CNCC技术论坛 | 类脑计算

2018 年 10 月 24 日 中国计算机学会

类脑计算是借鉴人脑存储处理信息的方式基于神经形态工程发展起来的新技术。类脑计算系统是人工通用智能的基石，是智能机器人的核心，拥有极为广阔的应用前景。这是一个非常重要领域，其重要性正如欧盟人脑旗舰研究计划项目所指出的：“在未来10到20年内，谁要想主导世界经济，谁必须在这个领域领先”。当前欧盟、美国等均斥巨资长期支持此研究，即将启动的“脑科学和类脑研究”（中国脑科学计划）也将其视为重点之一，但是这项研究目前均处于起步阶段，尚未形成公认技术方案，正是我国信息产业藉此实现跨越式发展的契机。本论坛将从脑科学最新进展、脑空间信息学、神经计算、神经形态器件和材料、类脑计算芯片、类脑计算软件、类脑计算机和类脑云脑等方面全方位讨论类脑计算的研究背景、面临的挑战和可能的发展技术路线。

时间：2018年10月26日下午13:30 - 17:30

地点：杭州国际博览中心会议区二层新闻发布厅C

随着先进测量仪器的高速发展，极大地提高了人们观测大脑结构的能力；脑科学和现代超级计算机的发展极大地促进了我们理解大脑的能力，同时为类脑计算理论探索提供了有力的支持；具有新型物理效应的纳米器件的发现极大地推动了神经形态工程的发展；而大规模集成电路技术则为发展类脑计算系统硬件提供了坚实的基础。可以预见，类脑计算系统研究正处于突破的前夜。

主席

清华大学教授

施路平

简介：清华大学类脑计算研究中心主任，国际光学工程学会（SPIE）会士。1992年从德国科隆大学获博士学位， 1996-2012在新加坡科学院数据存储研究院光学材料和系统实验室主任, 非易失性存储器实验室主任。曾领导过新加坡科学院10年人工认知存储器重大交叉研究项目。2012年通过千人计划全职加入清华，组建类脑计算研究中心，中心是从基础理论、硬件系统、软件环境全方位研究类脑计算系统的团队。2015年发展出第一款异构融合的类脑计算功能芯片（天机芯）。曾担任多个国际会议的主席。研究领域包括类脑计算、信息存储、集成光电子、智能仪器。

特邀讲者

骆清铭

海南大学教授

简介：海南大学校长、博士生导师，教育部“长江学者奖励计划”生物医学光子学学科特聘教授（首批），国家杰出青年科学基金获得者（2000年）, AIMBE、SPIE、OSA和IET等国际学术组织Fellow。长期从事生物医学光子学交叉学科研究，在高分辨脑连接图谱成像研究方面取得系列成果。相关论文发表于Science、Nature Methods、Nature Cell Biology、PNAS、Nature Communications等期刊。以第一完成人，曾获国家自然科学奖二等奖和国家技术发明奖二等奖。

演讲题目：脑空间信息学—连接脑科学与类脑人工智能的桥梁

摘要：提出脑空间信息学是示踪、测量、分析、处理和呈现跨层次多尺度脑空间信息数据的一门综合与集成的科学。本报告将讨论脑空间信息学的研究内容、技术体系和关键科学问题，分析其学科定位，展望其应用前景。以显微光学切片断层成像（Micro-Optical Sectioning Tomography, MOST）为核心的全脑网络可视化（Visible Brain-wide Network, VBN）技术体系标志着脑空间信息学这一新兴交叉学科日臻成熟。脑空间信息学将帮助我们更好地破译脑功能与脑疾病，并推动类脑人工智能的发展。

张峥

上海纽约大学教授

简介：上海纽约大学计算机终身教授，纽约大学库朗数学研究所、计算机系、数据学院兼职教授，美国伊利诺大学香槟大学（UIUC）博士。中组部千人计划专家。《知识分子》88人专家委员会成员。原惠普中央研究院研究员，原微软亚洲研究院系统研究方向创始人、首席研究员、副院长，主要研究领域为深度学习和人工智能、高性能大容量计算和存储系统，在国际会议获多次最佳论文, 在微软和惠普获卓越贡献奖。开源深度学习平台MXNet的共同创始人和顾问。

题目：Talk Title: Brain-like AI: Gaps and Bridges

摘要：The success of deep learning has borrowed principles and ideas from neuroscience. This does not automatically justify the claim that today's deep learning system is brain-like. The other related question is whether does it need to be.

In this talk, I will share my thoughts on this topic. I will argue that brain-like AI is not only necessary, but also possible, but deploying such principle is likely only in sub- and constrained domains. From easy to harder cases, I will illustrate with examples, and along the way identify the gaps and challenges, as well as possibilities.

陈峰

清华大学教授

简介：清华大学自动化系副主任，控制理论与技术研究所副所长。中国自动化学会智能自动化专业委员会委员。研究领域视视频分析、计算机视觉、人工智能、概率图模型、嵌入式系统。主持包括：基于约束松弛的概率图模型近似推理研究及在计算摄像学中的应用、概率图模型对偶优化及其在视频序列分析中的应用研究、基于视觉的人自然行为识别算法研究、多维多尺度高分辨率计算摄像仪器、曾获国家科学技术发明奖二等奖，教育部技术发明一等奖。

演讲题目：基于脉冲神经网络的类脑计算模型

摘要：大脑中依靠脉冲进行编码，包括时间编码、频率编码、群编码等等。编码多样性是大脑鲁棒性的主要原因之一，脉冲神经网络较好地反映了大脑编码多形性的特点。本报告将主要探讨基于脉冲神经网络的类脑计算模型，将脉冲神经网络和目前流行的人工神经网络有机地结合起来，利用异质融合的方法构建适合人工通用智能框架的模型和基本算法。并从离线学习、在线学习和自主学习不同层面讨论基于脉冲神经网络的类脑计算模型融合的可能性。

唐璨

(Akaysha Tang)

香港大学教授

简介：北京大学计算机学士，格林奈尔学院心理学士，哈佛大学心理学博士，萨尔科生物研究所计算生物实验室博士后。前美国国家科学基金会认知神经科学项目主管，中美合作项目主管。曾任美国新墨西哥州大学终身心理和神经科学副教授。于2016年出任香港大学教育学院教育神经科学实验室（Laboratory of Neuroscience for Education, NfE Lab）创始人及主任、教授、博士生导师, 美国Mind Research Network客座教授。论文曾发表在Proc. Nat. Acad. Sci.，Biological Psychiatry, Cerebral Cortex, Front. Neuroendocrinology，J. Neurosci, Hippocampus, NIPS, Neural Computation等学术期刊上。NfE实验室(NfE.edu.hku.hk)致力于通过前沿的神经科学发现与技术来推动教育创新，旨在强化学习能力, 提高教学效果, 为教育决策提供脑科学基础。

题目：从突触可塑性到神经调节物质的动态平衡

摘要：在当今科技飞速变革的时代，我们所处的社会形态，生活方式，每天所接触到的人和事，都在告诉我们，我们的时代是一个巨变的信息爆炸的时代。如何强化个体的学习能力从而提高对环境的适应能力已成为科研与教育工作者所共同关注的问题。本演讲将从neural computation的角度，以本实验室的发展认知神经科学的研究工作为例来探讨如下问题：什么是核心学习能力？它在神经机制层面的表征有哪些？如何实现对它的强化？计算科学占有怎样的核心地位？

段书凯

西南大学教授

简介：西南大学电子信息工程学院教授、博士生导师，教育部新世纪优秀人才计划、人社部留学人员择优资助计划和重庆市优秀人才计划获得者。担任智能传动和控制技术国家地方联合工程实验室副主任、类脑计算与智能控制重庆市重点实验室主任、重庆市脑科学协同创新中心西南大学分中心副主任。先后在美国密歇根大学、加拿大温莎大学、美国德克萨斯农工大学卡塔尔分校、香港城市大学担任访问教授。主要研究领域：类脑计算与忆阻器信息器件。

题目：忆阻仿生器件与类脑计算模型研究

摘要：类脑计算模拟大脑结构和功能，是一种高效的全新计算架构。然而，类脑计算的硬件实现尚有许多亟待解决的关键问题，忆阻器的出现带来了新的契机：（1）构建了忆阻突触、神经元和存算融合的神经形态系统。利用忆阻器可变电导，用激励调节阻值，实现动态学习，设计了忆阻电子突触；利用忆阻器开关特性，实现了逻辑、蕴含和数值运算，设计了忆阻神经元；引入生物学习规则，结合交叉阵列，设计了存储与运算融合的忆阻神经形态系统，实现了联想记忆、情感模拟和图像增强；（2）提出了一种基于存储计算融合(CIM，Computation-In-Memory)结构的多值存储和并行计算架构及自更新掩码电路，在均值滤波和边缘检测等展示出有效性。（3）生物学实验表明，大脑在思考时会出现混沌现象，将混沌引入，有望实现联想、记忆、学习等更高级的类脑智能。建立了忆阻混沌神经网络，用于加密和联想记忆，实现了类脑混沌搜索；研制了两款忆阻器原型芯片和硅光混沌芯片，芯片性能指标达到国际领先水平。

Panel嘉宾