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类脑智能:让机器像人一样思考(1)

2018-05-14 08:26:15  作者:  来源:中国经济网  参与评论()人

机器人会不会拥有像人类一样的意识?10日,DeepMind团队在《自然》上发表的一篇论文在AI和神经科学领域引起关注:其最新研发出的一个AI程序具有类似哺乳动物一样的寻路能力,类似大脑中网格细胞的工作原理。

对于大脑的借鉴和研究,一直是人工智能发展的一个方向,而实现具有人类意识的人工智能更是人类长久以来的目标。DeepMind这项研究成果借鉴了大脑中的部分机能,但它仍是对于单一机能的模仿。可以说,现在的人工智能可以战胜顶级围棋选手,却无法像婴儿一样探索世界。

在AI领域有一个叫做“类脑智能”的研究方向,想让机器像人类一样思考。虽然目前专家们对于DeepMind的最新成果是否属于类脑智能研究看法不一,但该研究从算法角度为探索大脑机能提供了一种途径。目前,类脑智能研究的进展状况如何?有何待攻克的难点?科技日报记者为此采访了相关研究专家。

目标:使机器具有人类认知能力

从IBM的“深蓝”系统击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,到谷歌的AlphaGo战胜人类顶级围棋选手,上述所有的突破都仅是智能系统从某个视角、在某个特定领域接近、达到或超过人类智能,而相关的理论、算法与系统很难推广到其他领域,用于解决其他类型的问题。在人工智能学界,有一条著名的莫拉维克悖论,讲的是要让电脑同成人下棋是非常容易的,但要让电脑像一岁孩子一样感知和行动,却相当困难。AlphaGo能击败世界顶尖围棋高手,却无法像孩子一样探索世界。

至今为止,还没有任何一个通用智能系统能接近人类水平。“现有人工智能系统通用性较差,与其计算理论基础和系统设计原理有密不可分的关系。”中国科学院自动化研究所类脑智能研究中心副主任曾毅研究员告诉科技日报记者,图灵机模型取决于人对物理世界的认知程度,因此人限定了机器描述问题、解决问题的程度。冯·诺依曼体系结构是存储程序式计算,程序也是预先设定好的,无法根据外界的变化和需求的变化进行自我演化。而我们的大脑却是一个出色的、能够长时间稳定工作的通用智能系统,不仅能举一反三,处理视觉、听觉、语言、学习、推理、决策、规划等各类问题,还可以在学习和发育过程中不断自适应和进化。

曾毅指出,类脑智能以计算建模为手段,受脑结构与机制、认知行为机制启发,企图通过软硬件协同实现机器智能。类脑智能系统在信息处理机制上“类脑”,认知行为和智能水平上“类人”,目标是使机器实现人类具有的多种认知能力及其协同机制,最终达到或超越人类智能水平。

难点:对大脑的认知有限

中科院脑科学与智能技术卓越创新中心核心骨干、中国科学技术大学毕国强教授认为,目前类脑智能研发的核心难点是我们对脑的结构和功能原理了解还很不够。

人类的大脑重约1.4公斤,大脑皮层有上百亿个神经元,每个神经元又包含数个到数万个分支,构成庞大精细的神经网络。大脑正是通过这种超大规模的神经网络系统处理信息的,但这个网络的线路图极为复杂,而且其中的神经元以及突触联结有很多不同的类型。以现在的技术真正描绘出全面完整的线路图,需要难以想象的大量工作。

“现阶段,我们可以在没有完全理解大脑原理时开始建立简化的类脑模型,来实现一些‘类智能’的功能。”毕国强介绍,现在的人工神经网络模型包括深度神经网络模仿了生物神经网络的一些最基本特性,并在处理分类识别的问题方面取得了巨大成功,但这些“简单”网络在效率、功耗、以及通用性等方面有根本的局限,看来没有办法产生真正意义的智能。

关键词:类脑智能
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