處于高速發(fā)展期的人工智能也遇到了“成長中的煩惱”。
在人工智能應(yīng)用逐漸普及到各種生活場景之后，如何讓機(jī)器進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)“理解、推理、決策、可解釋”的認(rèn)知智能成為了AI研究的熱點(diǎn)和趨勢。未來的AI能否更智能，認(rèn)知智能技術(shù)的突破是關(guān)鍵所在。
在7月11日舉行的第三屆世界人工智能大會（WAIC）“認(rèn)知智能 改變世界”行業(yè)論壇上，與會的專家學(xué)者圍繞探索認(rèn)知智能的未來和可能展開了討論。
“這幾年人工智能如火如荼，但也應(yīng)該清醒地認(rèn)識到，這樣的繁榮更多還是在應(yīng)用層面上，依靠的是現(xiàn)在的數(shù)據(jù)和計(jì)算能力，對于算法本質(zhì)性的創(chuàng)新仍然有限?！闭搲希瑥?fù)旦大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院教授、類腦智能科學(xué)與技術(shù)研究院副院長林偉在主題演講中談道。

論壇結(jié)束后，林偉就類腦智能技術(shù)以及人工智能的未來發(fā)展等問題接受了記者的專訪。

林偉 WAIC 圖

類腦智能是人工智能由弱到強(qiáng)的突破口
林偉認(rèn)為，從單純依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動到數(shù)據(jù)驅(qū)動和模型驅(qū)動并行，是AI發(fā)展到一定階段的自然趨勢。
“模型的建構(gòu)對于提高人工智能的效率和可靠性非常重要?！绷謧ヒ孕鹿诜窝滓咔榕e例，新冠肺炎雖然是新出現(xiàn)的疾病，但只要具備了足夠多的病例樣本，就可以針對性地改進(jìn)算法。在算法的加持下，醫(yī)學(xué)影像診斷將變得更加精準(zhǔn)，也減少了單純依靠人工診斷而產(chǎn)生的誤判可能性?！斑@需要我們搭建好有關(guān)疾病的數(shù)學(xué)模型，有了合理、完善的模型框架，除了應(yīng)用于疾病診斷，還能實(shí)現(xiàn)對疫情的預(yù)測，及早進(jìn)行防控部署。”林偉說。
“從廣義上來說，現(xiàn)在的人工智能研究，也應(yīng)該是類腦智能研究的范疇。數(shù)學(xué)、模型、算法對類腦智能研究起著重要作用。類腦智能作為人工智能由弱向強(qiáng)跨越式發(fā)展的重要突破口，已成為全球科技和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的前沿陣地?！弊鳛轭惸X智能研究領(lǐng)域的學(xué)者，經(jīng)常有人向林偉問起，究竟什么是類腦智能？在他看來，類腦智能研究主要分為三個(gè)方面，認(rèn)識腦、模擬腦、增強(qiáng)腦。
林偉告訴記者，類腦智能研究第一步是認(rèn)識腦。搞清楚大腦到底是怎么樣工作的，這個(gè)過程對認(rèn)知腦非常關(guān)鍵。要從認(rèn)識一個(gè)腦細(xì)胞開始，積累數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)規(guī)律。
那么何為模擬腦？在林偉看來，某些大腦局部的一些功能，是應(yīng)當(dāng)以數(shù)學(xué)模型的方式有限或者無限地表現(xiàn)出來，這是模擬腦領(lǐng)域非常重要的研究前景。
而關(guān)于增強(qiáng)腦，林偉認(rèn)為，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域可以率先進(jìn)行實(shí)踐?！氨热缯f某些病患，部分功能喪失。我們可以通過和相應(yīng)生物醫(yī)學(xué)工程的專家合作，把相應(yīng)的算法、控制器植入到相應(yīng)的腦區(qū)里邊去，替代某些喪失的功能?！?br /> “完全替代人腦我想現(xiàn)階段還做不到?！痹诹謧タ吹剑總€(gè)人的大腦都是有差別的，能替代也只是一部分。人與人之間也差別很大，即使做出來模擬大腦，那也是個(gè)體的大腦。他認(rèn)為用“增強(qiáng)腦”表述更為恰當(dāng)。
“數(shù)學(xué)家應(yīng)該發(fā)揮更大的推動作用”
“幾百年前，人類對大自然和整個(gè)宇宙的關(guān)心，不亞于現(xiàn)在社會對大數(shù)據(jù)規(guī)律挖掘的關(guān)心?！绷謧フJ(rèn)為，很多機(jī)器學(xué)習(xí)雖然在某些方面實(shí)現(xiàn)了智能應(yīng)用，但目前的AI技術(shù)與真正的人工智能還是有距離，人工智能所運(yùn)用的基本數(shù)學(xué)框架和理論，有的還是停留在1980年代。機(jī)器學(xué)習(xí)在創(chuàng)造性、靈感方面還是無法實(shí)現(xiàn)。
“我一直在各種場合呼吁，數(shù)學(xué)家應(yīng)該發(fā)揮更大的推動作用?！绷謧ケ硎?，在歷次人工智能實(shí)現(xiàn)本質(zhì)性的跨越式的發(fā)展時(shí)，幾乎都是數(shù)學(xué)家起到了核心的作用。
而他也清楚，業(yè)界目前可能還是更多地考慮AI技術(shù)能否賦能具體的業(yè)務(wù)，關(guān)注的是各種現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用場景。林偉也希望業(yè)界的翹楚們，能夠鼓勵(lì)研發(fā)團(tuán)隊(duì)做一些原創(chuàng)性、顛覆性的探索。例如在人腦未知領(lǐng)域進(jìn)行深耕研究，開發(fā)出新一代的算法框架，推動下一代人工智能技術(shù)盡早到來。
當(dāng)天的論壇上，來自華院數(shù)據(jù)的科學(xué)家徐清也受邀發(fā)言，他所關(guān)注的是以優(yōu)化算法提升人工智能在各種現(xiàn)實(shí)環(huán)境中抗干擾能力的話題。

這一想法和林偉的思考不謀而合?！澳Ｐ万?qū)動當(dāng)然也必須考慮數(shù)據(jù)模型的抗干擾性。”在林偉看來，這正是世界人工智能大會舉辦的意義所在，不同研究者之間的觀點(diǎn)不謀而合，在自由交流中碰撞出更精彩的火花。