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越发年纪大70、80年代初阶的两个方面都做2019年4月13日

时间:2019-04-13来源:未知 作者:admin点击:
导读:人工智能正给经济社会带来巨大变化,而它本身尽管风头正盛,依然存在自身发展的瓶颈:机器学习不灵活,需要较多人工干预或大量标记样本;人工智能的不同模态和认知功能之间交互与协同较少;机器的综合智能水平与人脑相差较大 要突破这些瓶颈,不少科学

  导读:人工智能正给经济社会带来巨大变化,而它本身尽管风头正盛,依然存在自身发展的瓶颈:机器学习不灵活,需要较多人工干预或大量标记样本;人工智能的不同模态和认知功能之间交互与协同较少;机器的综合智能水平与人脑相差较大……

  要突破这些瓶颈,不少科学家们把期待投在脑科学研究上,认定智能技术可以从脑科学和神经科学获得启发。那么脑科学到底有多重要?它处在一个什么样的发展阶段?人工智能和脑科学之间又到底有多大的关系?

  6月26日,伦敦大学学院计算机神经科学教授、北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室访问教授李兆平博士登上了理解未来讲座的讲坛,以浅显易懂的语言,为现场的500名观众做了题为《用人脑探索脑:是探索更是挑战》的主题演讲,并在会后与北京大学物理学院教授、中国科学院院士欧阳颀,北京大学心理与认知科学学院院长方方进行跨界对话。

  伦敦大学学院计算机神经科学教授、北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室访问教授李兆平博士。

  脑科学是唯一的以人类的某一个器官命名的科学,为什么有这门科学可以有这样一个高度?

  脑应该是我们人类能够理解的上限,可能有比脑更复杂的东西,但是人不会理解,因为你从信息论的角度讲,一个结构复杂的东西可以影射到结构简单,结构简单影射不到结构复杂,信息论就是影射关系,为什么(有)脑科学呢?脑科学应该是人类能够理解的最高境界,当然我不太相信人可以把脑全部解析出来,所以才有脑科学。

  在科学上有四大难题,宇宙的起源归物理专业来解决,生命起源是生命科学家来做,剩下两个都是脑科学来做:意识本质是什么,智力是怎么产生的。如果说四大科学问题脑科学可以解决两大科学问题,它必然是最难的,最值得我们去做的。

  我同意两位老师说的,还有一个可能加上去脑科学的人最近越来越多了,大家觉得比较有兴趣,人多了就成为一群,所以就变成分开的脑科学。

  脑科学作为一个科学,如果我们把它和我们可能大家都比较熟悉的物理学来做一个对应的话,它处在一个什么样的发展阶段,我们今天是牛顿力学阶段、量子力学阶段还是什么?

  牛顿把开普勒定律变成牛顿三定律,尤其是引力定律。然后一旦有了牛顿第二定律,力学的概念全部有了。对至少行星系统有了很深刻的理解,同时马上可以应用到实际中去,实际上定量科学的起始。这是力学,后面电磁学、量子力学都是这样的。

  在这个基础上我觉得,为什么我不敢碰脑科学,就是它还在开普勒之前的摸索阶段,还在积累数据,找一些局部基本规律阶段,也就是说在积累那些行星每天怎么走,你要给它总结出来,当然V1是一个总结,总结出一部分规律,而且这部分规律确实在应用上做了很大贡献,以至于现在实际上我认为现在脑科学研究只是揭示脑的一部分规律,用这一部分规律我们已经做很多了,已经放到工程上。

  AlphaGO下棋下赢了世界冠军,它实际上就是用脑科学基础概念,这些基础概念是不是脑科学本质我不知道,所谓人工智能网络,从脑科学的启发下做了一些算法,搭上人工网络做自我学习出来的。

  就是说从这方面讲脑科学已经有很大的应用前景,但是从科学角度讲,我认为它还在前开普勒时代,没有一个核心理论把大脑解析清楚,能不能有这个理论,我现在还不知道,我希望能够有,但是也有一些观点认为这个理论不存在,也是另外的一种观点,我大概觉得在这个阶段。

  我基本同意欧阳老师的看法,对脑科学目前阶段来说,有一句话可以总结,就是脑科学没有钢铁的定律。没有钢铁定律就是说什么意思呢?就是现在没有一条规律,没有一个公式,能把所有的脑科学现象都描述清楚,因此说现在脑科学绝对跟物理学相比,绝对是处在牛顿力学之前。

  但是,大家千万不要因此对脑科学探索失望、灰心,觉得这个东西是不可知的,不能像欧阳老师说不敢去碰这个东西,我这个是不赞成的。李兆平老师做了行为学实验,积累了很多数据,而且做出数学模型,做出来了它的规律,我和李兆平老师合作在脑成像方面积累很多脑科学的数据,这些数据基本上可以解释一些简单视觉显著图是怎么产生,脑科学在最近这些年进展非常快,如果到北京大学脑成像中心,我们真的可以通过对你脑活动的检测知道你在想什么,想做什么,喜欢什么,某些特定情况下我们还可以通过一定的刺激,控制你的大脑,使你更喜欢什么,更想什么,更不喜欢什么,这是目前的一个状况。

  (肯定有一些关系)实际上从人工智能上世纪90年代初开始,当时人工智能搭的那个网络框架就是脑科学,现在你看有一个做记忆叫哈菲尔,这是一个网络,他就是学脑的记忆,然后把它简化,我把你的功能尽量简化,简化到什么程度呢?再简化一步就什么都不是了,以这个为基础再来研究这些东西。至少在现在第一个哈菲尔网络,还有卷积的神经网络,还有竖状神经网络,这都是AlphaGO做的神经网络,它都有脑科学,为什么这个结构要这么搭,其实都是和脑相关的。

  但是话又说回来,为什么不搭界呢?这可能是脑科学发现第一层最基础的规律,这些最基础规律已经威胁人类讲到了,实际上我们还有好多东西没挖出来。我举一个例子,和围棋冠军下围棋的那个计算机,我从能量上讲,物理就是能量,人们大脑非常集中思考的时候耗的能是多少呢?相当于一个100瓦的灯泡,你要给计算机100瓦让它去打架没戏,至少给他1万、10万倍功率才能达到那个作用,这个能量极限我想按照现在计算方法是不可能突破的,肯定有一些新的规律,我猜想应该有一些新的规律藏在我们脑子里,我们脑子处理信息不是现在卷积这些计算,肯定还有新的计算方法,这些计算方法从脑科学研究来给我们做信息科学反馈。

  我觉得的确是很搭界的,比方说我们脑科学领域,尤其计算神经科学领域,刚开始基本上是无家可归,因为这个领域不存在。其实这个领域很多杂的人混在一起,这些杂的人最近几十年有的人就去做机器学习,有些人更往生物,一定情况下算理科和工科分工。这些分工是工作的关系,就是我要找一个工作,因为分工、获得兴趣更往工科方向走,有些更往理科方向走,尤其年纪大70、80年代开始的两个方面都做。比如我刚才讲强化学习,强化学习先是计算机,当时我就认为强化学习这个事情照物理方法不大好做,脑子是一个黑匣子怎么知道它是怎么回事,最好从边界开始,脑子的边界就是输入和输出,输入就是感官系统,输出就是你是手,中间的地方碰不到,你要是胡思乱想就是空中楼阁,就很不容易做。

  所以我就把强化学习认为是碰不到的地方,可是碰不到的地方从计算机强化学习的东西,说多巴胺是奖惩信号,我就一下子愣了,这是非常好的东西,这个分的越来越窄,像哲学家后来分成物理学家、化学家,的确稍微离的远一点,但是年纪大一点两个都做。

  人工智能和脑科学是搭界,搭界的程度也就是跟鸟在飞和飞机在飞差不了太多。这句话不是一句笑话,它想说明的是什么呢?人是看到了脑在飞,知道我们有一个东西在空气当中飞行,我们最后发明飞机的时候,我们借用了什么东西,我们其实只借用了一个东西空气动力学,或者说有一个法国科学家伯努利原理,我们知道有这样形式在空中一定速度划过产生一个升力,其实就用这么一个东西,飞机没有用鸟的材料,没有用鸟的飞行形式和鸟的能源供应方式,搭界不搭界,搭界,但是只是搭界到这个程度。

  如果把一只鸟和飞机来比,我不知道这个东西影射到我们今天所讨论脑智能和人工智能,会不会产生一个很恐怖的感觉,什么意思呢?人脑就是那只鸟,人工智能就是那个飞机,今天人工智能在我们认为最高端、最抽象的游戏里面已经能够把我们打的一败涂地。

  肯定会超过,没有任何疑问,就是刚才类比脑和飞机一样,肯定会超过。我觉得计算机在各方面比人强大,这是毫无疑问的,这是以后发展的方向。比如说我们为什么拖拉机比人耕地快,这个没有什么。

  关键有一个问题,大家看电影看出来的问题,计算机能够有自我意识,如果他有自我意识就非常可怕了,它就变成一个计算机族群,一旦族群之间的对抗就可怕了。这一点是心理学家的主要任务,科学家就管什么事呢?就管理解事物、造出机器,科学家有时候做的事情非常危险,造出来东西为人类服务,也可以糟蹋人类,这个东西怎么解决好象不光是科学家的事,还得是大家的事,心理学家,甚至哲学家、社会学家大家讨论在适当的时候得做一些限制,对于脑科学来讲,我相信机器复杂到一定程度你想让它进化出有自我意识是可以的,但是我们不允许进化到那个地步,这是非常重要的。

  我提供一点素材,大脑只有5%的神经元被同时激活和工作,我们还有95%的神经元很少很少用,即使说不能进化了,如果我们优化我们大脑的功能,优化我们神经网络,是不是在智力上还可以进步提高。

  关于人工智能究竟能不能超过真人智能,AlphaGO是人工智能,我们现在提的一个概念叫类人智能,叫Human likeintelligence,类人智能和人工智能区别在什么呢?

  我们想一想下围棋,人工智能解决所有的东西都是在限定环境下,有限定规则的,有确定目标情况下人工智能表现比人要好。一旦没有规定,没有确定目标,人工智能还能不能超过人的智能,这就是值得我们考虑。

  围棋是从过去打仗过来了,我们假设每一个围棋棋子都变成一个士兵,指挥这些士兵,士兵在战场位置不是固定,每个士兵有每个士兵的情绪,每个士兵有每个士兵的状态,士兵和士兵之间有人际关系,怎么控制这些士兵打败另外这些士兵,这是智能所要回答的问题,现在智能不仅仅是智能,要加入一些情感的因素,我们人类包括某些动物有集体主义精神和利他主意精神,当我们完成一个任务一个同伴牺牲为了这个群体最终完成某一个目标,人是可以做到的,如果你完全按照规则来做去制作一个人工智能产品,人工智能产品最大限度让自己存活下来,会不会为了群体利益实现最终目标,这是需要考虑的,提出来类人智能和情绪智能的概念,需要我们在智能研究中需要考虑的。

  从能量观点上我也觉得的确是我们机器可以能量多一点,也许有一个能量解决的问题,也许不用耗这么多能。我们注意力有一个瓶颈,机器也许不需要瓶颈,在这样情况下就像欧阳老师说机器算四位数乘法比我们快,这些东西都做的比我们快。关键问题在于我们能不能控制限制人工智能,现在是我们在教机器,是不是到哪个程度上我们已经教不了它们,它们自己教自己,这个问题我不知道,我现在先不想。

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