发展人工通用智能
发展人工通用智能（AGI）的方法一般有两种：以计算机科学为导向或以神经科学为导向，将两者结合是目前公认的最佳发展AGI的路径。由于它们的构想和编码方案有着根本的不同，这两种方法依赖于截然不同且互不兼容的计算平台，非常困难构建一个二者集成的计算平台，从而阻碍了AGI的发展。因此，发展一个能够同时支持流行的基于计算机科学的人工神经网络和受神经科学启发的模型和算法的通用平台非常重要。清华大学施路平研究组与合作者提出了一种天机芯片架构，它高效集成了上面的两种方法，提供了一个异构集成的协同计算平台。该芯片采用多核结构、可重构构件和流线型数据流的混合编码方案，既能同时独立支持基于计算机科学的机器学习算法和神经科学主导的算法以及神经科学中的多种编码方案，还支持两者的异构混合建模，提供新的解决方案。研究人员仅使用一个芯片，演示了无人驾驶自行车系统中通用算法和模型的同步处理，实现了实时目标检测、跟踪、语音控制、避障、过障和平衡控制。该项研究有望为更通用的硬件平台发展铺平道路并推动AGI的发展
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