就像打了一劑強(qiáng)心針，當(dāng)世界上第一臺(tái)超越早期經(jīng)典電腦的光量子電腦橫空出世後，人們對(duì)人工智慧時(shí)代的期待似乎有了更多的底氣：超越經(jīng)典的量子電腦已經(jīng)有了，打敗超級(jí)電腦的量子電腦還會(huì)遠(yuǎn)嗎？

　　一旦後者實(shí)現(xiàn)，人類將再次以計(jì)算能力為傲，窺探人類大腦的奧秘，從而掃除人工智慧研究的一大障礙。目前來(lái)看，面對(duì)人類大腦，這個(gè)雖然只有1.5公斤左右重，卻擁有1011個(gè)神經(jīng)元的傢夥，讓人類束手無(wú)策——要模擬整個(gè)大腦的計(jì)算能力，世界上目前任何一臺(tái)電腦都難以勝任。

　　在近日由中國(guó)科學(xué)院學(xué)部主辦，中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所等協(xié)辦的“腦科學(xué)與人工智慧”科學(xué)與技術(shù)前沿論壇上，就有不少業(yè)內(nèi)人士提出這樣的遐想：建設(shè)支援深度學(xué)習(xí)的新型電腦群，已成為一些人工智慧研究的必然選擇，那麼人工智慧研究究竟需不需要量子電腦那樣的計(jì)算能力？

　　“我們今天的科學(xué)家，尤其是電腦科學(xué)家，把‘計(jì)算’用得太狠了，對(duì)‘計(jì)算’的依賴甚至有些‘貪得無(wú)厭’了！”中國(guó)工程院院士、中國(guó)人工智慧學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)李德毅卻在論壇上給大家潑了冷水。在他看來(lái)，人工智慧學(xué)者不能只盯著“計(jì)算認(rèn)知”，一味要求 “人腦”研究的步伐有多快，而要拿出更多的精力放在“記憶認(rèn)知”和“交互認(rèn)知”上。

　　腦科學(xué)能啟發(fā)人工智慧的並不多？

　　李德毅之所以對(duì)“計(jì)算認(rèn)知”不感冒，還要從谷歌公司的一則報(bào)道説起——

　　2015年5月15日，谷歌對(duì)外稱該公司旗下無(wú)人駕駛汽車(chē)有上百萬(wàn)英里的測(cè)試經(jīng)驗(yàn)，大致相當(dāng)於人類75年的駕齡。

　　“這75年的駕齡是如何‘計(jì)算’出來(lái)的？”這引發(fā)了李德毅的思考：當(dāng)無(wú)人車(chē)上路、發(fā)駕照提上日程，駕駛認(rèn)知“度量”已經(jīng)成為各國(guó)交管部門(mén)當(dāng)務(wù)之急時(shí)，腦認(rèn)知該如何度量？資訊是用“比特”來(lái)度量，能量是用“焦耳”來(lái)度量，那麼腦認(rèn)知呢？

　　腦科學(xué)學(xué)者似乎並未給出這樣的答案，人工智慧學(xué)者也就無(wú)從得到啟示。

　　這成了一個(gè)隱喻：腦科學(xué)、人工智慧，兩個(gè)同屬21世紀(jì)的前沿學(xué)科，在過(guò)去數(shù)十年間彼此相對(duì)獨(dú)立，鮮有交叉。

　　中國(guó)科學(xué)院外籍院士、中國(guó)科學(xué)院神經(jīng)科學(xué)研究所所長(zhǎng)蒲慕明在當(dāng)天的論壇上也提到，不管是國(guó)內(nèi)還是國(guó)外，都是如此，不過(guò)隨著研究手段不斷豐富，研究領(lǐng)域不斷突破，兩者的交叉融合成為熱點(diǎn)，甚至出現(xiàn)一個(gè)新的研究名詞，類腦智慧。美國(guó)、歐盟都相繼啟動(dòng)相關(guān)研究計(jì)劃，中國(guó)也啟動(dòng)了腦計(jì)劃。他説，中國(guó)的計(jì)劃是將腦科學(xué)和人工智慧結(jié)合得最為緊密的。

　　比如，現(xiàn)在流行的深度學(xué)習(xí)，就是基於人工神經(jīng)網(wǎng)路的一個(gè)應(yīng)用，這些人工神經(jīng)網(wǎng)路都可以從神經(jīng)科學(xué)的一些規(guī)律中得到靈感。蒲慕明説，比如可以借鑒神經(jīng)突觸的可塑性、記憶儲(chǔ)存、提取與消退，等等。

　　不過(guò)他也承認(rèn)，目前的腦科學(xué)研究能啟發(fā)人工智慧的並不是特別多。

　　蒲慕明給出一個(gè)類比，當(dāng)前的腦科學(xué)研究，僅相當(dāng)於物理、化學(xué)等學(xué)科在19世紀(jì)末期的研究水準(zhǔn)，“要完全理解大腦，可能是幾個(gè)世紀(jì)的事情，而不是我們這個(gè)世紀(jì)就可以達(dá)到的。”他説。

　　那為何還要做類腦研究，蒲慕明説，必須要在這個(gè)時(shí)候做一些適當(dāng)?shù)膽?yīng)用，假如不把已經(jīng)知道的知識(shí)應(yīng)用到對(duì)腦疾病的診斷、干預(yù)和治療上，那麼到2050年我們的醫(yī)療系統(tǒng)很可能要面臨崩潰——那時(shí)你會(huì)發(fā)現(xiàn)仍然沒(méi)有一個(gè)腦疾病能夠治愈。

　　相應(yīng)地，人工智慧的應(yīng)用也是如此。他説，不一定非要完全搞清楚，神經(jīng)科學(xué)一些具有階段性的成果，也可以給人工智慧的發(fā)展提供啟發(fā)。

　　什麼是人類最重要的智慧行為？

　　中國(guó)科學(xué)院院士、中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所研究員譚鐵牛就在現(xiàn)有的研究基礎(chǔ)上，得出一個(gè)結(jié)論：“模式識(shí)別”是人類最重要的智慧行為，也是人工智慧重要的研究?jī)?nèi)容——機(jī)器的“模式識(shí)別”能力，在一定程度或者很大程度上反映了機(jī)器智慧“類人”的程度。

　　在當(dāng)天的論壇上，譚鐵牛舉了幾個(gè)模式識(shí)別的例子。比如語(yǔ)音識(shí)別，近些年突飛猛進(jìn)的科大訊飛，能將維吾爾語(yǔ)翻譯成漢語(yǔ)，漢語(yǔ)翻譯成維吾爾語(yǔ)；再如步態(tài)識(shí)別，在看不到人臉、虹膜和指紋的時(shí)候，就能通過(guò)步態(tài)在幾十米外感知到其身份。

　　此外，還有圖像識(shí)別，其中具有代表性的人臉識(shí)別，早在幾年前馬雲(yún)刷臉支付已經(jīng)引爆輿論熱點(diǎn)。譚鐵牛本人就在進(jìn)行虹膜識(shí)別的研究，並建立了目前國(guó)際上規(guī)模最大的共用虹膜圖像庫(kù)，被多國(guó)共用使用。他説，這不僅可以用在手機(jī)上，還可在搜尋丟失兒童上發(fā)揮作用。

　　譚鐵牛説，模式識(shí)別的技術(shù)瓶頸可通過(guò)借鑒生物的機(jī)理改進(jìn)，未來(lái)生物啟發(fā)的模式識(shí)別在人工智慧領(lǐng)域前景可期。其最終追求，是希望模擬逼近人的模式識(shí)別，這是非常艱巨的過(guò)程。

　　他也提到，模式識(shí)別的主要瓶頸在於魯棒性、自適應(yīng)性和可泛化性。

　　魯棒性，説白了，就是人工智慧“夠不夠皮實(shí)”“是不是稍微有點(diǎn)擾動(dòng)，就會(huì)出錯(cuò)”。譚鐵牛舉了一個(gè)例子，比如在酒會(huì)上聊天，背景噪音比較多，如果想聽(tīng)清其中某一個(gè)人的聲音，就要忽略或者抑制背景中其他對(duì)話的干擾——人類可以做到這一點(diǎn)，也就是聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)所謂的雞尾酒效應(yīng)，但人工智慧可以嗎？

　　所謂自適應(yīng)性，則比較容易理解，譚鐵牛説，人類的眼睛會(huì)隨著燈光的變化、環(huán)境的變化進(jìn)行調(diào)整，這説明自適應(yīng)性非常強(qiáng)。這一點(diǎn)可以應(yīng)用到人工智慧上，比如人臉識(shí)別，有一位朋友十幾年甚至幾十年沒(méi)見(jiàn)，再見(jiàn)面是否還能認(rèn)出來(lái)？他説，現(xiàn)有的模式識(shí)別在這方面還不是很理想。

　　可泛化性，説白了就是“舉一反三”。譚鐵牛説，當(dāng)小孩認(rèn)識(shí)蘋(píng)果後，即便只記住了一次，也可以識(shí)別其他類型的蘋(píng)果，這説明人類看到一個(gè)東西後，不僅知其然，還知其所以然。而知其所以然，就是人工智慧領(lǐng)域所説的“深度學(xué)習(xí)”。但目前的人工智慧深度學(xué)習(xí)，必須建立在大量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上，這一點(diǎn)也有待進(jìn)一步研究。

　　譚鐵牛説，要解決這3個(gè)問(wèn)題，關(guān)鍵還是看人類本身，在微觀層面上，人工智慧的模式識(shí)別可借鑒人類的神經(jīng)元，神經(jīng)元有興奮性、抑制性、功能可塑性和傳播性。科學(xué)家受到這個(gè)啟發(fā)，增強(qiáng)了模式識(shí)別動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

　　無(wú)人駕駛是人工智慧的突破口？

　　李德毅已經(jīng)找到了一個(gè)實(shí)踐的突破口：自動(dòng)駕駛。他説，無(wú)論是對(duì)話、詩(shī)詞或者駕駛，圖靈測(cè)試都允許測(cè)試者現(xiàn)場(chǎng)介入，判定結(jié)果都帶有近似性和主觀性。但是，和對(duì)話、詩(shī)詞測(cè)試相比，駕駛的圖靈測(cè)試可以進(jìn)行更為精確、更為客觀的評(píng)測(cè)。

　　他説，當(dāng)初汽車(chē)被發(fā)明出來(lái)的時(shí)候，人們最感興趣的是汽車(chē)的結(jié)構(gòu)、機(jī)械、傳動(dòng)、輪胎、底盤(pán)和車(chē)身。到20世紀(jì)，人們感興趣的則是發(fā)動(dòng)機(jī)、碳排放和被動(dòng)安全。到20世紀(jì)末、21世紀(jì)初，人們總體上關(guān)心3件事情，輕量化、清潔化、智慧化。

　　所謂智慧化，在他看來(lái)有4個(gè)階段，第一是理性輔助駕駛，以人駕為主；第二是自動(dòng)駕駛，局部時(shí)段可以放開(kāi)手和腳；第三是自動(dòng)駕駛，即用自動(dòng)駕駛接管駕駛權(quán)；第四是人機(jī)協(xié)同駕駛。

　　在李德毅看來(lái)，無(wú)人駕駛，難在擬人。

　　他感嘆：汽車(chē)是從馬車(chē)演變而來(lái)，作為動(dòng)力工具，汽車(chē)的馬力可以達(dá)到100匹馬力，但汽車(chē)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如馬應(yīng)對(duì)不同的負(fù)荷、天氣、路面，以及不同車(chē)輛情況下的適應(yīng)能力。説白了，汽車(chē)的感知、認(rèn)知能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如馬這個(gè)認(rèn)知主體，“老馬識(shí)途，車(chē)不如馬！”

　　李德毅説，其根本問(wèn)題不在於車(chē)而在於人，要解決人的問(wèn)題，就要讓駕駛員的認(rèn)知能夠用機(jī)器人替代，讓機(jī)器人具有記憶、決策和行為能力，於是新的概念産生了——“駕駛腦”。

　　“駕駛腦”不等於駕駛員腦，“駕駛腦”是要做駕駛員的智慧代理，要去完成包括記憶認(rèn)知、計(jì)算認(rèn)知和交互認(rèn)知在內(nèi)的駕駛認(rèn)知，他説，這應(yīng)該是人工智慧時(shí)代最有意義的課題之一。( 邱晨輝)