人工智能的终极目标——类脑智能


发布时间:2017-06-05 点击:1438

 近年来,人工智能研究大热,技术成果斐然,不仅在棋牌领域有神奇表现,在工业、农业、金融、商业、教育、医疗、公共安全、军事等领域也广泛应用。人工智能已不再是只为人们津津乐道的“花架子”,而是在各行各业有实在且多样化的应用,甚至具备突破性能力的“超能”。“智能+X”逐渐成为创新时尚,有望催生新的业态和商业模式,引发产业结构的深刻变革,重塑产业格局,不仅对传统行业产生重大的颠覆性影响,而且给经济、社会带来巨大变化。

 人工智能虽然已取得长足进步,尤其在类脑计算方面表现惊艳,但目前许多人工智能应用的能力尚与人们的期望水平有不小的差距。事实上,经历了60年左右的发展,至今仍无一个通用智能系统能够真正接近人类水平,可以协同多种不同的认知能力,对复杂环境具备极强的自适应能力,对新事物、新环境具备自主学习的能力。人工智能的发展仍然存在着不少瓶颈,制约了人工智能应用的全面推广。这些瓶颈与机器学习本身的缺陷相关:机器学习不灵活,需要较多人工干预或大量标记样本;人工智能的不同模态和认知功能之间交互与协同较少;有监督的深度学习不具备通用性;机器的综合智能水平与人脑相差较大……要突破这些瓶颈,需要新一代的智能技术革命,类脑智能正是人们的期待所在。

 实现人类水平的智能系统一直是人工智能研究探索的长期目标。随着相关研究的不断深入,发展类脑智能已成为近年来人工智能研究的热点。类脑智能是以计算建模为手段,受脑神经和人类认知行为机制启发,并通过软硬件协同实现的机器智能,将是人工智能的终极目标。类脑智能系统在信息处理机制上类似人类大脑,认知行为和智能水平与人类相似,目标是使机器实现人类具有的多种认知能力及其协同机制,最终达到或超越人类智能水平。

 受脑科学研究的启发,人工智能模型与系统的智能水平日趋提高。然而,想要真正实现逼近乃至超越人类水平的人工智能,还需对脑信息处理机制进行更深入的研究和借鉴。类脑智能研究的目标就是通过借鉴脑神经结构及信息处理机制,实现机制类脑、行为类人的下一代人工智能系统。

 类脑智能的优势在于,它是一种面向人工神经网络对低功耗、弱监督等学习需求,将生物机制与数学原理融合的新型网络模型和学习方法。受大脑多尺度信息处理机制启发而研发出来的计算模型及软硬件,使机器实现人类具有的多种认知能力并高度协同,逐渐逼近具有学习和进化能力的通用智能。

 类脑智能将成为弱人工智能通往强人工智能的途径。目前类脑智能取得的进展只是对脑工作原理初步的借鉴,未来的机器智能研究需与脑神经科学、认知科学、心理学深度交叉融合,结合“硬技术”和“软设计”(算法)的突破,逐渐实现类脑智能这一人工智能的终极目标。

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