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造出比人類聰明的機(jī)器人,還要多久

2015-12-03 16:41
云南教育·視界(綜合) 2015年8期
關(guān)鍵詞:類腦鐵牛南寧

“研發(fā)人工智能將成為人類歷史上犯的最大錯(cuò)誤。不幸的是,這也可能是最后一個(gè)錯(cuò)誤?!蔽锢韺W(xué)家霍金2014年這番頗具意味的話,曾掀起全球關(guān)于人工智能威脅論的輿論熱潮,包括SpaceX創(chuàng)始人、特斯拉電動(dòng)汽車CEO馬斯克也稱人工智能為“惡魔”。不過,在近日中國科學(xué)院、天津市濱海新區(qū)政府聯(lián)合主辦的類腦智能創(chuàng)新論壇上,與會專家頻頻向外界傳遞著另一種聲音:要想造出超越人類智能的機(jī)器人,人類在科學(xué)研究上還有不小的距離。

當(dāng)天,面對現(xiàn)場100多位國內(nèi)外神經(jīng)生物學(xué)、人工智能領(lǐng)域的學(xué)者,中國科學(xué)院院士譚鐵牛說,“盡管經(jīng)過近60年的發(fā)展,人工智能取得了巨大進(jìn)步并呈爆發(fā)增長之勢,但在看得見的未來,人工智能的整體水平還難以超越人類智能,還不足以威脅人類的生存。”不過,他也提到,人工智能的社會影響必須得到高度重視。

當(dāng)前的人工智能有智能沒智慧、有智商沒情商、會計(jì)算不會“算計(jì)”

通常來說,人們更習(xí)慣于將那些能聽、能寫、能做、能夠代替人類工作的機(jī)器人,稱為通用的人工智能。就像人類的大腦一樣,能舉一反三、融會貫通,可謂“一腦萬用”。相應(yīng)地,真正意義上完備的人工智能系統(tǒng),也應(yīng)該是一個(gè)通用的智能系統(tǒng)。但在譚鐵??磥?,目前通用人工智能距離人類智能水平還有巨大差距。

盡管早在1997年,IBM的深藍(lán)超級計(jì)算機(jī)就戰(zhàn)勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫,14年后,IBM沃森知識問答系統(tǒng),在電視智力競賽節(jié)目《危險(xiǎn)邊緣》中戰(zhàn)勝了兩位人類冠軍選手,不過,譚鐵牛認(rèn)為,這些面向特定領(lǐng)域的人工智能技術(shù),由于應(yīng)用背景需求明確、領(lǐng)域知識積累深厚、建模計(jì)算簡單可行,因此形成了人工智能領(lǐng)域的單點(diǎn)突破,在局部智能水平的單項(xiàng)測試中可以超越人類智能。

仍以人機(jī)對弈為例,譚鐵牛說,人工智能可以在國際象棋比賽中打敗人類冠軍,但是在對智能水平要求更高的圍棋項(xiàng)目中,人工智能只相當(dāng)于業(yè)余五段水平。

身份識別也是現(xiàn)有機(jī)器人的一大“軟肋”,盡管在受控場景下,他們能夠準(zhǔn)確識別人員身份,但在車站、機(jī)場、商場等現(xiàn)實(shí)場景中,其人臉識別準(zhǔn)確率則急劇下降,而人類可以綜合人臉、談吐、衣著、表情、行為等多種特征,在各種復(fù)雜條件下精確辨識人員身份。

“當(dāng)前的人工智能系統(tǒng)有智能沒智慧、有智商沒情商、會計(jì)算不會‘算計(jì)?!弊T鐵牛說。

中國工程院院士鄭南寧也認(rèn)為,我們距離真正的人工智能還有較大的距離,一個(gè)簡單的例子是,我們目前尚未搞清楚大腦的工作機(jī)理,比如大腦用來處理外界激勵(lì)的能量消耗,只占了很小的比例,那些與刺激無關(guān)的能量消耗到底做了什么,以及在休眠狀態(tài)下,大腦記憶得到了強(qiáng)化,它的內(nèi)在機(jī)理是什么?“這些我們都還沒搞清楚,何談做類腦方面的研究?”

人類引以為傲的計(jì)算能力,也成了一大障礙。鄭南寧說,人類大腦約有1 011個(gè)神經(jīng)元,其中每個(gè)神經(jīng)元有約104的突觸連接,以10Hz的速度釋放神經(jīng)脈沖,因此其計(jì)算量約為1 016次操作,需要1 018能力的高性能計(jì)算,才可完成模擬整個(gè)大腦的計(jì)算能力。然而,全球Top500高性能計(jì)算中具有這種能力的,預(yù)計(jì)在2019~2023年才能出現(xiàn)。

莫讓類腦計(jì)劃成為“皇帝的新衣”

隨著腦認(rèn)知和神經(jīng)科學(xué)的發(fā)展,國內(nèi)外學(xué)術(shù)界都已經(jīng)意識到,智能技術(shù)可以從腦科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)獲得啟發(fā),提高機(jī)器的智能水平。近年來,腦科學(xué)與類腦智能已經(jīng)成為世界各國研究和角逐的熱點(diǎn),美國、歐盟相繼啟動(dòng)相關(guān)研究計(jì)劃,我國政府也正在論證并啟動(dòng)“中國腦計(jì)劃”。相應(yīng)地,不少高校也紛紛成立與此有關(guān)的課題組,甚至是研究院。

類腦計(jì)劃研究正在高速路上?

鄭南寧并不否認(rèn)這一點(diǎn),在他看來,神經(jīng)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論近20年的長足進(jìn)步,以及大數(shù)據(jù)時(shí)代對于智能計(jì)算的需求,使得今天的我們,再一次聚焦這一重大命題。

不過,他清晰地記得,20世紀(jì)80年代到90年代,也曾出現(xiàn)一股類似的潮流——以日本“第五代計(jì)算機(jī)”為代表的技術(shù),力圖突破電腦所謂的馮·諾依曼瓶頸,以實(shí)現(xiàn)人工智能。當(dāng)時(shí),知識工程奠基人費(fèi)根鮑姆認(rèn)為,這個(gè)驚人的開發(fā),將引起第二次計(jì)算機(jī)革命。

然而,第五代計(jì)算機(jī)的命運(yùn)是“悲壯的”。鄭南寧至今記得,那次研究并未實(shí)現(xiàn)自然語言人機(jī)對話、程序自動(dòng)生成等目標(biāo),最終計(jì)劃流產(chǎn)。

這一次人們在面對類腦研究時(shí)的興奮,在鄭南寧看來,和當(dāng)年的情景如出一轍,他提醒現(xiàn)場的學(xué)者,莫讓這一次的類腦計(jì)劃,成為“皇帝的新衣”,“期望值過高,而又沒有達(dá)到預(yù)期,隨之帶來的,可能是學(xué)科發(fā)展的低落,甚至是災(zāi)難”。

類腦計(jì)算研究還是給科學(xué)家們留足了一些“可以踏踏實(shí)實(shí)”研究的題目。鄭南寧說,盡管神經(jīng)生理學(xué)的大量實(shí)驗(yàn)告訴我們,人類腦皮層各功能區(qū)域之間的關(guān)系極為復(fù)雜,解決各層次和各處理模塊之間的關(guān)聯(lián)是一個(gè)巨大挑戰(zhàn),但科學(xué)家還可以深入研究模型特性,而非單純研究它的原型的物理原理。

他以飛機(jī)和鳥為例說,對鳥的詳細(xì)研究,不可能對如何制造飛機(jī)提供更多的啟示,對飛機(jī)的真正理解來自飛行的研究,而非鳥?!皬倪@個(gè)意義來說,研究類腦計(jì)算,并非去完整復(fù)制人的大腦,而是對人腦功能特性的模擬?!编嵞蠈幷f。

譚鐵牛也將20世紀(jì)80年代中期到90年代中期這段時(shí)間稱為人工智能的“寒冬期”,但在他看來,如今,互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)推動(dòng)人工智能進(jìn)入新的春天。

國際機(jī)器人聯(lián)合會預(yù)測,“機(jī)器人革命”將創(chuàng)造數(shù)萬億美元的市場。2014年全球工業(yè)機(jī)器人銷量為22.5萬臺左右,銷量增長27%,年銷售額約59億美元。而中國市場,2014年一年的工業(yè)機(jī)器人銷量猛增54%,達(dá)到5.6萬臺。

中國缺席人工智能60年來的重大發(fā)現(xiàn)

譚鐵牛以中科院自動(dòng)化所為例說,該所已經(jīng)初步實(shí)現(xiàn)了具有自主學(xué)習(xí)能力的類腦計(jì)算系統(tǒng),并圍繞環(huán)境感知與交互、類腦自動(dòng)推理、類人機(jī)器人等開展了應(yīng)用驗(yàn)證。

但在譚鐵??磥?,一個(gè)嚴(yán)峻的現(xiàn)實(shí)情況是,我國在人工智能方面的整體發(fā)展水平,與發(fā)達(dá)國家相比仍然存在較大差距,尤其是在高精尖零部件、基礎(chǔ)工藝、工業(yè)設(shè)計(jì)、大型智能系統(tǒng)、大規(guī)模應(yīng)用系統(tǒng)以及基礎(chǔ)平臺與數(shù)據(jù)開放共享等方面與發(fā)達(dá)國家相距較大。

他說,在基礎(chǔ)理論差距方面,中國缺席人工智能60年來的重大發(fā)現(xiàn);在智能汽車方面,我國先進(jìn)的傳感器(雷達(dá)、攝像頭)、控制器芯片、執(zhí)行器等核心零部件嚴(yán)重依賴外商;在電控單元的軟硬件、系統(tǒng)可靠性和控制精度方面,與國際先進(jìn)水平相比落后了10~15年,競爭力明顯不足。

同時(shí),我國在經(jīng)濟(jì)社會綜合發(fā)展水平、高科技人才隊(duì)伍、高科技產(chǎn)業(yè)投資等方面與發(fā)達(dá)國家還存在差距。

不過,當(dāng)前,世界各國在類腦智能方向的研究都剛剛啟動(dòng),我國在這方面的研究也處于蓄勢待發(fā)階段,這可能是一個(gè)機(jī)會。譚鐵牛說,“通用人工智能研究和應(yīng)用任重道遠(yuǎn),類腦智能是實(shí)現(xiàn)從專用到通用人工智能突破的重要途徑?!?/p>

(來源:《中國青年報(bào)》 邱晨輝/文)

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