就像打了一劑強心針，當(dāng)世界上第一臺超越早期經(jīng)典電腦的光量子電腦橫空出世後，人們對人工智慧時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，打敗超級電腦的量子電腦還會遠嗎？

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

　　在近日由中國科學(xué)院學(xué)部主辦，中國科學(xué)院自動化研究所等協(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算能力？

　　“我們今天的科學(xué)家，尤其是電腦科學(xué)家，把‘計算’用得太狠了，對‘計算’的依賴甚至有些‘貪得無厭’了！”中國工程院院士、中國人工智慧學(xué)會理事長李德毅卻在論壇上給大家潑了冷水。在他看來，人工智慧學(xué)者不能只盯著“計算認(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“計算認(rèn)知”不感冒，還要從谷歌公司的一則報道説起——

　　2015年5月15日，谷歌對外稱該公司旗下無人駕駛汽車有上百萬英里的測試經(jīng)驗，大致相當(dāng)於人類75年的駕齡。

　　“這75年的駕齡是如何‘計算’出來的？”這引發(fā)了李德毅的思考：當(dāng)無人車上路、發(fā)駕照提上日程，駕駛認(rèn)知“度量”已經(jīng)成為各國交管部門當(dāng)務(wù)之急時，腦認(rèn)知該如何度量？資訊是用“比特”來度量，能量是用“焦耳”來度量，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)者也就無從得到啟示。

　　這成了一個隱喻：腦科學(xué)、人工智慧，兩個同屬21世紀(jì)的前沿學(xué)科，在過去數(shù)十年間彼此相對獨立，鮮有交叉。

　　中國科學(xué)院外籍院士、中國科學(xué)院神經(jīng)科學(xué)研究所所長蒲慕明在當(dāng)天的論壇上也提到，不管是國內(nèi)還是國外，都是如此，不過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，甚至出現(xiàn)一個新的研究名詞，類腦智慧。美國、歐盟都相繼啟動相關(guān)研究計劃，中國也啟動了腦計劃。他説，中國的計劃是將腦科學(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、記憶儲存、提取與消退，等等。

　　不過他也承認(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，可能是幾個世紀(jì)的事情，而不是我們這個世紀(jì)就可以達到的?！彼h。

　　那為何還要做類腦研究，蒲慕明説，必須要在這個時候做一些適當(dāng)?shù)膽?yīng)用，假如不把已經(jīng)知道的知識應(yīng)用到對腦疾病的診斷、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——那時你會發(fā)現(xiàn)仍然沒有一個腦疾病能夠治愈。

　　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？

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

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

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

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

　　他也提到，模式識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”“是不是稍微有點擾動，就會出錯”。譚鐵牛舉了一個例子，比如在酒會上聊天，背景噪音比較多，如果想聽清其中某一個人的聲音，就要忽略或者抑制背景中其他對話的干擾——人類可以做到這一點，也就是聽覺系統(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，人類的眼睛會隨著燈光的變化、環(huán)境的變化進行調(diào)整，這説明自適應(yīng)性非常強。這一點可以應(yīng)用到人工智慧上，比如人臉識別，有一位朋友十幾年甚至幾十年沒見，再見面是否還能認(rèn)出來？他説，現(xiàn)有的模式識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)識蘋果後，即便只記住了一次，也可以識別其他類型的蘋果，這説明人類看到一個東西後，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，這一點也有待進一步研究。

　　譚鐵牛説，要解決這3個問題，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?？茖W(xué)家受到這個啟發(fā)，增強了模式識別動態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

　　無人駕駛是人工智慧的突破口？

　　李德毅已經(jīng)找到了一個實踐的突破口：自動駕駛。他説，無論是對話、詩詞或者駕駛，圖靈測試都允許測試者現(xiàn)場介入，判定結(jié)果都帶有近似性和主觀性。但是，和對話、詩詞測試相比，駕駛的圖靈測試可以進行更為精確、更為客觀的評測。

　　他説，當(dāng)初汽車被發(fā)明出來的時候，人們最感興趣的是汽車的結(jié)構(gòu)、機械、傳動、輪胎、底盤和車身。到20世紀(jì)，人們感興趣的則是發(fā)動機、碳排放和被動安全。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，在他看來有4個階段，第一是理性輔助駕駛，以人駕為主；第二是自動駕駛，局部時段可以放開手和腳；第三是自動駕駛，即用自動駕駛接管駕駛權(quán)；第四是人機協(xié)同駕駛。

　　在李德毅看來，無人駕駛，難在擬人。

　　他感嘆：汽車是從馬車演變而來，作為動力工具，汽車的馬力可以達到100匹馬力，但汽車遠遠不如馬應(yīng)對不同的負荷、天氣、路面，以及不同車輛情況下的適應(yīng)能力。説白了，汽車的感知、認(rèn)知能力遠遠不如馬這個認(rèn)知主體，“老馬識途，車不如馬！”

　　李德毅説，其根本問題不在於車而在於人，要解決人的問題，就要讓駕駛員的認(rèn)知能夠用機器人替代，讓機器人具有記憶、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)該是人工智慧時代最有意義的課題之一。( 邱晨輝)