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人工智能的“脑洞”有多大?院士:目前太依赖计算-华体会体育-官网

发表日期:2021-03-25 发布者 :华体会体育-官网 浏览次数:2763

华体会体育|就像打了一剂强心针,当世界上第一台打破早期经典计算机的光量子计算机横空出世后,人们对人工智能时代的期望或许有了更加多的底气:打破经典的量子计算机早已有了,击败超级计算机的量子计算机还不会近吗?一旦后者构建,人类将再度以计算能力为媚,窥视人类大脑的奥秘,从而铲除人工智能研究的众多障碍。目前来看,面临人类大脑,这个虽然只有1.5公斤左右轻,却享有1011个神经元的家伙,让人类束手无策——要仿真整个大脑的计算能力,世界上目前任何一台计算机都无法胜任。在近日由中国科学院学部主办,中国科学院自动化研究所等主办的“脑科学与人工智能”科学与技术前沿论坛上,就有不少业内人士明确提出这样的天马行空:建设反对深度自学的新型计算机群,已沦为一些人工智能研究的必然选择,那么人工智能研究到底需不需要量子计算机那样的计算能力?“我们今天的科学家,特别是在是计算机科学家,把‘计算出来’用得太狠了,对‘计算出来’的倚赖甚至有些‘贪得无厌’了!”中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅却在论坛上给大家泼洒了冷水。在他显然,人工智能学者无法只盯着“计算出来理解”,一味拒绝“人脑”研究的步伐有多慢,而要拿走更好的精力放到“记忆理解”和“交互理解”上。

脑科学能灵感人工智能的并不多?李德毅之所以对“计算出来理解”不发烧,还要从谷歌(微博)公司的一则报导想起——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经验,大体相等于人类75年的驾龄。“这75年的驾龄是如何‘计算出来’出来的?”这引起了李德毅的思维:当无人车上路、放驾驶执照托上日程,驾驶员理解“度量”早已沦为各国交管部门当务之急时,脑理解该如何度量?信息是用“比特”来度量,能量是用“焦耳”来度量,那么脑理解呢?脑科学学者或许未得出这样的答案,人工智能学者也就不得而知获得救赎。

这出了一个隐喻:脑科学、人工智能,两个同属21世纪的前沿学科,在过去数十年间彼此比较独立国家,少有交叉。中国科学院外籍院士、中国科学院神经科学研究所所长蒲慕明在当天的论坛上也提及,不管是国内还是国外,都是如此,不过随着研究手段不断丰富,研究领域大大突破,两者的交叉融合沦为热点,甚至经常出现一个新的研究名词,类脑智能。美国、欧盟都陆续启动涉及研究计划,中国也启动了脑计划。他说道,中国的计划是将脑科学和人工智能融合得尤为密切的。

比如,现在风行的深度自学,就是基于人工神经网络的一个应用于,这些人工神经网络都可以从神经科学的一些规律中获得启发。蒲慕明说道,比如可以糅合神经神经元的可塑性、记忆储存、萃取与消失,等等。

不过他也否认,目前的脑科学研究能灵感人工智能的并不是尤其多。蒲慕明得出一个转换,当前的脑科学研究,仅有相等于物理、化学等学科在19世纪末期的研究水平,“要几乎解读大脑,有可能是几个世纪的事情,而不是我们这个世纪就可以超过的。”他说道。那为何还要做到类脑研究,蒲慕明说道,必需要在这个时候做到一些必要的应用于,假如不把早已告诉的科学知识应用于到对脑疾病的临床、介入和化疗上,那么到2050年我们的医疗系统很有可能要面对瓦解——那时你不会找到依然没一个脑疾病需要医治。

适当地,人工智能的应用于也是如此。他说道,不一定非要几乎搞清楚,神经科学一些具备阶段性的成果,也可以给人工智能的发展获取灵感。

什么是人类最重要的智能不道德?中国科学院院士、中国科学院自动化研究所研究员谭铁牛就在现有的研究基础上,得出结论一个结论:“模式识别”是人类最重要的智能不道德,也是人工智能最重要的研究内容——机器的“模式识别”能力,在一定程度或者相当大程度上体现了机器智能“类人”的程度。在当天的论坛上,谭铁牛荐了几个模式识别的例子。比如语音辨识,近些年突飞猛进的科大讯飞,能将维吾尔语翻译成汉语,汉语翻译成维吾尔语;再行如步态辨识,在看到人脸、虹膜和指纹的时候,就能通过步态在几十米外感官到其身份。

此外,还有图像识别,其中具备代表性的人脸识别,早于在几年前马云(微博)刷脸缴纳早已爆炸舆论热点。谭铁牛本人就在展开虹膜识别的研究,并创建了目前国际上规模仅次于的分享虹膜图像库,被多国分享用于。他说道,这不仅可以用在手机上,还可在查询遗失儿童上发挥作用。

谭铁牛说道,模式识别的技术瓶颈可通过糅合生物的机理改良,未来生物灵感的模式识别在人工智能领域前景可期。其最后执着,是期望仿真迫近人的模式识别,这是十分艰难的过程。他也提及,模式识别的主要瓶颈在于鲁棒性、自适应性和可一般化性。

鲁棒性,说白了,就是人工智能“够不够皮实”“是不是略为有点扰动,就不会错误”。谭铁牛荐了一个例子,比如在酒会上聊天,背景噪音较为多,如果想要听得明其中某一个人的声音,就要忽视或者诱导背景中其他对话的阻碍——人类可以做这一点,也就是听力系统所谓的鸡尾酒效应,但人工智能可以吗?所谓自适应性,则较为更容易解读,谭铁牛说道,人类的眼睛不会随着灯光的变化、环境的变化展开调整,这解释自适应性十分强劲。这一点可以应用于到人工智能上,比如人脸识别,有一位朋友十几年甚至几十年没有闻,相会否还能认出来?他说道,现有的模式识别在这方面还不是很理想。

可一般化性,说白了就是“举一反三”。谭铁牛说道,当小孩了解苹果后,即便只忘记了一次,也可以辨识其他类型的苹果,这解释人类看见一个东西后,不仅知其然,还知其所以然。

而知其所以然,就是人工智能领域所说的“深度自学”。但目前的人工智能深度自学,必需创建在大量数据的基础之上,这一点也尚待更进一步研究。谭铁牛说道,要解决问题这3个问题,关键还是看人类本身,在微观层面上,人工智能的模式识别可糅合人类的神经元,神经元有兴奋性、抑制性、功能可塑性和传播性。科学家受到这个灵感,强化了模式识别动态系统的稳定性。

无人驾驶是人工智能的突破口?李德毅早已寻找了一个实践中的突破口:自动驾驶。他说道,无论是对话、诗词或者驾驶员,图灵测试都容许测试者现场插手,判断结果都具有近似于性和主观性。但是,和对话、诗词测试比起,驾驶员的图灵测试可以展开更加准确、更加客观的评测。

他说道,当初汽车被发明者出来的时候,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,人们感兴趣的则是发动机、碳排放和被动安全性。

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到20世纪末、21世纪初,人们总体上关心3件事情,轻量化、清洁化、智能化。所谓智能化,在他显然有4个阶段,第一是理性辅助驾驶员,以人所乘居多;第二是自动驾驶,局部时段可以放开手和脚;第三是自动驾驶,即用自动驾驶接管驾驶员权;第四是人机协同驾驶员。在李德毅显然,无人驾驶,无以在拟人。他感慨:汽车就是指马车演进而来,作为动力工具,汽车的马力可以超过100匹马力,但汽车远远不如马应付有所不同的负荷、天气、路面,以及有所不同车辆情况下的适应能力。

说白了,汽车的感官、理解能力远远不如马这个理解主体,“老马识途,车不如马!”李德毅说道,其显然问题不在于车而在于人,要解决问题人的问题,就要让驾驶员的理解需要用机器人替代,让机器人具备记忆、决策和行为能力,于是新的概念产生了——“驾驶员脑”。“驾驶员脑”不相等驾驶员脑,“驾驶员脑”是要做到驾驶员的智能代理,要去已完成还包括记忆理解、计算出来理解和交互理解在内的驾驶员理解,他说道,这应当是人工智能时代最有意义的课题之一。

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