曾經(jīng)被猛吹的人工大腦,是人工智能走過(guò)的彎路嗎?

時(shí)間:2017-09-08

來(lái)源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載

導(dǎo)語(yǔ): 其實(shí)在這之前的60年中,人工智能還是走過(guò)不少?gòu)澛返?。比如十年之前,一個(gè)叫做“人工大腦”的概念曾經(jīng)引起過(guò)不少關(guān)注,到了今天卻很少有人再提。今天的話題,就是這個(gè)紅極一時(shí)的人工大腦,到底算不算人工智能走過(guò)的一段彎路?

把今時(shí)今日稱為人工智能的黃金時(shí)代一定不為過(guò),資本的追捧、巨頭的參與,無(wú)一不加速了人工智能發(fā)展的進(jìn)程。

其實(shí)在這之前的60年中,人工智能還是走過(guò)不少?gòu)澛返?。比如十年之前,一個(gè)叫做“人工大腦”的概念曾經(jīng)引起過(guò)不少關(guān)注,到了今天卻很少有人再提。

今天的話題,就是這個(gè)紅極一時(shí)的人工大腦,到底算不算人工智能走過(guò)的一段彎路?

究竟什么是人工大腦?

首先人工大腦一詞的定義就十分模糊,尤其是在中國(guó)。在百度百科中,關(guān)于人工大腦的解釋是“人類以高超的智慧,通過(guò)科學(xué)技術(shù)造出的類似于人腦的智能機(jī)器腦袋?!比绱瞬粚I(yè)的解釋,簡(jiǎn)直就像是某個(gè)科幻文學(xué)愛(ài)好者編出來(lái)的。

在維基百科上,對(duì)于人工大腦(artificialbrain)的解釋要專業(yè)許多。其中指出,人工大腦是有著類似人腦/動(dòng)物腦認(rèn)知能力的軟件或硬件。

研究人工大腦主要為了三個(gè)目標(biāo):

1、幫助神經(jīng)科學(xué)家了解大腦如何工作,也就是認(rèn)知神經(jīng)學(xué)。

2、以試驗(yàn)性的方式探究能否創(chuàng)造出一個(gè)擁有人類一切能力的機(jī)器。

3、了解擁有復(fù)雜中樞神經(jīng)系統(tǒng)的動(dòng)物的行為邏輯,幫助創(chuàng)造強(qiáng)人工智能。

這么看來(lái),人工大腦和人工智能兩項(xiàng)學(xué)科還是有相當(dāng)之大的交集的,只不過(guò)人工大腦更偏向于腦科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的研究。而人工智能更多涉及的還是算法好數(shù)據(jù)等等。

人工大腦研究成果:或許是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的孿生兄弟

在國(guó)際上,人工大腦最知名的項(xiàng)目應(yīng)該是瑞士洛桑理工學(xué)院在2009年推出的“藍(lán)腦計(jì)劃”——通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)逆向打造哺乳動(dòng)物的大腦,從而去“復(fù)制”人類的大腦。

藍(lán)腦計(jì)劃的研究重點(diǎn)在大腦皮層的神經(jīng)元上,利用IBM的藍(lán)色基因超級(jí)計(jì)算機(jī)去模擬神經(jīng)元層次上的大腦行為,通過(guò)對(duì)大腦運(yùn)行過(guò)程的模擬,來(lái)研究人類的思考和記憶。

這項(xiàng)工程聽(tīng)起來(lái)和現(xiàn)在十分火熱的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如出一轍,但人工智能中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種算法,利用神經(jīng)元和大腦的多層計(jì)算方式優(yōu)化當(dāng)前計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力。而藍(lán)腦計(jì)劃,則是真的在用動(dòng)物的腦子做實(shí)驗(yàn)。

藍(lán)腦計(jì)劃曾經(jīng)提出,在2018年開(kāi)發(fā)出具有意識(shí)和智能的人造大腦,現(xiàn)在距離兌現(xiàn)諾言還有半年時(shí)間,看來(lái)瑞士科學(xué)家們要加一把勁了。

除了藍(lán)腦計(jì)劃外,在2008-2015年間存在著大量相關(guān)研究。比如2011年加利福尼亞南部大學(xué)曾經(jīng)提出用碳納米導(dǎo)管制造神經(jīng)件,用電路設(shè)計(jì)的方式模仿神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)對(duì)大腦的模仿。又比如比勒菲爾德大學(xué)研制出了可以連接電子回路的納米憶阻器。作為神經(jīng)突觸的電子版,憶阻器可以像突觸連接神經(jīng)元一樣接受電子回路的脈沖,并且在關(guān)掉電源后,仍能“記憶”先前通過(guò)的電荷量。因此,憶阻器允許通過(guò)的電流量取決于之前通過(guò)電流的強(qiáng)度及通過(guò)的時(shí)間。因此憶阻器最看做可以模仿人腦記憶機(jī)制的重要硬件。

說(shuō)到這里,答案應(yīng)該很清晰明了了。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工大腦,都來(lái)自對(duì)人腦運(yùn)作方式的模仿。但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更傾向于對(duì)大腦神經(jīng)運(yùn)動(dòng)邏輯的模仿,將其用在了計(jì)算之中。而人工大腦則是真正意義上的仿生學(xué),用電路模仿大腦回路,想制造一個(gè)和大腦一樣的“硬件”。

可惜算法可以賦能硬件,硬件卻只能取代硬件?,F(xiàn)在類人工大腦的硬件沒(méi)出現(xiàn)之前,自然會(huì)被實(shí)用性更高的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)站了上風(fēng)。

人工大腦在中國(guó):站錯(cuò)了風(fēng)口的大師和快速入場(chǎng)的企業(yè)

提到中國(guó)的人工大腦,不得不提到一個(gè)叫雨果·德·加里斯的人。實(shí)際上人工大腦一詞就是被他帶入中國(guó)的,據(jù)稱“他研發(fā)成功第一臺(tái)制作人腦的機(jī)器CBM進(jìn)入世界吉尼斯記錄,開(kāi)創(chuàng)了“可進(jìn)化硬件和量子計(jì)算的研究領(lǐng)域”。

在百度百科中,他的個(gè)人簡(jiǎn)介里充斥著很多名頭:人工大腦之父、在七個(gè)國(guó)家生活過(guò)、熟練掌握四國(guó)語(yǔ)言、在日本實(shí)驗(yàn)室受到排擠、在布魯塞爾的私立實(shí)驗(yàn)室中投資10萬(wàn)美元,血本無(wú)歸……在2006年,他因?yàn)閻?ài)情(???)來(lái)到了中國(guó)。

在娶了一位中國(guó)太太后,這位有類似瑪麗蘇小說(shuō)男主一樣經(jīng)歷的科學(xué)家成為了武漢大學(xué)國(guó)際軟件學(xué)院的全職教授,還出版了一本名為《智能簡(jiǎn)史》的書。

新浪的采訪中,他說(shuō)自己正在“建造著一個(gè)在未來(lái)幾十年內(nèi),將會(huì)成為神一樣的東西”而這種期望帶給他“我宗教般敬畏的感覺(jué)”。在他的《智能簡(jiǎn)史》一書中,他預(yù)言人類會(huì)分裂成宇宙主義和地球主義兩個(gè)政治集團(tuán),宇宙主義(把制造人工智能當(dāng)成宗教)和地球主義(反對(duì)人工智能),并稱兩個(gè)集團(tuán)會(huì)發(fā)生大戰(zhàn)。

很可惜,這位專家所宣稱的“全球僅有四個(gè)”的人工大腦,除了在百度百科外幾乎找不到任何相關(guān)資料。拿到廈門大學(xué)300萬(wàn)研究經(jīng)費(fèi)之后,也未見(jiàn)到什么具體成果。從目前資料看,不管在國(guó)內(nèi)還是國(guó)外他的大部分工作都是在四處宣揚(yáng)人工智能會(huì)引起戰(zhàn)爭(zhēng)。

這樣一位勤奮的學(xué)者,最大的遺憾恐怕就是押寶在了“人工大腦”而非“人工智能”一詞上,若是從十年前就開(kāi)始宣揚(yáng)人工智能威脅論,恐怕今天也沒(méi)馬斯克什么事了。

目前來(lái)看,人工大腦的風(fēng)在中國(guó)并沒(méi)有吹到市場(chǎng)上。比如百度提出過(guò)的百度大腦也沒(méi)有涉及到硬件,還是從軟件角度出發(fā)的分布式的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。

原因或許在于,人工大腦的研究在國(guó)際上也是由學(xué)界主導(dǎo),這一領(lǐng)域中國(guó)屬于弱勢(shì)。同時(shí)中國(guó)也沒(méi)有IBM這樣的芯片、處理器廠商因利益相關(guān)支持這方面的研究。卻也讓中國(guó)企業(yè)沒(méi)有在人工大腦上耗費(fèi)資源,而是在深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域快速入場(chǎng)。

那么,人工大腦到底算不算人工智能發(fā)展歷程中的一條彎路呢?

我們的看法是,人工大腦是人工智能發(fā)展歷程中不可或缺的一條岔路,但最終會(huì)和如今這條看似更平坦的道路到達(dá)同一個(gè)終點(diǎn)。

如果人工智能的終點(diǎn)是強(qiáng)人工智能,對(duì)于腦科學(xué)、納米級(jí)仿生硬件的研究一定是必不可少的,也是關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一類的算法研究中不可或缺的。

目前還有很多機(jī)構(gòu)在專注于人工大腦的相關(guān)研究。像是今年法國(guó)研究人員就開(kāi)發(fā)了能在芯片上自主學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)突觸,并首次開(kāi)發(fā)出能預(yù)測(cè)人工神經(jīng)突觸如何工作的物理模型。類似的科研成果還在不斷出現(xiàn),這一切都在告訴我們,用電路和算法一同“創(chuàng)造”大腦,或許并非是天方夜譚。

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