エキサイティング！中国は人工知能とチップという2つの主要分野で新たな大きな進歩を遂げた。

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人工知能は、英語の正式名称を「Artificial general intelligence」と言い、略して AGI とも呼ばれ、コンピューター サイエンスとテクノロジーの専門用語です。従来の人工知能や主流の人工知能（AI）と区別するために、「人工知能」と「知能」の間に「一般」という言葉が追加されています。

汎用人工知能は、人類が常に追い求めてきた夢でした。現在広く知られている人工知能は、その応用分野のほとんどにおいて、実はまだかなり初歩的または単純なものです。

人間が汎用人工知能を実現するための道は実際には 2 つしかないと一般に考えられています。1 つはコンピューター サイエンス指向であり、もう 1 つは神経科学指向です。 2つの道は、アイデア、概念、実装において根本的な違いがあり、異なる開発プラットフォームに依存し、互いに互換性がないため、汎用人工知能技術の発展に大きな障害を生み出しています。

明らかに、両方のパスをサポートできるプラットフォームがあれば素晴らしいでしょう。最近、清華大学は世界初の異種融合脳型コンピューティングチップ「天機チップ」の開発をリードしています。このチップで駆動する無人自転車は、「ネイチャー」最新号の表紙にも登場しました。

Tianjiチップは28nmプロセスに基づいており、156個のFCoreで構成され、面積は3.8×3.8mmで、約4万個のニューロンと1000万個のシナプスを含み、機械学習アルゴリズムと脳のような回路の両方をサポートできると理解されています。このチップには、機械学習アルゴリズムと既存の脳のようなコンピューティング アルゴリズムを同時にサポートできる、高度に再構成可能な複数の機能コアが搭載されています。

Tianjiチップを搭載した自転車は、自動バランス調整、動的知覚、ターゲット検出、追跡、自動障害物回避、障害物横断、音声理解、自律的意思決定などの機能を持つことができます。テストでは、天極チップを搭載した自転車は、自律的にバランスを取り、S字ルートをたどり、障害物を簡単に回避できるだけでなく、音声制御も実現できます。

また、この研究成果に基づく論文「ハイブリッド天吉チップアーキテクチャによる人工汎用知能に向けて」が、ネイチャー誌8月1日号の表紙記事として掲載され、ネイチャー誌の論文において、チップと人工知能という2大分野で中国にとって画期的な進歩が達成された。

これらの機能をサポートするために、研究チームは、主流の人工ニューラル ネットワーク (ANN) と神経科学にヒントを得たモデルやアルゴリズムを統一されたフレームワークでサポートできるだけでなく、コンピューター サイエンスや神経科学のニューラル ネットワークにも適応でき、さまざまなニューラル モデルやアルゴリズム、特に生物学に基づいたもの (スパイキング ニューラル ネットワーク、SNN など) と互換性のあるクロスパラダイム コンピューティング プラットフォームを開発しました。

ANN と SNN の最大の違いは、ANN が正確なマルチビット値として情報を処理するのに対し、SNN はバイナリスパイクのシーケンスを使用して情報を処理することです。

両方のモデルを 1 つのプラットフォームに実装するには、デジタル エンコーディング形式の ANN と互換性を持たせるために、スパイクを数値のシーケンス (1 または 0) として表現する必要があります。

さらに、他にも重要なポイントがいくつかあります。まず、SNN は時空間領域で動作し、時間の経過に伴う過去の膜電位とスパイク パターンを記憶する必要がありますが、ANN は途中で重み付けされたアクティベーションを蓄積し、各サイクルで情報を更新します。

第二に、SNN の計算には膜電位の積分、閾値通過、電位のリセットが含まれますが、ANN は主に乗算累積 (MAC) 演算と活性化変換に関連しています。

さらに、SNN でのスパイク パターンの処理には、膜電位、発火閾値、不応期を保存するためのビット プログラム可能なメモリと追加の高精度メモリが必要ですが、ANN では、活性化の保存と変換にバイト メモリのみが必要です。

研究チームのもう一つの重要な革新は、人工ニューラル ネットワークと生物学的ネットワークの基本的な構成要素である軸索、シナプス、樹状突起、体細胞を組み合わせた、高度に再構成可能な統合機能コア (FCore) です。

Tianji チップは機械学習アルゴリズムと脳のような回路の両方をサポートし、人工ニューラル ネットワークを実行するために 1 秒あたり 610 ギガバイト (GB) を超える内部メモリ帯域幅と 1.28 TOPS のピーク性能を提供します。生物学にヒントを得たスパイキング ニューラル ネットワーク モードでは、Tianjic チップは 1 ワットあたり約 650 ギガ シナプス操作/秒 (GSOPS) のピーク性能を達成しました。研究チームはまた、GPUと比較して優れた性能を実証し、新しいチップは1.6〜100倍のスループットと12〜10,000倍の電力効率を達成した。

研究チームはまた、「さまざまな道路状況、騒音、気象要因、複数の言語、より多くの人々など、新しい変数をリアルタイムで環境にランダムに導入することで、高い時空間複雑性を生み出すことができます。これらの環境の変化に適応できるソリューションを模索することで、一般化、堅牢性、自律学習など、AGIにとって重要な問題を調査できます」と述べています。

天極チップの登場は、確かに大きな研究成果と言えるでしょう。この論文の著者は、清華大学、北京霊曦科技大学、北京師範大学、シンガポール工科大学、カリフォルニア大学サンタバーバラ校などの機関の出身者です。

しかし、その中でも清華大学は絶対的な中核です。清華大学精密機器学部教授であり、脳に着想を得たコンピューティングセンター所長のShi Luping氏が論文の責任著者であり、清華大学精密機器学部の准研究員であるPei Jing氏が論文の第一著者である。

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石魯平氏は1981年に山東大学物理学科を卒業し、1992年にドイツのケルン大学で博士号を取得しました。 1996 年から約 17 年間、シンガポールデータストレージ研究所に勤務。この間、超格子相変化材料およびデバイスへの多大な貢献が認められ、2004 年にシンガポール国家技術賞を受賞 (同年唯一の初受賞者)。 2013 年 3 月、Shi Luping 氏は清華大学にフルタイムで入社し、清華大学脳に着想を得たコンピューティング研究センターを設立し、基礎理論から脳に着想を得たコンピューティング システム チップ、ソフトウェア システムまで、脳に着想を得たコンピューティングの総合的な研究を行っています。

Tianji チップは、彼のチームによる長年の研究開発の最新の成果です。石魯平氏によると、天極チップは中国が完全に独自に開発した技術的成果であり、異種融合のアイデアはプロジェクトの研究チームによって初めて提案されたという。

2018年1月、天吉新チームは北京凌喜科技を登録し設立し、朱耀龍氏が会長兼CEOに就任した。 Lingxi Technologyは2018年8月に、China Control Cornerstone Fund、Youxuan Capital、Tsinghua Holdingsからの投資家によるエンジェルラウンドの資金調達を発表した。このネイチャー論文の第一著者であるPei Jing氏はLingxi Technologyの監督者でもあり、Shi Luping教授はLingxi Technologyのディレクターです。

Shi Luping氏によると、これはまだ非常に初期の研究です。汎用人工知能は非常に難しい課題であり、まだ初期段階にあります。チームはすでに次世代チップの研究を開始しており、来年初めまでに研究開発作業を完了する予定です。

一方で、ここ数日、脳コンピューターインターフェース技術に関するニュースが絶え間なく流れている。まず、マスク氏は自身の脳コンピューターインターフェース企業であるニューラリンクが新たな進歩を遂げたと発表し、それから2週間も経たないうちに、フェイスブックは脳コンピューターインターフェースプロジェクトが進歩したと発表した。

一方、脳のようなチップは、実は新しい話題ではありません。 IBM は早くも 2014 年に、業界初の脳のようなチップ TrueNorth を発売しました。インテルは今年7月16日にも、「Pohoiki Beach」チップシステムを発表した。これは主にLoihiニューロモルフィックチップで構成されており、ディープラーニングのタスクを処理できる。CPUより1,000倍高速で、10,000倍効率が高く、消費電力は100倍少ない。

現在、国内外の多くの企業や機関が脳のようなチップの研究開発に多大なエネルギーを投入しています。今回、清華大学チームから生まれた「天極チップ」も、先陣を切って世界的な注目を集めた。

（IoTシンクタンクがまとめ、公開）