波士頓深度學習公司Neurala首席執(zhí)行官麥克斯·凡塞斯(Max Versace)在科技博客網(wǎng)站VentureBeat撰寫文章稱，2017年的人工智能(AI) 將像人類和動物的大腦一樣運行，其能力將遠超今天的人工智能，從而能為我們人類完成更復雜的任務。

文章全文如下：

讓我們暫停一秒鐘，看看窗外的鳥、松鼠，甚至昆蟲。這些生物體都在執(zhí)行復雜的任務，包括感知食物和威脅，在樹木周圍巡查，以及跟蹤或躲避其它動物。這些蟲子和小動物可以輕松做到的事情，目前地球上沒有任何一臺機器人或無人機可以做到。

雖然“自然”的智慧是豐富多樣的，但今天的人工智能仍然非常原始。目前，人工智能工具仍然還是“半成品”，它們的設計和構建(編程)主要針對一項特殊目標，并且相對比較簡單。例如，管理著無人機、無人駕駛汽車和玩具的代碼和傳感器，在眾多需要執(zhí)行的任務中通常僅專注其中一項——導航、目標識別或語音識別等。

由于這些應用類似于生物有機體，人工智能需要一個“大腦”。目前人工智能的設計和構建，旨在實現(xiàn)某一狹窄、獨立的功能。你可以稱之為“煙道式”功能，其中每項功能在處理過程中是斷開并獨立的。這意味著人工智能可以擊敗人類的國際象棋冠軍，但在面對全新場景時往往會崩潰。與人工智能的國際象棋手不同的是，人類的國際象棋冠軍不僅可以高質量地完成比賽，而且還可以進行一些其它需要大量處理和判斷過程的活動，比如站起來、開車、與他的孩子聊天、聽音樂、畫畫等等。所以，當你將人工智能的能力與人類甚至是動物的大腦功能進行直接比較時，你可以發(fā)現(xiàn)我們在人工智能方面還有非常漫長的路要走。在科技時代，我們還處于“洞穴人”階段。

我們今天擁有的人工智能與2027年的人工智能的主要區(qū)別是，后者將更像人類和動物的大腦一樣運行，其能力將遠超今天的人工智能。地球上的生命處理信息的過程不是“煙道式”的，而是利用了多種感官;我們人類能同時根據(jù)多個復雜因素做出決策，以幫助我們取得最佳成果。

以老鼠的大腦為例。即使是最小動物，其大腦已經(jīng)進化到足以解決各種復雜的問題，例如尋找食物，避開捕食者，并與其它動物互動。老鼠的大腦僅約兩克重，但能將導航功能與視覺、嗅覺和觸覺(通過胡須)等功能整合起來，從而可以完成感知、規(guī)劃、導航和避開障礙物等任務。在老鼠的大腦中，這些分開的功能最終能整合在一起，為面臨的任務提供了一個“整體解決方案”。動物(以及人類)大腦的秘密在于，它們發(fā)現(xiàn)了一種在同樣低功耗容器中共同運行這些技能的方法。

這種“共同運行”就是我們所說的“全腦”方式，而這種新模式就是人工智能前進的方向。“集成處理(Integrated processing)”將變得普遍，軟件、人工智能和人類(動物)智慧之間的界限會變得模糊不清。正如人類或動物的大腦進行有效和自主運行時，依賴并整合了大腦多個區(qū)域，明天的人工智能將利用集成、深度的學習方法和邊緣處理功能，來日益實現(xiàn)實時解決問題。

通過將多項人工智能內置于同一個容器或單個計算模塊中，由于系統(tǒng)之間的協(xié)同作用，人工智能系統(tǒng)將獲得更好、更快的性能。這將使人工智能可以完成抽象的推理過程，允許機器執(zhí)行復雜、非直觀的操作，從而使它們更接近我們人類。

例如，人工智能和軟件之間的界線越來越模糊，將讓運輸更加容易和安全。今天的無人駕駛汽車采用“煙道式”處理方式，一次添加一個傳感器或模塊，然后將所有這些處理信息流整合起來，希望它們能發(fā)揮作用。而人類能協(xié)同整合多種戰(zhàn)術規(guī)劃——不僅僅是“看!前面有一個坑!” ——這包括：

(1)高層次導航：“我知道那里有建筑物; 我通常在這里右轉。”

(2)遠程避免碰撞：“那輛車很危險。我會保持距離。“

(3)高層次規(guī)劃：“我最好走那條路，因為它可能會有更少的車輛。”

雖然傳統(tǒng)的方法將導致難以整合的軟件和硬件組件之間產(chǎn)生難以控制的沖突，但“全腦”人工智能方法利用擁有模擬突觸的人造神經(jīng)元，其處理信息的方式幾乎像人類大腦一樣。

另一個例子是我們與美國宇航局(NASA)的合作。當Neurala與美國航空航天局合作設計一種“老鼠大腦”， 在模擬的火星環(huán)境中引導火星漫游車(Mars Rover)時，我們遵循了這種“全腦”的方式，因為我們只能依賴少量的計算能力，只能提供一個解決方案——它不僅需要將所有這些功能整合在一個容器中，而且還要可以有效地執(zhí)行。

即使今天的“管道式”人工智能，也正在讓與我們交流的軟件和機器變得更優(yōu)秀，在我們生活的許多方面提高了生產(chǎn)力。而隨著人工智能開始模仿人類和動物高級的大腦活動，它將成為一種越來越有用的工具，能夠實時解決問題，并擁有人性化的決策能力。未來10年，這種能使微不足道的老鼠看起來像天才的集成處理方式，將是一種能為所有人帶來好處的人工智能。