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脑科学能启发人工智能的并不多?

 
2017-05-16 11:40:29所属分类:行业动态

李德毅之所以对“计算认知”不感冒,还要从 谷歌 (微博)公司的一则报道说起——

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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,大致相当于人类75年的驾龄。

“这75年的驾龄是如何‘计算’出来的?”这引发了李德毅的思考:当无人车上路、发驾照提上日程,驾驶认知“度量”已经成为各国交管部门当务之急时,脑认知该如何度量?信息是用“比特”来度量,能量是用“焦耳”来度量,那么脑认知呢?

脑科学学者似乎并未给出这样的答案,人工智能学者也就无从得到启示。

这成了一个隐喻: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相对独立,鲜有交叉。

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到,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,研究领域不断突破,两者的交叉融合成为热点,甚至出现一个新的研究名词,类脑智能。美国、欧盟都相继启动相关研究计划,中国也启动了脑计划。他说,中国的计划是将脑科学和人工智能结合得最为紧密的。

比如,现在流行的深度学习,就是基于人工神经网络的一个应用,这些人工神经网络都可以从神经科学的一些规律中得到灵感。蒲慕明说,比如可以借鉴神经突触的可塑性、记忆储存、提取与消退,等等。

不过他也承认,目前的脑科学研究能启发人工智能的并不是特别多。

蒲慕明给出一个类比,当前的脑科学研究,仅相当于物理、化学等学科在19世纪末期的研究水平,“要完全理解大脑,可能是几个世纪的事情,而不是我们这个世纪就可以达到的。”他说。

那为何还要做类脑研究,蒲慕明说,必须要在这个时候做一些适当的应用,假如不把已经知道的知识应用到对脑疾病的诊断、干预和治疗上,那么到2050年我们的医疗系统很可能要面临崩溃——那时你会发现仍然没有一个脑疾病能够治愈。

相应地,人工智能的应用也是如此。他说,不一定非要完全搞清楚,神经科学一些具有阶段性的成果,也可以给人工智能的发展提供启发。

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