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類腦智能:人工智能發(fā)展的另一條路徑

日期:2020-06-23   人氣:  來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng)
簡(jiǎn)介:人工智能的迅速發(fā)展將深刻改變世界發(fā)展模式和人類生活方式。為搶抓人工智能發(fā)展重大戰(zhàn)略機(jī)遇,各國(guó)均在構(gòu)筑先發(fā)優(yōu)勢(shì)。類腦智能作為人工智能的另一條發(fā)展路徑,也是實(shí)現(xiàn)通用人工智能的最可能路徑,成為各國(guó)的關(guān)注焦點(diǎn)。 類腦智能是人工智能發(fā)展的必要路徑……

  人工智能的迅速發(fā)展將深刻改變世界發(fā)展模式和人類生活方式。為搶抓人工智能發(fā)展重大戰(zhàn)略機(jī)遇,各國(guó)均在構(gòu)筑先發(fā)優(yōu)勢(shì)。類腦智能作為人工智能的另一條發(fā)展路徑,也是實(shí)現(xiàn)通用人工智能的最可能路徑,成為各國(guó)的關(guān)注焦點(diǎn)。


  類腦智能是人工智能發(fā)展的必要路徑

 

  當(dāng)前人工智能存在兩條技術(shù)發(fā)展路徑。一條是以模型學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)智能,另外一條是以認(rèn)知仿生驅(qū)動(dòng)的類腦智能。當(dāng)前現(xiàn)階段人工智能發(fā)展的主流技術(shù)路線是數(shù)據(jù)智能,但是數(shù)據(jù)智能存在一定局限性,如:數(shù)據(jù)方面,需要海量數(shù)據(jù)和高質(zhì)量的標(biāo)注;自主學(xué)習(xí)、自適應(yīng)等能力弱,高度依賴于模型構(gòu)建;計(jì)算資源消耗比較大,CPU、GPU消耗量巨大;缺乏邏輯分析和推理能力不足,僅具備感知識(shí)別能力;時(shí)序處理能力弱,缺乏時(shí)間相關(guān)性;僅解決特定問(wèn)題,適用于專用場(chǎng)景智能。

 

  類腦智能可以解決數(shù)據(jù)智能的局限性和不足。數(shù)據(jù)方面,類腦智能可處理小數(shù)據(jù)、小標(biāo)注問(wèn)題,適用于弱監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督問(wèn)題;更符合大腦認(rèn)知能力,自主學(xué)習(xí)、關(guān)聯(lián)分析能力強(qiáng),魯棒性較強(qiáng);計(jì)算資源消耗較少,人腦計(jì)算功耗約20瓦,類腦智能模仿人腦實(shí)現(xiàn)低功耗;邏輯分析和推理能力較強(qiáng),具備認(rèn)知推理能力;時(shí)序相關(guān)性好,更符合現(xiàn)實(shí)世界;可能解決通用場(chǎng)景問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能和通用智能。


  類腦智能的定義

 

  類腦智能是受大腦神經(jīng)運(yùn)行機(jī)制和認(rèn)知行為機(jī)制啟發(fā),以計(jì)算建模為手段,通過(guò)軟硬件協(xié)同實(shí)現(xiàn)的機(jī)器智能。類腦智能具備信息處理機(jī)制上類腦、認(rèn)知行為表現(xiàn)上類人、智能水平上達(dá)到或超越人的特點(diǎn)。2019年8月,Gartner公司發(fā)布2019年新興技術(shù)成熟度曲線,公布了5大新興技術(shù)趨勢(shì),其中類腦智能、神經(jīng)芯片硬件和腦機(jī)接口作為重要技術(shù)趨勢(shì)。

 

  類腦智能發(fā)展有三個(gè)層面的目標(biāo),分別是結(jié)構(gòu)層次模仿腦、器件層次逼近腦、功能層次超越腦。具體來(lái)說(shuō),結(jié)構(gòu)層次,主要研究基本單元(各類神經(jīng)元和神經(jīng)突觸等)的功能及其連接關(guān)系(網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)),通過(guò)神經(jīng)科學(xué)實(shí)驗(yàn)的分析探測(cè)技術(shù)完成;器件層次,重點(diǎn)在于研制模擬神經(jīng)元和神經(jīng)突觸功能的微納光電器件,在有限物理空間和功耗條件下構(gòu)造出人腦規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),如研制神經(jīng)形態(tài)芯片、類腦計(jì)算機(jī);功能層次,對(duì)類腦計(jì)算機(jī)進(jìn)行信息刺激、訓(xùn)練和學(xué)習(xí),工業(yè)機(jī)器人維修,使其產(chǎn)生與人腦類似的智能甚至涌現(xiàn)自主意識(shí),實(shí)現(xiàn)智能培育和進(jìn)化,學(xué)習(xí)、記憶、識(shí)別、會(huì)話、推理、決策以及更高智能。

 

  現(xiàn)階段類腦智能研究發(fā)展依然緩慢。一是由于腦機(jī)理認(rèn)知尚不清楚。大腦是人類進(jìn)化的高級(jí)產(chǎn)物,重量約1.5公斤,占體重2%,功耗約20瓦,占全身功耗20%,當(dāng)前人類對(duì)大腦的認(rèn)識(shí)還不足5%,尚無(wú)完整的腦譜圖可參考;二是由于類腦計(jì)算模型和算法尚不精確。神經(jīng)元連接的多樣性變化性,使得前饋、反饋、前饋激勵(lì)、前饋抑制、反饋激勵(lì)、反饋抑制的建模不精確,腦功能分區(qū)與多腦區(qū)協(xié)同的算法不準(zhǔn)確;三是現(xiàn)有計(jì)算架構(gòu)和能力制約。現(xiàn)在計(jì)算系統(tǒng)是馮諾依曼架構(gòu),計(jì)算與存儲(chǔ)分離,系統(tǒng)功耗高、并行度低、規(guī)模有限,而類腦計(jì)算系統(tǒng)是非馮諾依曼架構(gòu),計(jì)算與存儲(chǔ)統(tǒng)合,高密度、低功耗,顛覆現(xiàn)有架構(gòu)的代價(jià)較大。

 

  各國(guó)高度重視積極布局

 

  先進(jìn)國(guó)家積極布局類腦智能研發(fā)。美國(guó)于2013年啟動(dòng)“BRAIN計(jì)劃”,將大腦結(jié)構(gòu)圖建立、類腦相關(guān)理論建模、腦機(jī)接口等列為研發(fā)重點(diǎn);歐盟于2013年提出“人腦計(jì)劃”,重點(diǎn)開(kāi)展人腦模擬、神經(jīng)形態(tài)計(jì)算、神經(jīng)機(jī)器人等領(lǐng)域研究;日本于2008年提出“腦科學(xué)戰(zhàn)略研究項(xiàng)目”,重點(diǎn)開(kāi)展腦機(jī)接口、腦計(jì)算機(jī)研發(fā)和神經(jīng)信息相關(guān)的理論構(gòu)建;韓國(guó)在2016年發(fā)布《腦科學(xué)研究戰(zhàn)略》,重視腦神經(jīng)信息學(xué)、腦工程學(xué)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大腦仿真計(jì)算機(jī)等領(lǐng)域的研發(fā)。

 

  企業(yè)爭(zhēng)相布局類腦智能。IBM圍繞Watson系統(tǒng)和TrueNorth類腦芯片,意圖搶先打造類腦智能生態(tài)系統(tǒng);谷歌依托全球技術(shù)領(lǐng)先地位,在現(xiàn)有谷歌大腦基礎(chǔ)上結(jié)合醫(yī)學(xué)、生物學(xué)積極布局人工智能;微軟提出意識(shí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),聲稱是具備可解釋性的新型類腦系統(tǒng)。除龍頭企業(yè)外,美國(guó)Emotiv、美國(guó)Neurallink、美國(guó)Kernel、美國(guó)Brainco、瑞士aiCTX等一批新興公司在類腦智能方面取得很多研發(fā)成果,部分進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化階段。

 

  我國(guó)積極統(tǒng)籌加速布局類腦智能。我國(guó)在2006年《國(guó)家中長(zhǎng)期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要(2006—2020)》中就把“腦科學(xué)與認(rèn)知”列入基礎(chǔ)研究8個(gè)科學(xué)前沿問(wèn)題之一。在2016年《“十三五”國(guó)家科技創(chuàng)新規(guī)劃》也將腦科學(xué)與類腦研究列入科技創(chuàng)新2030重大項(xiàng)目。2017年國(guó)務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出了2030年類腦智能領(lǐng)域取得重大突破的發(fā)展目標(biāo)。我國(guó)于2017、2019年分別成立了類腦智能技術(shù)及應(yīng)用國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室、北京腦科學(xué)與類腦研究中心,形成了“南腦北腦”共同快速發(fā)展的格局。

 

  類腦智能技術(shù)體系

 

  類腦智能技術(shù)體系分四層:基礎(chǔ)理論層、硬件層、軟件層、產(chǎn)品層。基礎(chǔ)理論層基于腦認(rèn)知與神經(jīng)計(jì)算,主要從生物醫(yī)學(xué)角度研究大腦可塑性機(jī)制、腦功能結(jié)構(gòu)、腦圖譜等大腦信息處理機(jī)制研究;硬件層主要是實(shí)現(xiàn)類腦功能的神經(jīng)形態(tài)芯片,也就是非馮諾依曼架構(gòu)的類腦芯片,如脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片、憶阻器、憶容器、憶感器等;軟件層包含核心算法和通用技術(shù),核心算法主要是弱監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)制,如脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)、對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等;通用技術(shù)主要是包含視覺(jué)感知、聽(tīng)覺(jué)感知、多模態(tài)融合感知、自然語(yǔ)言理解、推理決策等;產(chǎn)品層主要包含交互產(chǎn)品和整機(jī)產(chǎn)品,交互產(chǎn)品包含腦機(jī)接口、腦控設(shè)備、神經(jīng)接口、智能假體等,整機(jī)產(chǎn)品主要有類腦計(jì)算機(jī)、類腦機(jī)器人等。

 


 

  類腦智能當(dāng)前存在先結(jié)構(gòu)后功能和先功能后結(jié)構(gòu)兩條發(fā)展思路。先結(jié)構(gòu)后功能,主要指先研究清楚大腦生理結(jié)構(gòu),然后根據(jù)大腦運(yùn)行機(jī)制研究如何實(shí)現(xiàn)大腦功能;先功能后結(jié)構(gòu),主要是先使用信息技術(shù)模仿大腦功能,在模仿過(guò)程中逐步探索大腦機(jī)制,然后相互反饋促進(jìn)。兩條發(fā)展思路各有千秋,功能和結(jié)構(gòu)的任意發(fā)展突破都會(huì)推動(dòng)類腦智能的極大發(fā)展,因此現(xiàn)階段兩條路線并行發(fā)展。

 

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