放鬆對基礎問題的關(guan) 注。

　　記者了解到，現有類腦計算係統研究大多聚焦於(yu) 具體(ti) 的芯片、工具鏈、應用和算法的創新實現，而忽略了從(cong) 宏觀和抽象層麵上對計算完備性和體(ti) 係結構的思考。類腦計算軟硬件間的高度耦合阻礙了它們(men) 在獨立發展的同時互相兼容的可能性，如何突破這一局麵，擴展類腦計算係統的應用場景？這成了上述團隊下決(jue) 心要解決(jue) 的重點問題。

　　“通用計算領域的圖靈完備性和馮(feng) ·諾依曼體(ti) 係結構都是非常基礎、大家也非常熟悉的概念，以至於(yu) 很多人都不會(hui) 意識到，對於(yu) 新興(xing) 的類腦計算係統領域，這是一個(ge) 需要首先解決(jue) 的問題。”清華大學計算機係研究員張悠慧說。

　　施路平也認為(wei) ，當前類腦計算的某些研究走向了一個(ge) 極端：過度關(guan) 注技術應用，而忽略了對最基礎問題的研究。“這是需要注意和警惕的。很多時候，如果沒有一個(ge) 基礎的標準、方案，隻追逐最時興(xing) 的應用層麵的東(dong) 西，並不足以支持一個(ge) 領域的發展。”施路平說。

　　新興(xing) 研究要關(guan) 注新的科學點，還要融合出“新團隊”

　　而在科研攻關(guan) 的過程中，讓團隊成員感到壓力的，不是科學問題上的挑戰，而是來自於(yu) 如何融合出一個(ge) “新團隊”。這也是當前很多新興(xing) 研究領域麵對的困境。

　　“發展類腦計算和人工通用智能，真正的挑戰既不是科學，也不是技術，而是我們(men) 的學科分布使得我們(men) 沒有合適的人做這樣的研究。而且，腦科學和計算機科學，一個(ge) 探索自然世界，一個(ge) 更關(guan) 注應用，它們(men) 有不同的文化和語言，目標也不一樣，所以多學科融合尤為(wei) 關(guan) 鍵。”施路平告訴記者，清華大學類腦計算研究中心由精儀(yi) 係、計算機、電子、微電子、自動化、材料係和醫學院7個(ge) 院係組成：“我們(men) 7個(ge) 院係的老師在一起反複討論，每周半天的時間，最後我們(men) 7年隻做了一件事情，叫‘融合、融合再融合’。”

　　但這位科學家也坦言，當前困擾不少科學研究的關(guan) 鍵點也就在於(yu) “融合”這兩(liang) 個(ge) 字：“但在很多時候，跨學科交叉堅持起來很難，因為(wei) 不同團隊有自己各自的訴求，短期或長期的。這時就需要探索一種機製能夠將人有效地結合、團結在一起。”