中国科学家:AlphaGo赢了,但其实它远不及人脑

5月23日,AlphaGo与顶级围棋大师柯洁上演巅峰对决,许多看客认为,柯洁也许可以拿下这一局,但落败还是不可避免发生了。

时至今日,人工智能的应用方向层出不穷、饱受期待。欧盟启动了投资十亿欧元的“人类脑计划”,美国启动了“美国脑计划”;今年,人工智能首次被写入我国政府工作报告,我国也即将启动“中国脑计划”,发展脑科学与类脑人工智能。

“人工智能”目前还远不及人脑

什么是类脑人工智能?它与深度学习人工智能有什么不同?为什么要发展类脑人工智能?带着好奇,记者走进了5月13日刚刚在安徽合肥成立的“类脑智能技术及应用国家工程实验室”。

“虽然AlphaGo屡次战胜围棋大师,但目前深度学习人工智能技术还远不能与人脑相比。”实验室主任、中国科大信息学院执行院长吴枫教授告诉记者,现有的科研水平对人大脑的认识只有百分之几。人脑经过几亿年进化,具有超强的智能和超高的稳定性。如果能够探明并掌握人脑运行的机理与规律,对人工智能的发展有极大推动作用。

“现在的深度学习人工智能是人工智能的一个重要发展方向。”吴枫教授介绍,近年来,深度学习人工智能取得了很多的成就,但也具有很多局限性——深度学习需要大量的数据和限定应用场景的学习,一旦数据量不够充分或者应用场景变数太多,就无法表现出令人满意的性能。

“比如,在《星际争霸》游戏比赛中,人工智能至今无法达到最低级别的专业选手水平。”吴枫教授说,相比于“完全信息博弈”的围棋,《星际争霸》作为是一款实时类策略类游戏,玩家要根据不完全的信息评估并及时作出一系列策略实施。

“能耗过高也是一个重大缺陷。”吴枫教授告诉记者,人脑是自然界几亿年进化的高级智能产物,具有强大的新环境适应能力、新信息与新技能自动获取能力、复杂环境下稳定有效的决策能力和低功耗的复杂任务处理能力等。“虽然大脑每时每刻要处理大量的问题,但能耗只有25瓦,人工智能采用的主流GPU服务器能耗通常则高达几千瓦。”

“类脑人工智能是要充分学习和借鉴人脑的优点,从机制和机理上让人工智能可以像人脑一样运作。”吴枫介绍,具有相同运算能力水平的神经网络,最新的寒武纪深度学习芯片能耗比传统GPU低1—2个数量级,而类脑智能技术及应用国家工程实验室正在研制的神经形态芯片,预期能耗比寒武纪还要再低1—2个数量级。

多学科交叉探寻人脑奥秘

记者了解到,“类脑智能技术及应用国家工程实验室”交叉融合了中科大多个学科的力量,同时联合复旦大学、中科院沈阳自动化研究所、中科院微电子所、中科院电子学研究所、中科院神经科学所以及百度公司、科大讯飞、微软亚洲研究院等单位共建。

类脑智能国家工程实验室理事会理事长、中国科学技术大学校长万立骏院士表示,“类脑是人工智能发展的重要途径,通过发展类脑智能可以揭示人脑信息处理的途径,有利于完备智能技术体系,推动我国智能产业发展。”在多学科先进研究力量的合作之下,实验室计划通过基础研究,大规模获取脑成像数据,各种微观层面的脑数据,用人工智能技术进行分析。

“这是一个浩大工程,比如,小鼠脑的分析数据就有几百个G。我们分析之后,运用多学科交叉的研究手段,来了解脑的工作机理。”吴枫告诉记者,在此基础上,实验室将发展更好的神经网络模型和方法,开发具有适应性更强,具有小样本迁移学习能力的人工智能技术;根据大脑的计算机理来发展神经形态芯片和并行计算系统,开发低功耗、低发热、高性能的新型计算芯片。

实验室将建立类脑智能的全链条技术体系:脑认知与神经计算平台、类脑感知与信息处理平台、类脑芯片研发平台、类脑智能计算平台、量子人工智能科研平台、类脑智能机器人平台等,并完成类脑感知与信息处理、类脑芯片、人工智能量子模拟器、类脑智能机器人等方面的原型产品,为我国智能技术与产业的跨越发展提供创新源动力。

实验室实行一对一的合作机制:企业通过工程实验室了解更新的技术,把相关技术通过应用推动;高校和研究院所则在共同的研究兴趣上进行科研合作。

“类脑智能”有望撬动千亿市场

“实验室具有灵活产学研推动机制。”吴枫告诉记者,实验室将充分利用各级政府的投资,建设定位于人工智能的大科学装置,建立公益性平台“合肥市类脑智能计算中心”。建设智能技术及产业所需的计算资源和数据资源,并将智能技术进行封装,面向科研和企业用户提供云服务。

“我们还要建立一家商业化的运营公司,并针对性地提供定制服务。”吴枫说,如此可以实现持续稳定的收入,对有效支撑计算中心的运行和智能技术的迅速迭代“非常有意义”。

事实上,这种政府投资,大学负责管理,事业单位负责公益运营,加上企业市场化运作的新型运行模式,同时保障了基础科研的持续性和对应用需求的迅速反应,能够迅速抓住热点、使成果迅速产业化。

类脑技术可分支为类脑视觉、类脑听觉、类脑芯片和类脑机器人等,这些分支我们熟悉的应用分别有虚拟现实、智能语音、类脑芯片、量子计算机、类脑机器人等领域。作为智能时代的共性核心技术,类脑智能技术能够与社会各行业相结合,具有极强的产业带动性,对信息处理、芯片、机器人、物联网、高性能计算等相关产业的快速发展和升级将起到有效的推动作用。

权威数据表明,到2018年中国人工智能市场将逼近1000亿元。类脑人工智能技术处于产业的核心,也将在以上相关领域直接或间接撬动巨大的产业市场。

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