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脑科学与人工智能结合,将开启人类无限可能

发布时间:2017.08.14查看次数:2834

来源: 中国科学院

      近日,在中科院学术会堂召开的“脑科学与人工智能”科学与技术前沿论坛上,中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅作了《自驾驶认知》报告。他认为,基于驾驶的图灵测试可大大推动我国类脑研究和无人车的产业化发展。事实上,对脑认知的度量和测试一直是人工智能关注的焦点。 
      那么,为什么聚焦人的大脑?在会上,中科院外籍院士、中科院神经科学研究所所长蒲慕明介绍说,人类大脑有1000亿个神经细胞,彼此之间由大量的神经纤维连接成极为复杂的神经网络。目前,脑科学最有待突破的就是理解人脑高级认知功能的神经网路基础,也是今后人工智能模拟人的发展方向。 
      显然,对大脑的恰当模拟是制造出人工智能的关键。然而,直到现在我们对人脑工作原理的了解仍然十分粗浅,更谈不上对它的精确模拟。蒲慕明表示,脑科学是人类理解自然界现象和人类本身的“最终疆域”,是本世纪最重要的前沿科学之一。当条件成熟时,脑科学同计算机科学的融合发展能够更加紧密,没有人能想象出它将会爆发出多大的能量。 
      脑科学能为人工智能带来什么?专家介绍,脑科学可以为人工智能提供生理学原理、数据、机制等,并启发更具通用性和自主性的人工智能新模态。“就像知识迁移是人类天生的技能,机器模仿生物从熟悉领域到未知领域的学习方法,构建跨领域、跨模态迁移学习模型,充分利用大量旧的已标注样本和当前少量标记数据,训练新模型,解决新问题。”中科院院士、中科院自动化研究所研究员谭铁牛认为,只有充分借鉴脑科学、认知科学乃至心理学的先进成果,突破现有理论与方法固有的局限性,才能够实现人工智能模式识别理论与方法的创新。 
      谭铁牛介绍,近几十年人工智能的快速发展具体表现在一些智能算法,如深度学习的成功应用,其秘诀在于,构建一个大型的数据库及大规模计算能力的提高。如今,深度学习在人脸识别、语音识别上的精度甚至超过了人类。数据显示,微软、谷歌、百度的语音识别错误率已经低于人类的5%,人工智能将继续在语言、图像和视频处理等方面取得更大的进展。 
      反过来,人工智能能否启发脑科学研究?在蒲慕明看来,答案是肯定的。人工智能可以为脑科学提供仿真模拟手段、系统与平台,支持科学假设的验证,并为其提供广泛的应用前景。“脑科学与人工智能的进一步交叉融合,有望在若干特色方向上取得突破,对探索人类的智能本质、提升人类的智能极限、推动社会的智能化水平具有重要研究价值和应用前景。”蒲慕明说。 
      人类大脑的复杂与奇妙令人着迷,关于未来的展望则激动人心。在科学家的努力之下,科学之光照亮大脑的幽深角落将只是时间问题。在科技创新的助力下,这一天已不再遥不可及。