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人工智能的“脑洞”有多大?院士:目前太依赖计算

2017-05-15 08:57   来源:网络整理 [ ]

原问题:人工智能的“脑洞”有多大?院士:今朝太依靠计较

就像打了一剂强心针,当天下上第一台逾越早期经典计较机的光量子计较机横空出世后,人们对人工智能期间的等候好像有了更多的底气:逾越经典的量子计较机已经有了,打败超等计较机的量子计较机还会远吗?

一旦后者实现,人类将再次以计较手段为傲,窥伺人类大脑的机密,从而打扫人工智能研究的一大障碍。今朝来看,面临人类大脑,这个固然只有1.5公斤阁下重,却拥有1011个神经元的家伙,让人类一筹莫展——要模仿整个大脑的计较手段,天下上今朝任何一台计较机都难以胜任。

在克日由中国科学院学部主办,中国科学院自动化研究所等协办的“脑科学与人工智能”科学与技能前沿论坛上,就有不少业内人士提出这样的联想:建树支持深度进修的新型计较机群,已成为一些人工智能研究的肯定选择,那么人工智能研究毕竟需不必要量子计较机那样的计较手段?

“我们本日的科学家,尤其是计较机科学家,把‘计较’用得太狠了,对‘计较’的依靠甚职苄些‘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各人泼了冷水。在他看来,人工智能学者不能只盯着“计较认知”,一味要求 “人脑”研究的步骤有多快,而要拿出更多的精神放在“影象认知”和“交互认知”上。

脑科学能开导人工智能的并不多?

李德毅之以是对“计较认知”不伤风,还要从谷歌(微博)公司的一则报道提及——

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履历,大抵相等于人类75年的驾龄。

“这75年的驾龄是怎样‘计较’出来的?”这激发了李德毅的思索:当无人车上路、发驾照提上日程,驾驶认知“怀抱”已经成为各国交管部分当务之急时,脑认知该怎样怀抱?信息是用“比特”来怀抱,能量是用“焦耳”来怀抱,那么脑认知呢?

脑科学学者好像并未给出这样的谜底,人工智能学者也就无从获得启迪。

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,在已往数十年间相相互对独立,鲜有交错。

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,不管是海内照旧海外,都是云云,不外跟着研究本领不绝富厚,研究规模不绝打破,两者的交错融合成为热门,乃至呈现一个新的研究名词,类脑智能。美国、欧盟都相继启动相干研究打算,中国也启动了脑打算。他说,中国的打算是将脑科学和人工智能团结得最为细密的。

好比,此刻风行的深度进修,就是基于人工神经收集的一个应用,这些人工神经收集都可以从神经科学的一些纪律中获得灵感。蒲慕明说,好比可以小心神经突触的可塑性、影象储存、提取与消退,等等。

不外他也认可,今朝的脑科学研究能开导人工智能的并不是出格多。

蒲慕明给出一个类比,当前的脑科学研究,仅相等于物理、化学等学科在19世纪末期的研究程度,“要完全领略大脑,也许是几个世纪的工作,而不是我们这个世纪就可以到达的。”他说。

那为何还要做类脑研究,蒲慕明说,必必要在这个时辰做一些恰当的应用,若是不把已经知道的常识应用到对脑疾病的诊断、过问和治疗上,那么到2050年我们的医疗体系很也许要面对瓦解——当时你会发明如故没有一个脑疾病可以或许治愈。

响应地,人工智能的应用也是云云。他说,不必然非要完全搞清晰,神经科学一些具有阶段性的成就,也可以给人工智能的成长提供开导。

什么是人类最重要的智能举动?

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本上,得出一个结论:“模式辨认”是人类最重要的智能举动,也是人工智能重要的研究内容——呆板的“模式辨认”手段,在必然水平可能很洪流平上反应了呆板智能“类人”的水平。

在当天的论坛上,谭铁牛举了几个模式识此外例子。好比语音辨认,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;再如步态辨认,在看不到人脸、虹膜和指纹的时辰,就能通过步态在几十米外感知到其身份。

另外,尚有图像辨认,个中具有代表性的人脸辨认,早在几年前马云(微博)刷脸付出已经引爆舆论热门。谭铁牛本人就在举办虹膜识此外研究,并成立了今朝国际上局限最大的共享虹膜图像库,被多国共享行使。他说,这不只可以用在手机上,还可在查找丢失儿童上施展浸染。

谭铁牛说,模式识此外技能瓶颈可通过小心生物的机理改造,将来生物开导的模式辨认在人工智能规模远景可期。其最终追求,是但愿模仿迫近人的模式辨认,这长短常难题的进程。

他也提到,模式识此外首要瓶颈在于鲁棒性、自顺应性和可泛化性。

鲁棒性,说白了,就是人工智能“够不足皮实”“是不是轻微有点扰动,就会堕落”。谭铁牛举了一个例子,好比在酒会上谈天,配景噪音较量多,假如想听清个中某一小我私人的声音,就要忽略可能克制配景中其他对话的滋扰——人类可以做到这一点,也就是听觉体系所谓的鸡尾酒效应,但人工智能可以吗?

所谓自顺应性,则较量轻易领略,谭铁牛说,人类的眼睛会跟着灯光的变革、情形的变革举办调解,这声名自顺应性很是强。这一点可以应用到人工智能上,好比人脸辨认,有一位伴侣十几年乃至几十年没见,再晤面是否还能认出来?他说,现有的模式辨认在这方面还不是很抱负。

可泛化性,说白了就是“触类旁通”。谭铁牛说,当小孩熟悉苹果后,即便只记着了一次,也可以辨认其他范例的苹果,这声名人类看到一个对象后,不只知其然,还知其以是然。而知其以是然,就是人工智能规模所说的“深度进修”。但今朝的人工智能深度进修,必需成立在大量数据的基本之上,这一点也有待进一步研究。

谭铁牛说,要办理这3个题目,要害照旧看人类自己,在微观层面上,人工智能的模式辨认可小心人类的神经元,神经元有欢快性、克制性、成果可塑性和撒播性。科学家受到这个开导,加强了模式辨认动态体系的不变性。

无人驾驶是人工智能的打破口?

李德毅已经找到了一个实践的打破口:自动驾驶。他说,无论是对话、诗词可能驾驶,图灵测试都应承测试者现场参与,鉴定功效都带有近似性和主观性。可是,和对话、诗词测试对比,驾驶的图灵测试可以举办更为准确、更为客观的评测。

他说,当初汽车被发现出来的时辰,人们最感乐趣的是汽车的布局、机器、传动、轮胎、底盘和车身。到20世纪,人们感乐趣的则是动员机、碳排放和被动安详。到20世纪末、21世纪初,人们总体上体谅3件工作,轻量化、洁净化、智能化。

所谓智能化,在他看来有4个阶段,第一是理性帮助驾驶,以人驾为主;第二是自动驾驶,局部时段可以铺开手和脚;第三是自动驾驶,即用自动驾驶经受驾驶权;第四是人机协同驾驶。

在李德毅看来,无人驾驶,难在拟人。

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