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人工智能的終極目標(biāo) 能否走上“高速公路”?

2015-07-18來(lái)源:壓鑄網(wǎng)
核心摘要: 機(jī)器人正在走入我們的生活,但它們的“智商”似乎并不盡如人意。我們能開(kāi)發(fā)出像人類(lèi)大腦一樣聰明而具有學(xué)習(xí)能力的機(jī)器人嗎?近

機(jī)器人正在走入我們的生活,但它們的“智商”似乎并不盡如人意。我們能開(kāi)發(fā)出像人類(lèi)大腦一樣聰明而具有學(xué)習(xí)能力的機(jī)器人嗎?近日在天津召開(kāi)的“類(lèi)腦智能創(chuàng)新論壇”上,國(guó)內(nèi)外腦科學(xué)和智能技術(shù)領(lǐng)域?qū)<覍W(xué)者對(duì)此各抒己見(jiàn)。與會(huì)專家指出,腦科學(xué)與智能技術(shù)的深度融合,將極大地推動(dòng)類(lèi)腦智能研究的突破和發(fā)展,引領(lǐng)未來(lái)世界人工智能發(fā)展,重塑?chē)?guó)家的工業(yè)、軍事、服務(wù)業(yè)等行業(yè)格局,成為國(guó)家核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要體現(xiàn)。

 
“智能+”時(shí)代需要類(lèi)腦智能
 
“當(dāng)前的人工智能系統(tǒng)有智能沒(méi)智慧、有智商沒(méi)情商、會(huì)計(jì)算不會(huì)‘算計(jì)’、有專能無(wú)全能。”中科院院士、中科院副秘書(shū)長(zhǎng)、中科院自動(dòng)化研究所研究員譚鐵牛用四個(gè)短句表達(dá)了目前通用人工智能與人類(lèi)智能水平的巨大差距。
 
會(huì)掃地的機(jī)器人不會(huì)擦桌子;服務(wù)機(jī)器人很難準(zhǔn)確理解客戶的情感、意識(shí)和需求;人工智能可以在國(guó)際象棋比賽中打敗人類(lèi)冠軍,但是在對(duì)智能水平要求更高的圍棋項(xiàng)目中,只相當(dāng)于業(yè)余五段水平;日本福島核電站事故處理過(guò)程中機(jī)器人沒(méi)有順利完成任務(wù),大量高風(fēng)險(xiǎn)的工作仍然需要由人力來(lái)完成;無(wú)人駕駛的概念車(chē)只是在某些測(cè)試路段(例如高速公路)能做到高度自動(dòng)駕駛,要在人口密集的城市街道實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)駕駛還需長(zhǎng)期攻關(guān)……
 
傳統(tǒng)人工智能已經(jīng)給經(jīng)濟(jì)社會(huì)帶來(lái)巨大變化,而它所存在的這些發(fā)展瓶頸,與機(jī)器學(xué)習(xí)本身的缺陷相關(guān):機(jī)器學(xué)習(xí)不靈活,需要較多人工干預(yù)或大量標(biāo)記樣本;人工智能的不同模態(tài)和認(rèn)知功能之間交互與協(xié)同較少;機(jī)器的綜合智能水平與人腦相差較大……
 
要突破這些瓶頸,就需要新一代的智能技術(shù)革命,科學(xué)家們把期待投入到類(lèi)腦智能上,認(rèn)定智能技術(shù)可以從腦科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)獲得啟發(fā)。
 
“類(lèi)腦智能是人工智能的一種形態(tài),是人工智能的終極目標(biāo),也是人工智能重要的研究手段。”譚鐵牛說(shuō),人工智能技術(shù)的發(fā)展將對(duì)傳統(tǒng)行業(yè)產(chǎn)生重大顛覆性影響,重塑產(chǎn)業(yè)格局,“智能+X”將成為創(chuàng)新時(shí)尚。“人工智能將在國(guó)防、醫(yī)療、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、金融、商業(yè)、教育、公共安全等領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用,催生新的業(yè)態(tài)和商業(yè)模式,引發(fā)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的深刻變革。”
 
腦科學(xué)對(duì)類(lèi)腦人工網(wǎng)絡(luò)有什么啟發(fā)?與現(xiàn)有人工智能技術(shù)相比,類(lèi)腦智能將有哪些特別的進(jìn)步呢?
 
“從宏觀看,大腦不同區(qū)域主管不同功能。從微觀看,大腦有非常復(fù)雜的突觸結(jié)構(gòu)。越復(fù)雜越可調(diào)控,復(fù)雜帶來(lái)可塑性,也就是大腦的結(jié)構(gòu)與功能可依據(jù)使用的歷史而改變。”中科院外籍院士、中科院上海神經(jīng)科學(xué)研究所所長(zhǎng)蒲慕明認(rèn)為,神經(jīng)系統(tǒng)與其他生物系統(tǒng)最大的差別在于其可塑性,“可塑性是大腦認(rèn)知功能的基礎(chǔ),也是類(lèi)腦智能系統(tǒng)最可借鑒的特性。”
 
“目前我們使用的人工智能網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)還是太簡(jiǎn)單,缺乏人類(lèi)大腦那樣的反饋機(jī)制和長(zhǎng)遠(yuǎn)反向連接等功能。”蒲慕明表示,作為一名腦科學(xué)研究專家,他很期待未來(lái)腦科學(xué)研究可以和智能化網(wǎng)絡(luò)研究互相促進(jìn)、同步發(fā)展。
 
類(lèi)腦研究能否走上“高速路”
 
近年來(lái),腦科學(xué)與類(lèi)腦智能已經(jīng)成為世界各國(guó)研究和角逐的熱點(diǎn),美國(guó)、歐盟都相繼啟動(dòng)相關(guān)研究計(jì)劃,我國(guó)政府也高度重視腦科學(xué)的研究,正在論證并啟動(dòng)“中國(guó)腦計(jì)劃”。
 
這一方面反映出大家對(duì)類(lèi)腦智能的高度期待,另一方面也引發(fā)了一些科學(xué)家的擔(dān)憂。因?yàn)閿?shù)十年前,人類(lèi)曾經(jīng)有過(guò)一次類(lèi)似的人工智能研究熱潮,只是最后以失敗告終。
 
中國(guó)工程院院士鄭南寧就經(jīng)歷過(guò)那一波熱潮。上世紀(jì)80年代,鄭南寧曾赴日本留學(xué),當(dāng)時(shí)日本提出了為期10年的“第五代計(jì)算機(jī)”計(jì)劃,試圖突破電腦的馮諾依曼瓶頸,也就是現(xiàn)有經(jīng)典計(jì)算機(jī)體系的速度和性能極限,以實(shí)現(xiàn)人工智能。知識(shí)工程奠基人費(fèi)根鮑姆曾認(rèn)為,這個(gè)驚人的開(kāi)發(fā)計(jì)劃,將引起第二次計(jì)算機(jī)革命。
 

然而,第五代計(jì)算機(jī)運(yùn)氣不佳,雖然在技術(shù)上取得了部分突破,但并未實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言人機(jī)對(duì)話、程序自動(dòng)生成等關(guān)鍵目標(biāo),最終導(dǎo)致該計(jì)劃流產(chǎn)。


(責(zé)任編輯:曹芳 )
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