專家稱十年后人工智能遠(yuǎn)超現(xiàn)在 或?qū)⑾袢四X一樣運(yùn)行

網(wǎng)易科技訊4月7日消息，波士頓深度學(xué)習(xí)公司Neurala首席執(zhí)行官麥克斯?凡塞斯(Max Versace)在科技博客網(wǎng)站VentureBeat撰寫(xiě)文章稱，2017年的人工智能（AI)將像人類(lèi)和動(dòng)物的大腦一樣運(yùn)行，其能力將遠(yuǎn)超今天的人工智能，從而能為我們?nèi)祟?lèi)完成更復(fù)雜的任務(wù)。

文章全文如下：

讓我們暫停一秒鐘，看看窗外的鳥(niǎo)、松鼠，甚至昆蟲(chóng)。這些生物體都在執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)，包括感知食物和威脅，在樹(shù)木周?chē)膊?，以及跟蹤或躲避其它?dòng)物。這些蟲(chóng)子和小動(dòng)物可以輕松做到的事情，目前地球上沒(méi)有任何一臺(tái)機(jī)器人或無(wú)人機(jī)可以做到。

雖然“自然”的智慧是豐富多樣的，但今天的人工智能仍然非常原始。目前，人工智能工具仍然還是“半成品”，它們的設(shè)計(jì)和構(gòu)建（編程）主要針對(duì)一項(xiàng)特殊目標(biāo)，并且相對(duì)比較簡(jiǎn)單。例如，管理著無(wú)人機(jī)、無(wú)人駕駛汽車(chē)和玩具的代碼和傳感器，在眾多需要執(zhí)行的任務(wù)中通常僅專注其中一項(xiàng)——導(dǎo)航、目標(biāo)識(shí)別或語(yǔ)音識(shí)別等。

由于這些應(yīng)用類(lèi)似于生物有機(jī)體，人工智能需要一個(gè)“大腦”。目前人工智能的設(shè)計(jì)和構(gòu)建，旨在實(shí)現(xiàn)某一狹窄、獨(dú)立的功能。你可以稱之為“煙道式”功能，其中每項(xiàng)功能在處理過(guò)程中是斷開(kāi)并獨(dú)立的。這意味著人工智能可以擊敗人類(lèi)的國(guó)際象棋冠軍，但在面對(duì)全新場(chǎng)景時(shí)往往會(huì)崩潰。與人工智能的國(guó)際象棋手不同的是，人類(lèi)的國(guó)際象棋冠軍不僅可以高質(zhì)量地完成比賽，而且還可以進(jìn)行一些其它需要大量處理和判斷過(guò)程的活動(dòng)，比如站起來(lái)、開(kāi)車(chē)、與他的孩子聊天、聽(tīng)音樂(lè)、畫(huà)畫(huà)等等。所以，當(dāng)你將人工智能的能力與人類(lèi)甚至是動(dòng)物的大腦功能進(jìn)行直接比較時(shí)，你可以發(fā)現(xiàn)我們?cè)谌斯ぶ悄芊矫孢€有非常漫長(zhǎng)的路要走。在科技時(shí)代，我們還處于“洞穴人”階段。

我們今天擁有的人工智能與2027年的人工智能的主要區(qū)別是，后者將更像人類(lèi)和動(dòng)物的大腦一樣運(yùn)行，其能力將遠(yuǎn)超今天的人工智能。地球上的生命處理信息的過(guò)程不是“煙道式”的，而是利用了多種感官；我們?nèi)祟?lèi)能同時(shí)根據(jù)多個(gè)復(fù)雜因素做出決策，以幫助我們?nèi)〉米罴殉晒?/p>

以老鼠的大腦為例。即使是最小動(dòng)物，其大腦已經(jīng)進(jìn)化到足以解決各種復(fù)雜的問(wèn)題，例如尋找食物，避開(kāi)捕食者，并與其它動(dòng)物互動(dòng)。老鼠的大腦僅約兩克重，但能將導(dǎo)航功能與視覺(jué)、嗅覺(jué)和觸覺(jué)（通過(guò)胡須）等功能整合起來(lái)，從而可以完成感知、規(guī)劃、導(dǎo)航和避開(kāi)障礙物等任務(wù)。在老鼠的大腦中，這些分開(kāi)的功能最終能整合在一起，為面臨的任務(wù)提供了一個(gè)“整體解決方案”。動(dòng)物（以及人類(lèi)）大腦的秘密在于，它們發(fā)現(xiàn)了一種在同樣低功耗容器中共同運(yùn)行這些技能的方法。

這種“共同運(yùn)行”就是我們所說(shuō)的“全腦”方式，而這種新模式就是人工智能前進(jìn)的方向。“集成處理（Integrated processing）”將變得普遍，軟件、人工智能和人類(lèi)（動(dòng)物）智慧之間的界限會(huì)變得模糊不清。正如人類(lèi)或動(dòng)物的大腦進(jìn)行有效和自主運(yùn)行時(shí)，依賴并整合了大腦多個(gè)區(qū)域，明天的人工智能將利用集成、深度的學(xué)習(xí)方法和邊緣處理功能，來(lái)日益實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)解決問(wèn)題。

通過(guò)將多項(xiàng)人工智能內(nèi)置于同一個(gè)容器或單個(gè)計(jì)算模塊中，由于系統(tǒng)之間的協(xié)同作用，人工智能系統(tǒng)將獲得更好、更快的性能。這將使人工智能可以完成抽象的推理過(guò)程，允許機(jī)器執(zhí)行復(fù)雜、非直觀的操作，從而使它們更接近我們?nèi)祟?lèi)。

例如，人工智能和軟件之間的界線越來(lái)越模糊，將讓運(yùn)輸更加容易和安全。今天的無(wú)人駕駛汽車(chē)采用“煙道式”處理方式，一次添加一個(gè)傳感器或模塊，然后將所有這些處理信息流整合起來(lái)，希望它們能發(fā)揮作用。而人類(lèi)能協(xié)同整合多種戰(zhàn)術(shù)規(guī)劃——不僅僅是“看！前面有一個(gè)坑！” ——這包括：

（1）高層次導(dǎo)航：“我知道那里有建筑物;我通常在這里右轉(zhuǎn)。”

（2）遠(yuǎn)程避免碰撞：“那輛車(chē)很危險(xiǎn)。我會(huì)保持距離。“

（3）高層次規(guī)劃：“我最好走那條路，因?yàn)樗赡軙?huì)有更少的車(chē)輛。”

雖然傳統(tǒng)的方法將導(dǎo)致難以整合的軟件和硬件組件之間產(chǎn)生難以控制的沖突，但“全腦”人工智能方法利用擁有模擬突觸的人造神經(jīng)元，其處理信息的方式幾乎像人類(lèi)大腦一樣。

另一個(gè)例子是我們與美國(guó)宇航局（NASA）的合作。當(dāng)Neurala與美國(guó)航空航天局合作設(shè)計(jì)一種“老鼠大腦”， 在模擬的火星環(huán)境中引導(dǎo)火星漫游車(chē)(Mars Rover)時(shí)，我們遵循了這種“全腦”的方式，因?yàn)槲覀冎荒芤蕾嚿倭康挠?jì)算能力，只能提供一個(gè)解決方案——它不僅需要將所有這些功能整合在一個(gè)容器中，而且還要可以有效地執(zhí)行。

即使今天的“管道式”人工智能，也正在讓與我們交流的軟件和機(jī)器變得更優(yōu)秀，在我們生活的許多方面提高了生產(chǎn)力。而隨著人工智能開(kāi)始模仿人類(lèi)和動(dòng)物高級(jí)的大腦活動(dòng)，它將成為一種越來(lái)越有用的工具，能夠?qū)崟r(shí)解決問(wèn)題，并擁有人性化的決策能力。未來(lái)10年，這種能使微不足道的老鼠看起來(lái)像天才的集成處理方式，將是一種能為所有人帶來(lái)好處的人工智能。

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