人工智能与人脑学习差距大着呢

人工智能比

人类智能差在哪

人工智能发展还依赖于人脑研究呢

?

先来分析阿尔法狗为什么能取胜

12日在韩国首尔举行的围棋人机大战第三盘对局中，尽管出现了此前两盘没有出现的“劫争”，但人工智能“阿尔法狗”仍以176手，执白中盘胜李世石。这样，“阿尔法”在从9日开始的5盘人机大战中，已以3：0完胜。

从完胜可以看出，被“阿尔法狗”研发者津津乐道的深度学习，已经有能力让机器人在相当复杂的环境下自主学习到高度优化的决策策略。

了解人脑研究计划

中国

2008年

启动“视听觉信息的认知计算”，从人类的视听觉认知机理出发，研究与视听觉认知相关的脑信号提取、脑区定位与脑功能网路分析方法和技术等

2011年

启动“情感和记忆的神经环路基础”，以情感和记忆神经环路为主要研究对象，探讨情感和记忆相关的神经环路关键节点和路径及其与重大神经精神疾病特定临床表现之间的关系

2012年

启动“脑功能联结图谱研究计划，选择几种重要的脑功能入手来破解神经网络联结的构造和运作机理

2016年-2030年

中国脑计划酝酿启动

该计划将作为我国六个长期科学项目工程中的一个重要项目，长期资助，资助时间长达15年

美国

1989年

确定20世纪90年代为“脑的十年”

2010年

启动了“人类连接组计划”

2013年

2月，提出开展脑活动图谱计划：通过记录大脑神经元的活动情况，以期进一步理解大脑功能和治疗脑部疾病

4月正式启动，为期10年的

尖端创新神经技术脑研究计划

近年来

美国国防高级研究计划局启动了数十项旨在提高对大脑动态和机制的了解、推进相关技术应用的项目，包括将模拟大脑用于复杂信号处理和数据分析项目等

欧盟

2009年12月

欧盟宣布启动两个高风险的“未来新兴旗舰技术项目”，每个项目资助额为10亿欧元，为期10年

2013年1月

欧盟宣布人脑计划（HBP）获得批准

目标：整合已有的神经科学数据和知识，在超级计算机上模拟人脑，通过模拟达到对大脑新的理解，找到脑疾病的新治疗方案和新的类脑计算技术

计划:首先利用30个月的时间，建设涉及神经信息学、大脑模拟、高性能计算、医学信息学、神经形态计算和神经机器人等6座大型试验与科研基础设施

加拿大

2013年3月

加拿大安大略省政府宣布未来5年投资1亿加元用于有关疾病的脑科学研究

日本

1996年

制定“脑科学时代计划”，为期20年，每年投入1000亿日元，用于开展脑剖析、保护脑和创造脑的研究

策略网络

它让计算机程序挑选出比较有胜率的棋谱，抛弃明显的差棋，使总运算量维持在可以控制的范围内

AlphaGo搭建了两套模仿人类思维方式的深度神经网络

价值网络

主要用于减少搜索的深度，它不会一下子搜索一盘棋所有的步数，而是一边下一边进行未来十几步的计算

有智能却没智慧

什么是深度学习？简单理解，传统的机器学习方法一般只能挖掘简单的线性关系，而深度学习的出现改变了这种现状。深度学习使用复杂的多非线性模型表示数据之间的关系，然后使用大量的数据最终确定数据之间的关系究竟是什么。

也就是说，深度学习必须要有海量数据才能得到表现好的模型，它和大数据的关系就像火箭和燃料一样，火箭虽然厉害，但是没有大数据这个燃料也只是一堆废铁。

“大数据对人工智能的发展是一种‘取巧’，为深度学习提供了众多数据。”中国科学院副院长谭铁牛曾就深度学习做过解读。他说，这就像人类见多识广后会积累一些经验一样，机器学习也需要丰富多彩的内容。只是这个内容的数据量之庞大，与人脑学习所需不是一个数量级。因此，人工智能的学习与人脑的学习有非常大的不同。

“给一个孩子看看卡片上的苹果，他就能认识苹果，但机器要认出一个苹果，可能需要把互联网上所有苹果的照片都认一遍，标识出苹果的所有特征，才有可能成功识别苹果。”

与此同时，人脑与人工智能的很大区别还在于，人脑是一脑万用的，同一个大脑既可以识别图像，也可以听音乐，还可以识别语音；可以擦地，也可以拖地和擦桌子。但目前的人工智能显然不具备这样的能力，功能相对单一。谭铁牛认为，人类的智慧是比智能更高的层次，现有的人工智能系统，仍然局限在有智能没智慧，没有悟性的阶段，并且是有智商没有情商，不能察觉人类的情感的阶段。

仅是脑科学一大方向

浙江大学管理学院教授汪蕾表示，人工智能在更多领域的成功应用，依赖于对大脑的彻底解读，而这还有相当漫长的路要走。

“人工智能是一个用算法来模拟人脑的探索过程，它的发展取决于人们对于人脑的认识深度。”浙江大学管理学院副教授王小毅说，目前对于人脑的了解还相当初步。19世纪对人脑的研究还属于哲学范畴，现在借助脑感知技术，既可以在分子层面理解神经元的活动，也可以在采集海量人群的脑电波数据。

据悉，继基因研究之后，各国纷纷将重点集中于脑的研究，并发布了各自的脑研究计划。近年来，更是逐渐从脑的病理研究，转为脑机制与人工智能的结合研究上。

以欧盟的人脑计划举例，其研究领域大致认为三大类：未来神经科学、未来医学、未来计算。旗下涵盖13个子项目，其中就包括大脑模拟仿真、高性能计算平台等。有关专家表示，脑科学研究成果的应用目前来看主要集中在两个领域：一是脑疾病的诊断和治疗；另一大应用方向就是人工智能，即通过对脑的理解，受脑工作原理的启发，人类设计出精巧的、具有部分人类智力的机器，或计算机程式。

“人工智能是否会超越人脑智能”？欧盟人脑计划神经形态计算系统项目负责人Steve Furber表示，并不认为人类智能只是一种简单的物理参量，可以被随意设置放大至让机器模仿超越人类的地步；其次，我们还未能达到完全理解人类智慧的境界，这也是我们为什么还在不断研究人脑的原因。

综合新华社、光明日报等

有强大的“深度学习”能力：通过大样本量棋局对弈，不断从中挑选最优的对弈方案并保存下来

!

即便如此

人工智能还是比人们以为的笨很多

需要设计

人工智能：

只能按部就班地程序化的处理、需要有设计、通过人力不断完善、无法处理突发问题、遇到错误更无法及时进行修正

人类智能：

拥有创造性思维、抽象思维、跃迁式思维、适应性行为、联想能力

举例

两个研究方向

阿尔法狗的深度学习能力，本质离不开数学模型

说白了就是由人类设计好一个框架，然后人工智能系统根据这一框架去进行一系列运作

机器

人类

有抽象思维能力，当你脑海中闪现“我要打车”这一想法时，不需要计划你要打车的动作，身体就自然而然地做出相应动作

以探索大脑秘密、攻克大脑疾病为导向的脑科学研究

以建立和发展人工智能技术为导向的类脑研究

1

解决大脑三个层面的认知问题

2

大脑对外界环境的感官认知，即探究人类对外界环境的感知，如人的注意力、学习、记忆以及决策制定等

对人类以及非人灵长类自我意识的认知，通过动物模型研究人类以及非人灵长类的自我意识、同情心以及意识的形成

对语言的认知，探究语法以及广泛的句式结构，用以研究人工智能技术

读取中……

需要把互联网上所有苹果的照片都认一遍，标识出苹果的所有特征，才有可能成功识别

认识苹果

Apple

苹果

给一个小孩看看卡片上的苹果，他迅速就能认识苹果

3

人工智能：

没智慧、没悟性、没情商

有智能没智慧

人类智能：

很重要的一个特点就是好奇心，只有这样才会去探索宇宙

举例

问

连问三遍“你会下围棋吗？”

机器

是的

我不是已经说过了吗,干嘛老提同样的问题

8日，在韩国首尔，谷歌“深度思维”公司CEO德米什哈萨比斯在记者会上讲话 新华社发

问

树上有10只鸟，猎人开枪打死一只，树上还有几只？

人类

机器

无法回答（这样的脑筋急转弯问题）

这还要问吗

功能单一

人类

举例

人工智能：

设置功能单一

人类智能：

一脑万用

机器

人类

虽然据说阿尔法狗已经开始与英国国立卫生局合作提供“定制型医疗服务”，还可以扩展到其他产业领域

但是，与李世石对弈时，它会挠头发、可以喝水吗，显然不能

可以识别图像，也可以听音乐，还可以识别语音；可以擦地，也可以拖地和擦桌子

谷歌董事长埃里克施密特：“人工智能的发展会使人类变得更聪明，世界变得更美好。不管本次对决结果如何，人类都是赢家。”

“深度思维”首席执行官德米什哈萨比斯：“开发出AlphaGo的人也是人类的科学家，因此本次结果不管如何，都证明了人类的创意性。”

整理/刘桔 制图/喻峰

整理/刘桔 制图/喻峰

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