AI人工智能|开头颅插芯片?让马斯克疯狂的脑机接口究竟是什么?( 三 )
之所以会有这些局限 , 是因为目前计算机普遍采用的图灵机模型取决于人对物理世界的认知程度 , 从根本上限制了机器描述问题、解决问题的程度 。计算机程序是预先设定好的 , 无法根据环境和需求变化进行自我演化 。
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类脑智能以认知仿生驱动 , 可以自我演化
类脑智能则有效突破了图灵机的局限和不足 , 是人工智能发展的必要路径 , 它受脑结构与机制、认知行为机制启发 , 以计算建模为手段 , 意图通过软硬件协同实现机器智能 。
举例来说 , 类脑智能可处理小数据、小标注问题;自主学习、关联分析能力强;通过模仿人脑可实现低功耗;逻辑分析和推理能力较强 , 具备认知推理能力;时序相关性好 , 更符合现实世界 。类脑智能甚至可能解决通用场景问题 , 最终实现强人工智能和通用智能的构想 。
有研究者预测 , 在未来二十到三十年内 , 可能会出现能够通过新的图灵测试的、具有通用人工智能的类脑人工智能 。类脑智能的成熟可以帮助科学家制造人造大脑 , 它的存储密度将赶上甚至超过生物大脑 , 能耗却更低 , 直接催生更智能的机器人、自动驾驶汽车、医疗诊断等人工智能交互系统 。
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英国科学家图灵提出了判断机器是否能够思考的“图灵测试”
国内外的研究:政府和学术界主导
面对在研究上还有重重大山、但未来应用前景和价值无限的脑科学领域 , 包括美国、欧盟、日本、澳大利亚在内的国家 , 都设立了脑科学研究计划 。
大家的发展方向大体一致 , 发力点各不相同 。美国侧重于研发新型脑研究技术;欧盟主攻以超级计算机技术来模拟脑功能;日本聚焦以狨猴为模型研究各种脑功能和脑疾病的机理;我国则提出了“一体两翼”结构的中国脑计划 。
美国创新性神经技术大脑研究计划
2013年 , 美国时任总统奥巴马宣布启动“创新性神经技术大脑研究”计划(Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies (BRAIN) Initiative) , 通过绘制脑部动态图像的方法 , 研究大脑功能和行为的复杂联系 , 了解大脑对大量信息的记录、处理、应用、存储和检索的过程 , 帮助研究人员找到治疗、治愈甚至防止老年痴呆症、创伤性脑损伤等脑部疾病的新方法 。
日本神经科学研究计划
2014年 , 日本科学家发起了神经科学研究计划(Brain Mapping by Integrated Neurotechnologies for Disease Studies , Brain/MINDS) 。Brain/MINDS计划另辟蹊径 , 想要通过融合灵长类动物狨猴多种神经技术的研究 , 弥补曾经利用啮齿类动物研究人类神经生理机制的缺陷 , 建立狨猴脑发育和疾病发生的动物模型 。
欧洲“人类脑计划”
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欧洲“人类脑计划”更强调对数据的收集和使用
同样是在2013年 , 欧盟推出了由15个欧洲国家参与、预期10年的“人类脑计划”(Human Brain Project , HBP) 。与美国不同的是 , 欧洲“人类脑计划”侧重于通过超级计算机技术来模拟脑功能 , 以实现人工智能 。他们想通过实验收集的分子的、细胞的、解剖学等数据复制大脑的详细信号 , 再应用到计算机技术上 , 而非发展脑认知方面的研究成果 。
由于经费有限 , 欧洲的“人类脑科学计划”推出不到一年 , 就决定不再资助脑认知研究 。虽然这个决定遭到欧洲脑科学领域多达150名科学家的联合抵制 , 但是脑认知领域从欧洲HBP计划中割裂出去 , 却已经成为既定的事实了 。
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