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人工智能的“脑洞”有多大?院士:目前太依赖计算

2017-5-15 17:11| 发布者: 实习小编

简介:一旦后者实现,人类将再次以计算本领为傲,窥伺人类大脑的奥秘,从而清除人工智能研究的一大停滞。今朝来看,面对人类大脑,这个虽然只有1.5公斤左右重,却拥有1011个神经元的家伙,让人类束手无策——要模拟整个大 ...

一旦后者实现,人类将再次以计较本事为傲,窥伺人类大脑的奥秘,从而断根野生智能研讨的一大障碍。今朝来看,面临人类大脑,这个虽然只要1.5千克左右重,却具有1011个神经元的家伙,让人类一筹莫展——要模拟全部大脑的计较本事,天下上今朝任何一台计较机都难以胜任。

在克日由中国科学院学部主办,中国科学院自动化研讨所等协办的“脑科学与野生智能”科学与技术前沿论坛上,就有没有长业内助士提出这样的联想:扶植支持深度进修的新型计较机群,已成为一些野生智能研讨的必定挑选,那末野生智能研讨究竟需没有需要量子计较机那样的计较本事?

“我们本日的科学家,特别是计较机科学家,把‘计较’用得太狠了,对‘计较’的依靠甚至有些‘得寸进尺’了!”中国工程院院士、中国野生智能学会理事少李德毅却在论坛上给大家泼了冷水。在他看来,野生智能学者没有能只盯着“计较认知”,一味要求 “人脑”研讨的步伐有多快,而要拿出更多的精神放在“记忆认知”和“交互认知”上。

脑科学能承发野生智能的并没有多?

李德毅之所以对“计较认知”没有伤风,还要从谷歌(微专)公司的一则报道说起——

2015年5月15日,谷歌对外称该公司旗下无人驾驶汽车有上百万英里的测试履历,大致相当于人类75年的驾龄。

“这75年的驾龄是若何‘计较’出来的?”这激发了李德毅的思考:当无人车上路、发驾照提上日程,驾驶认知“怀抱”已经成为列国交管部分燃眉之急时,脑认知该若何怀抱?信息是用“比特”来怀抱,能量是用“焦耳”来怀抱,那末脑认知呢?

脑科学学者似乎并未给出这样的问案,野生智能学者也就无从获得承示。

这成了一个隐喻:脑科学、野生智能,两个同属21世纪的前沿学科,在曩昔数十年间相互相对自力,鲜有穿插。

中国科学院外籍院士、中国科学院神经科学研讨所所少蒲慕明在当天的论坛上也提到,没有管是国内还是国外,都是如此,没有过随着研讨手段不时丰富,研讨范畴不时冲破,两者的穿插融分解为热门,甚至出现一个新的研讨名词,类脑智能。美国、欧盟都相继续动相关研讨诡计,中国也承动了脑诡计。他说,中国的诡计是将脑科学和野生智能结合得最为紧密的。

比如,现在风行的深度进修,就是基于野生神经收集的一个利用,这些野生神经收集都可以从神经科学的一些纪律中获得灵感。蒲慕明说,比如可以鉴戒神经突触的可塑性、记忆贮存、提取与消退,等等。

没有过他也启认,今朝的脑科学研讨能承发野生智能的并没有是希奇多。

蒲慕明给出一个类比,当前的脑科学研讨,仅相当于物理、化学等学科在19世纪末期的研讨水平,“要完全大白大脑,大如果几个世纪的工作,而没有是我们这个世纪便可以到达的。”他说。

那为何还要做类脑研讨,蒲慕明说,必必要在这个时辰做一些得当的利用,假如没有把已经晓得的常识利用到对脑疾病的诊断、干涉和治疗上,那末到2050年我们的医疗系统很大要要面临崩溃——那时你会发现仍然纷歧个脑疾病可以治愈。

响应地,野生智能的利用也是如此。他说,没有必定非要完全搞清楚,神经科学一些具有阶段性的功效,也可以给野生智能的成长供给承发。

什么是人类最重要的智能行为?

中国科学院院士、中国科学院自动化研讨所研讨员谭铁牛就在现有的研讨根本上,得出一个结论:“形式识别”是人类最重要的智能行为,也是野生智能重要的研讨内容——机械的“形式识别”本事,在必定水平大概很洪流平上反应了机械智能“类人”的水平。

在当天的论坛上,谭铁牛举了几个形式识别的例子。比如语音识别,近些年日新月异的科大讯飞,能将维吾尔语翻译成汉语,汉语翻译成维吾尔语;再如步态识别,在看没有到人脸、虹膜和指纹的时辰,就能经过步态在几十米外感知到其身份。

此外,还有图像识别,其中具有代表性的人脸识别,迟在几年前马云(微专)刷脸付出已经引爆言论热门。谭铁牛本人就在举行虹膜识别的研讨,并建立了今朝国际上范围最大的同享虹膜图像库,被多国同享利用。他说,这没有仅可以用在手机上,还可在查找丧失儿童上发挥感化。

谭铁牛说,形式识别的技术瓶颈可经过鉴戒生物的机理改良,未来生物承发的形式识别在野生智能范畴远景可期。其终极追求,是停顿模拟逼近人的形式识别,这黑白常艰难的进程。

他也提到,形式识别的主要瓶颈在于鲁棒性、自顺应性和可泛化性。

鲁棒性,说黑了,就是野生智能“够没有够皮实”“是没有是稍微有点扰动,就会出错”。谭铁牛举了一个例子,比如在酒会上聊天,背景乐音比力多,如果想听清其中某一小我的声音,就要疏忽大概抑制背景中其他对话的干扰——人类可以做到这一点,也就是听觉系统所谓的鸡尾酒效应,但野生智能可以吗?

所谓自顺应性,则比力轻易大白,谭铁牛说,人类的眼睛会随着灯光的改变、情况的改变举行调剂,这申明自顺应性很是强。这一点可以利用到野生智能上,比如人脸识别,有一位朋友十几年甚至几十年没见,再会面能否还能认出来?他说,现有的形式识别在这方面还没有是很理想。

可泛化性,说黑了就是“举一反三”。谭铁牛说,当小孩熟悉苹果后,即使只记着了一次,也可以识别其他典范的苹果,这申明人类看到一个器械后,没有仅知其然,还知其所以然。而知其所以然,就是野生智能范畴所说的“深度进修”。但今朝的野生智能深度进修,必须建立在大量数据的根本之上,这一点也有待进一步研讨。

谭铁牛说,要打点这3个答题,关键还是看人类自己,在微观层面上,野生智能的形式识别可鉴戒人类的神经元,神经元有兴奋性、抑制性、功用可塑性和转达性。科学家遭到这个承发,增强了形式识别静态系统的安定性。

无人驾驶是野生智能的冲破口?

李德毅已经找到了一个理论的冲破口:自动驾驶。他说,不管是对话、诗词大概驾驶,图灵测试都答应测试者现场介入,判定成果都带有近似性和主观性。可是,和对话、诗词测试相比,驾驶的图灵测试可以举行更加正确、更加客观的评测。

他说,当初汽车被发现出来的时辰,人们最感兴趣的是汽车的结构、机械、传动、轮胎、底盘和车身。到20世纪,人们感兴趣的则是策动机、碳排放和被动平安。到20世纪末、21世纪初,人们整体上关心3件工作,轻量化、干净化、智能化。

所谓智能化,在他看来有4个阶段,第一是理性帮助驾驶,以人驾为主;第二是自动驾驶,部分时段可以铺开手和脚;第三是自动驾驶,即用自动驾驶接管驾驶权;第四是人机协同驾驶。

在李德毅看来,无人驾驶,难在拟人。

他感慨:汽车是从马车演变而来,作为动力工具,汽车的马力可以到达100匹马力,但汽车远远没有如马应对没有同的负荷、天气、路面,以及没有同车辆情况下的顺应本事。说黑了,汽车的感知、认知本事远远没有如马这个认知主体,“谙熟门路,车没有如马!”

李德毅说,其底子答题没有在于车而在于人,要打点人的答题,就要让驾驶员的认知可以用机械人替换,让机械人具有记忆、决议和行为本事,因而新的概念发生了——“驾驶脑”。

“驾驶脑”没有即是驾驶员脑,“驾驶脑”是要做驾驶员的智能代理,要去完成包括记忆认知、计较认知和交互认知在内的驾驶认知,他说,这应当是野生智能时代最成心义的课题之一。


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