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人工智能究竟需不需要量子计算机那样的计算能力


来源:中国青年报

就像打了一剂强心针,当世界上第一台超越早期经典计算机的光量子计算机横空出世后,人们对人工智能时代的期待似乎有了更多的底气:超越经典的量子计算机已经有了,打败超级计算机的量子计算机还会远吗?一旦后者实现

 就像打了一剂强心针,当世界上第一台超越早期经典计算机的光量子计算机横空出世后,人们对人工智能时代的期待似乎有了更多的底气:超越经典的量子计算机已经有了,打败超级计算机的量子计算机还会远吗?

一旦后者实现,人类将再次以计算能力为傲,窥探人类大脑的奥秘,从而扫除人工智能研究的一大障碍。目前来看,面对人类大脑,这个虽然只有1.5公斤左右重,却拥有1011个神经元的家伙,让人类束手无策——要模拟整个大脑的计算能力,世界上目前任何一台计算机都难以胜任。

在近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”科学与技术前沿论坛上,就有不少业内人士提出这样的遐想:建设支持深度学习的新型计算机群,已成为一些人工智能研究的必然选择,那么人工智能研究究竟需不需要量子计算机那样的计算能力?

“我们今天的科学家,尤其是计算机科学家,把‘计算’用得太狠了,对‘计算’的依赖甚至有些‘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大家泼了冷水。在他看来,人工智能学者不能只盯着“计算认知”,一味要求“人脑”研究的步伐有多快,而要拿出更多的精力放在“记忆认知”和“交互认知”上。

脑科学能启发人工智能的并不多?

李德毅之所以对“计算认知”不感冒,还要从谷歌公司的一则报道说起——

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。

什么是人类最重要的智能行为?

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础上,得出一个结论:“模式识别”是人类最重要的智能行为,也是人工智能重要的研究内容——机器的“模式识别”能力,在一定程度或者很大程度上反映了机器智能“类人”的程度。

在当天的论坛上,谭铁牛举了几个模式识别的例子。比如语音识别,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;再如步态识别,在看不到人脸、虹膜和指纹的时候,就能通过步态在几十米外感知到其身份。

此外,还有图像识别,其中具有代表性的人脸识别,早在几年前马云刷脸支付已经引爆舆论热点。谭铁牛本人就在进行虹膜识别的研究,并建立了目前国际上规模最大的共享虹膜图像库,被多国共享使用。他说,这不仅可以用在手机上,还可在查找丢失儿童上发挥作用。

谭铁牛说,模式识别的技术瓶颈可通过借鉴生物的机理改进,未来生物启发的模式识别在人工智能领域前景可期。其最终追求,是希望模拟逼近人的模式识别,这是非常艰巨的过程。

他也提到,模式识别的主要瓶颈在于鲁棒性、自适应性和可泛化性。

鲁棒性,说白了,就是人工智能“够不够皮实”“是不是稍微有点扰动,就会出错”。谭铁牛举了一个例子,比如在酒会上聊天,背景噪音比较多,如果想听清其中某一个人的声音,就要忽略或者抑制背景中其他对话的干扰——人类可以做到这一点,也就是听觉系统所谓的鸡尾酒效应,但人工智能可以吗?

所谓自适应性,则比较容易理解,谭铁牛说,人类的眼睛会随着灯光的变化、环境的变化进行调整,这说明自适应性非常强。这一点可以应用到人工智能上,比如人脸识别,有一位朋友十几年甚至几十年没见,再见面是否还能认出来?他说,现有的模式识别在这方面还不是很理想。

可泛化性,说白了就是“举一反三”。谭铁牛说,当小孩认识苹果后,即便只记住了一次,也可以识别其他类型的苹果,这说明人类看到一个东西后,不仅知其然,还知其所以然。而知其所以然,就是人工智能领域所说的“深度学习”。但目前的人工智能深度学习,必须建立在大量数据的基础之上,这一点也有待进一步研究。

谭铁牛说,要解决这3个问题,关键还是看人类本身,在微观层面上,人工智能的模式识别可借鉴人类的神经元,神经元有兴奋性、抑制性、功能可塑性和传播性。科学家受到这个启发,增强了模式识别动态系统的稳定性。

无人驾驶是人工智能的突破口?

李德毅已经找到了一个实践的突破口:自动驾驶。他说,无论是对话、诗词或者驾驶,图灵测试都允许测试者现场介入,判定结果都带有近似性和主观性。但是,和对话、诗词测试相比,驾驶的图灵测试可以进行更为精确、更为客观的评测。

他说,当初汽车被发明出来的时候,人们最感兴趣的是汽车的结构、机械、传动、轮胎、底盘和车身。到20世纪,人们感兴趣的则是发动机、碳排放和被动安全。到20世纪末、21世纪初,人们总体上关心3件事情,轻量化、清洁化、智能化。

所谓智能化,在他看来有4个阶段,第一是理性辅助驾驶,以人驾为主;第二是自动驾驶,局部时段可以放开手和脚;第三是自动驾驶,即用自动驾驶接管驾驶权;第四是人机协同驾驶。

在李德毅看来,无人驾驶,难在拟人。

他感叹:汽车是从马车演变而来,作为动力工具,汽车的马力可以达到100匹马力,但汽车远远不如马应对不同的负荷、天气、路面,以及不同车辆情况下的适应能力。说白了,汽车的感知、认知能力远远不如马这个认知主体,“老马识途,车不如马!”

李德毅说,其根本问题不在于车而在于人,要解决人的问题,就要让驾驶员的认知能够用机器人替代,让机器人具有记忆、决策和行为能力,于是新的概念产生了——“驾驶脑”。

“驾驶脑”不等于驾驶员脑,“驾驶脑”是要做驾驶员的智能代理,要去完成包括记忆认知、计算认知和交互认知在内的驾驶认知,他说,这应该是人工智能时代最有意义的课题之一。

(原标题:人工智能的“脑洞”有多大? 院士:目前太依赖计算)

[责任编辑:余宇 PSY048]

责任编辑:余宇 PSY048

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