黄铁军：类脑计算与仿视网膜超速全时芯片

对今天的人工智能，学界观点百花齐放，但有一点认知是统一的——我们目前创造出的人工智能，其核心都是建立在概率论上的冰冷的数据模型，与拥有着情感、直觉、抽象思维的人类仍然存在着天壤之别。

大脑被称为我们身上“最后的奥秘”。一直以来，科学家从未停止过对大脑认知神经原理的探索，进而提升人类对自身的理解和对神经系统疾病的诊治水平。同时，随着计算机科学的发展，探索人脑的工作机制和生物智能的本质，也能够为计算机模仿生物智能提供理论依据。

北京大学信息科学技术学院教授、计算机科学技术系主任黄铁军博士认为，虽然大脑是强人工智能的唯一参照物，但在揭开人脑的奥秘之前，人类也完全可能通过发展类脑计算机，真正实现从“弱人工智能”到“强人工智能”的突破。“它的技术路线是，先放下‘理解智能’的迷思，以神经科学为基础，构建神经形态计算系统，再通过训练涌现强人工智能。”

黄铁军教授认为，真正的“类脑计算机”，一定是从硬件和结构上彻底颠覆传统计算机的产物，是仿照生物神经网络，采用神经形态器件构造的，以多尺度非线性时空信息处理为中心的智能机器。“比如说，视觉感知是生物智能的重要组成部分，生物视觉信息处理机制优越，但受限于生理限制，视网膜发放神经脉冲的频率不可能超过一百赫兹。仿视网膜超速全时芯片像生物视网膜一样采用神经脉冲表达视觉信息，脉冲发放频率“超速”人眼百倍，能够“看清”高速旋转叶片的文字。‘全时’是指从芯片采集的神经脉冲序列中重构出任意时刻的画面，这是实现真正机器视觉的基础，将为无人驾驶、机器人、视频监控等领域带来重大变革。”

在类脑计算研究领域，北京大学一直走在前列。北京大学微电子研究院从2006年开始研制神经形态器件，2012年实现了神经突触模拟器件，响应速度比生物突触快百万倍，而单元体积只有生物突触的十万分之一。在类脑信息处理和计算模型方面，北京大学机器感知与智能教育部重点实验室和数字视频编解码技术国家工程实验室在视觉信息编码和识别方面也有深厚积累。本次“人工智能创新大讲堂”，黄铁军教授将带来“类脑计算与仿视网膜超速全时芯片”的报告，展示这一能够媲美人类视觉感知、有望重塑视觉信息处理体系的巨大变革。

黄铁军，男，博士，北京大学信息科学技术学院教授，计算机科学技术系主任，主要研究方向为视觉信息处理与神经形态计算。国家杰出青年科学基金获得者，教育部长江学者特聘教授，兼任新一代人工智能产业技术创新战略联盟（科技部）秘书长，数字音视频编解码技术标准工作组（工信部）秘书长，国家人工智能标准化总体组（国标委）副组长。发表（含合作）学术论文两百多篇，专著两部，作为主要起草人制定5项国家标准、4项ISO/IEC标准和3项IEEE标准，授权发明专利40多项。中国电子学会理事（2006-），中国计算机学会杰出会员（2015-），荣获国家技术发明二等奖（2017，第一完成人），两次荣获国家科学技术进步二等奖（2012第二完成人，2010第四完成人），中国科协求是杰出青年成果转化奖（2014）和IEEE计算机学会Computing Now奖（2013）。