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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)典計(jì)算機(jī)的光量子計(jì)算機(jī)橫空出世后，人們對(duì)人工智能時(shí)代的期待似乎有了更多的底氣：超越經(jīng)典的量子計(jì)算機(jī)已經(jīng)有了，打敗超級(jí)計(jì)算機(jī)的量子計(jì)算機(jī)還會(huì)遠(yuǎn)嗎？

一旦后者實(shí)現(xiàn)，人類(lèi)將再次以計(jì)算能力為傲，窺探人類(lèi)大腦的奧秘，從而掃除人工智能研究的一大障礙。目前來(lái)看，面對(duì)人類(lèi)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)元的家伙，讓人類(lèi)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)計(jì)算機(jī)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)與人工智能”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)支持深度學(xué)習(xí)的新型計(jì)算機(jī)群，已成為一些人工智能研究的必然選擇，那么人工智能研究究竟需不需要量子計(jì)算機(jī)那樣的計(jì)算能力？

“我們今天的科學(xué)家，尤其是計(jì)算機(jī)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)人工智能學(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)，人工智能學(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)人工智能的并不多？

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)道說(shuō)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)于人類(lèi)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？信息是用“比特”來(lái)度量，能量是用“焦耳”來(lái)度量，那么腦認(rèn)知呢？

腦科學(xué)學(xué)者似乎并未給出這樣的答案，人工智能學(xué)者也就無(wú)從得到啟示。

這成了一個(gè)隱喻：腦科學(xué)、人工智能，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(lèi)腦智能。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。他說(shuō)，中國(guó)的計(jì)劃是將腦科學(xué)和人工智能結(jié)合得最為緊密的。

比如，現(xiàn)在流行的深度學(xué)習(xí)，就是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)應(yīng)用，這些人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都可以從神經(jīng)科學(xué)的一些規(guī)律中得到靈感。蒲慕明說(shuō)，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)人工智能的并不是特別多。

蒲慕明給出一個(gè)類(lèi)比，當(dāng)前的腦科學(xué)研究，僅相當(dāng)于物理、化學(xué)等學(xué)科在19世紀(jì)末期的研究水平，“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?！彼f(shuō)。

那為何還要做類(lèi)腦研究，蒲慕明說(shuō)，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，那么到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，人工智能的應(yīng)用也是如此。他說(shuō)，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，也可以給人工智能的發(fā)展提供啟發(fā)。

什么是人類(lèi)最重要的智能行為？

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(lèi)最重要的智能行為，也是人工智能重要的研究?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)器智能“類(lèi)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，早在幾年前馬云刷臉支付已經(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，并建立了目前國(guó)際上規(guī)模最大的共享虹膜圖像庫(kù)，被多國(guó)共享使用。他說(shuō)，這不僅可以用在手機(jī)上，還可在查找丟失兒童上發(fā)揮作用。

譚鐵牛說(shuō)，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)別在人工智能領(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)別的主要瓶頸在于魯棒性、自適應(yīng)性和可泛化性。

魯棒性，說(shuō)白了，就是人工智能“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(lèi)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)，但人工智能可以嗎？

所謂自適應(yīng)性，則比較容易理解，譚鐵牛說(shuō)，人類(lèi)的眼睛會(huì)隨著燈光的變化、環(huán)境的變化進(jìn)行調(diào)整，這說(shuō)明自適應(yīng)性非常強(qiáng)。這一點(diǎn)可以應(yīng)用到人工智能上，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)？他說(shuō)，現(xiàn)有的模式識(shí)別在這方面還不是很理想。

可泛化性，說(shuō)白了就是“舉一反三”。譚鐵牛說(shuō)，當(dāng)小孩認(rèn)識(shí)蘋(píng)果后，即便只記住了一次，也可以識(shí)別其他類(lèi)型的蘋(píng)果，這說(shuō)明人類(lèi)看到一個(gè)東西后，不僅知其然，還知其所以然。而知其所以然，就是人工智能領(lǐng)域所說(shuō)的“深度學(xué)習(xí)”。但目前的人工智能深度學(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。