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[導(dǎo)讀] 人工智能技術(shù)的誕生要追溯到20世紀(jì)50年代,當(dāng)時(shí)學(xué)界對(duì)于如何構(gòu)建人工智能產(chǎn)生了兩種路徑分歧。一類觀點(diǎn)主張基于邏輯和計(jì)算機(jī)程序,另一類則主張直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。前者曾主導(dǎo)AI發(fā)展早期的數(shù)十年間研究和

人工智能技術(shù)的誕生要追溯到20世紀(jì)50年代,當(dāng)時(shí)學(xué)界對(duì)于如何構(gòu)建人工智能產(chǎn)生了兩種路徑分歧。一類觀點(diǎn)主張基于邏輯和計(jì)算機(jī)程序,另一類則主張直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。前者曾主導(dǎo)AI發(fā)展早期的數(shù)十年間研究和應(yīng)用,但后者才是目前大眾所知曉的AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑。

特倫斯·謝諾夫斯基現(xiàn)在是美國(guó)“四院院士”、美國(guó)索爾克生物研究所計(jì)算神經(jīng)生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室主任,也是人工智能發(fā)展早期支持后者觀點(diǎn)的少數(shù)人之一。即使曾經(jīng)歷美國(guó)政府機(jī)構(gòu)大幅縮減人工智能資金投入,卻并未影響到他所在觀點(diǎn)方的探索之路。

在前述特倫斯對(duì)MIT教員的探討過(guò)程中,他指出,蒼蠅眼中的視覺(jué)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化了數(shù)億年,其視覺(jué)算法嵌入了本身的網(wǎng)絡(luò)。這也是為什么可以利用蒼蠅眼神經(jīng)回路的布線圖和信息流對(duì)視覺(jué)系統(tǒng)進(jìn)行逆向工程,但為什么不能在數(shù)字計(jì)算機(jī)上這樣做,因?yàn)橛布旧硇枰浖?lái)制定要解決什么問(wèn)題。這也是通用設(shè)備與專用設(shè)備的差異性所決定。此后,一批不依賴于數(shù)字邏輯構(gòu)建搭建的機(jī)器人開(kāi)始有所發(fā)展。

到今天,我們大多從AlphaGo在兩次大型對(duì)戰(zhàn)中戰(zhàn)勝世界級(jí)冠軍選手的故事了解到其得以發(fā)展下來(lái)的原委。Google旗下團(tuán)隊(duì)通過(guò)讓機(jī)器學(xué)習(xí)圍棋的多樣化棋局?jǐn)?shù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),AlphaGo除了具備評(píng)估盤(pán)局的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),還有解決時(shí)間信用分配問(wèn)題的系統(tǒng),通過(guò)這些得以評(píng)估落子的行動(dòng)順序。

至少目前,AI在場(chǎng)景中的應(yīng)用已經(jīng)可以帶來(lái)一些驚喜,比如翻譯。特倫斯指出,五年前Google將深度學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)應(yīng)用到翻譯軟件中,“幾乎是一夜之間,過(guò)往幾千年來(lái)的文化壁壘就此被打破了?!彼硎?,有了通用翻譯器后,人類文化間的偏見(jiàn)也有望就此被消除。初級(jí)階段的人工智能相關(guān)技術(shù)仍面臨著諸多挑戰(zhàn)。不過(guò)特倫斯明確向21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者表示,不太可能存在“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”之外的其他人工智能技術(shù)框架。

“現(xiàn)在我們的發(fā)展在朝著兩個(gè)方向走。第一是利用原有的框架,借助大數(shù)據(jù)應(yīng)用解決各種問(wèn)題;第二是一些研究人員在嘗試突破各種邊界和限制?!彼e例道,一些科學(xué)家嘗試把人類聚焦感官數(shù)據(jù)的能力(比如在嘈雜環(huán)境中聚焦某一個(gè)聲音)帶到深度學(xué)習(xí)中,讓深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)也擁有選擇特定問(wèn)題、特定信息的能力。

比如研究人類的大腦運(yùn)作機(jī)制,包括大腦是如何從經(jīng)驗(yàn)中得出推論,但有時(shí)人類得出的結(jié)論并不總基于邏輯,其中還存在認(rèn)知偏差?!叭祟惖拇竽X很奇妙,我相信會(huì)有很多東西讓我們很興奮,包括未來(lái)研究人的大腦神經(jīng)科學(xué)和人工智能的交融?!彼绱苏f(shuō)道。實(shí)際上,深度學(xué)習(xí)框架的靈感也正來(lái)自對(duì)人類大腦運(yùn)作機(jī)制的研究。

世界各國(guó)對(duì)于腦科學(xué)的研究在近年來(lái)正成為一個(gè)重要工程在推進(jìn)。美國(guó)在2013年提出“BRAIN計(jì)劃”,目的就是創(chuàng)造新的神經(jīng)技術(shù),以加速對(duì)大腦功能和障礙的進(jìn)一步了解,特倫斯也是這個(gè)計(jì)劃的參與者。“我們關(guān)于大腦研究項(xiàng)目有一個(gè)5-10年計(jì)劃。期望在這段時(shí)間內(nèi)要提升人類測(cè)量和探知大腦的能力,研究出新方法和新工具,這也是所謂創(chuàng)新神經(jīng)科學(xué)要做到的事?!彼赋觯M诖?,形成新的深度學(xué)習(xí)規(guī)則。

提及進(jìn)展,他告訴21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者,“這肯定不是按照一年為單位計(jì)算,而是10-20年來(lái)看?,F(xiàn)在我們進(jìn)行的腦科學(xué)研究,是在建立一個(gè)科學(xué)家社區(qū),培養(yǎng)學(xué)生,為他們提供相應(yīng)工具,從而幫助技術(shù)更好地發(fā)展。我們現(xiàn)在處于早期的準(zhǔn)備狀態(tài),在幫助科學(xué)家收集更多數(shù)據(jù),最終推進(jìn)AI的發(fā)展。當(dāng)然進(jìn)程還是比較快的?!?/p>

要探知的話題有很多,比如人腦對(duì)信息的處理和傳輸速度是毫秒級(jí),遠(yuǎn)比電腦要慢。但大腦中的信息傳遞是非常復(fù)雜的過(guò)程,了解信息如何儲(chǔ)存和處理后,才是人類有效改良AI的關(guān)鍵。還有一些挑戰(zhàn),假如神經(jīng)元中的突觸連接有所改變,是否會(huì)改變信息的輸入和輸出強(qiáng)度,需要多久才能發(fā)現(xiàn)信息傳遞帶來(lái)的影響等。

近日埃隆·馬斯克宣布旗下公司Neuralink項(xiàng)目推出侵入式腦機(jī)接口方案;Facebook團(tuán)隊(duì)也宣布能夠通過(guò)讀取腦損傷參與者的大腦,做到實(shí)時(shí)解碼一小部分對(duì)話中的口語(yǔ)單詞和短語(yǔ)。這都是對(duì)人腦研究的最新重大進(jìn)展。特倫斯對(duì)此熱切關(guān)注,其中一個(gè)原因是,Neuralink公司聯(lián)合創(chuàng)始人之一Flip Sabes此前是特倫斯所在研究室的學(xué)生。

“我的研究室訓(xùn)練出了世界上最棒的認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)家!”提及此,他十分興奮?!斑@是我們邁出的重要一步,可以讓我們解碼更大量的神經(jīng)元信息。在過(guò)去20年內(nèi),學(xué)界已經(jīng)在嘗試將芯片植入到大腦前額葉的位置,解碼大腦給四肢發(fā)出的動(dòng)作信號(hào),以此幫助治療脊椎類疾病引起的運(yùn)動(dòng)能力喪失?!?/p>

當(dāng)然,對(duì)于腦科學(xué)的研究并不只是為了促成人工智能這類基礎(chǔ)技術(shù)的發(fā)展,這將衍生出對(duì)更多行業(yè)領(lǐng)域的新變革。正如特倫斯在新書(shū)《深度學(xué)習(xí)》中所說(shuō),“我們是一個(gè)偉大的生物鏈(可以追溯到細(xì)菌出現(xiàn)之前)中的一員。現(xiàn)在我們已經(jīng)到了理解大腦以及它們是如何發(fā)展的邊緣,這將會(huì)是一個(gè)奇跡,能夠永遠(yuǎn)改變我們對(duì)自己的看法。”

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