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地发生了。

下载论文网 /3/view—12956838.htm  时至今日,人工智能应用方向层出不穷、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,我们走进了刚刚在安徽合肥成立的“类脑智能技术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表示,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的推动作用。

“现在的深度学习人工智能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。

吴枫说,相比于“完全信息博弈”的围棋,《星际争霸》作为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。

吴枫解释,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   据了解,“类脑智能技术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。

?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。

吴枫说,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,将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。

吴枫解释,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、类脑芯片类脑机器人等,其中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。

(本文转自《科技日报》)。

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