兩化百科

人工智能的終極目標——類腦智能

來源:中國信息產業網   作者:張力平  頻道:    發布時間:2017-05-10

近年來,人工智能研究大熱,技術成果斐然,不僅在棋牌領域有神奇表現,在工業、農業、金融、商業、教育、醫療、公共安全、軍事等領域也廣泛應用。人工智能已不再是只為人們津津樂道的“花架子”,而是在各行各業有實在且多樣化的應用,甚至具備突破性能力的“超能”。“智能+X”逐漸成為創新時尚,有望催生新的業態和商業模式,引發產業結構的深刻變革,重塑產業格局,不僅對傳統行業產生重大的顛覆性影響,而且給經濟、社會帶來巨大變化。

人工智能雖然已取得長足進步,尤其在類腦計算方面表現驚艷,但目前許多人工智能應用的能力尚與人們的期望水平有不小的差距。事實上,經歷了60年左右的發展,至今仍無一個通用智能系統能夠真正接近人類水平,可以協同多種不同的認知能力,對復雜環境具備極強的自適應能力,對新事物、新環境具備自主學習的能力。人工智能的發展仍然存在著不少瓶頸,制約了人工智能應用的全面推廣。這些瓶頸與機器學習本身的缺陷相關:機器學習不靈活,需要較多人工干預或大量標記樣本;人工智能的不同模態和認知功能之間交互與協同較少;有監督的深度學習不具備通用性;機器的綜合智能水平與人腦相差較大……要突破這些瓶頸,需要新一代的智能技術革命,類腦智能正是人們的期待所在。

實現人類水平的智能系統一直是人工智能研究探索的長期目標。隨著相關研究的不斷深入,發展類腦智能已成為近年來人工智能研究的熱點。類腦智能是以計算建模為手段,受腦神經和人類認知行為機制啟發,并通過軟硬件協同實現的機器智能,將是人工智能的終極目標。類腦智能系統在信息處理機制上類似人類大腦,認知行為和智能水平與人類相似,目標是使機器實現人類具有的多種認知能力及其協同機制,最終達到或超越人類智能水平。

受腦科學研究的啟發,人工智能模型與系統的智能水平日趨提高。然而,想要真正實現逼近乃至超越人類水平的人工智能,還需對腦信息處理機制進行更深入的研究和借鑒。類腦智能研究的目標就是通過借鑒腦神經結構及信息處理機制,實現機制類腦、行為類人的下一代人工智能系統。

類腦智能的優勢在于,它是一種面向人工神經網絡對低功耗、弱監督等學習需求,將生物機制與數學原理融合的新型網絡模型和學習方法。受大腦多尺度信息處理機制啟發而研發出來的計算模型及軟硬件,使機器實現人類具有的多種認知能力并高度協同,逐漸逼近具有學習和進化能力的通用智能。

類腦智能將成為弱人工智能通往強人工智能的途徑。目前類腦智能取得的進展只是對腦工作原理初步的借鑒,未來的機器智能研究需與腦神經科學、認知科學、心理學深度交叉融合,結合“硬技術”和“軟設計”(算法)的突破,逐漸實現類腦智能這一人工智能的終極目標。


責任編輯:administrator
                         
上期平码