專家稱2027年人工智慧將像人的大腦一樣運行

網易科技訊4月7日消息，波士頓深度學習公司Neurala首席執行官麥克斯?凡塞斯(Max Versace)在科技博客網站VentureBeat撰寫文章稱，2017年的人工智慧（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慧，從而能為我們人類完成更複雜的任務。

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。這些生物體都在執行複雜的任務，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鬆做到的事情，目前地球上沒有任何一台機器人或無人機可以做到。

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

由於這些應用類似於生物有機體，人工智慧需要一個「大腦」。目前人工智慧的設計和構建，旨在實現某一狹窄、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並獨立的。這意味著人工智慧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。與人工智慧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，當你將人工智慧的能力與人類甚至是動物的大腦功能進行直接比較時，你可以發現我們在人工智慧方面還有非常漫長的路要走。在科技時代，我們還處於「洞穴人」階段。

我們今天擁有的人工智慧與2027年的人工智慧的主要區別是，後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慧。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多個複雜因素做出決策，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，其大腦已經進化到足以解決各種複雜的問題，例如尋找食物，避開捕食者，並與其它動物互動。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（通過鬍鬚）等功能整合起來，從而可以完成感知、規劃、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）大腦的秘密在於，它們發現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慧前進的方向。「集成處理（Integrated processing）」將變得普遍，軟體、人工智慧和人類（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，依賴並整合了大腦多個區域，明天的人工智慧將利用集成、深度的學習方法和邊緣處理功能，來日益實現實時解決問題。

通過將多項人工智慧內置於同一個容器或單個計算模塊中，由於系統之間的協同作用，人工智慧系統將獲得更好、更快的性能。這將使人工智慧可以完成抽象的推理過程，允許機器執行複雜、非直觀的操作，從而使它們更接近我們人類。

例如，人工智慧和軟體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採用「煙道式」處理方式，一次添加一個感測器或模塊，然後將所有這些處理信息流整合起來，希望它們能發揮作用。而人類能協同整合多種戰術規劃——不僅僅是「看！前面有一個坑！」 ——這包括：

（1）高層次導航：「我知道那裡有建築物; 我通常在這裡右轉。」

（2）遠程避免碰撞：「那輛車很危險。我會保持距離。「

（3）高層次規劃：「我最好走那條路，因為它可能會有更少的車輛。」

雖然傳統的方法將導致難以整合的軟體和硬體組件之間產生難以控制的衝突，但「全腦」人工智慧方法利用擁有模擬突觸的人造神經元，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」， 在模擬的火星環境中引導火星漫遊車(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行。

即使今天的「管道式」人工智慧，也正在讓與我們交流的軟體和機器變得更優秀，在我們生活的許多方面提高了生產力。而隨著人工智慧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，並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慧。

（劉春）

本文來源：網易科技

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