新人工智能系統 速度媲美人類(lèi)大腦

　　哈佛大學(xué)的研究團隊如今正著(zhù)手解決這一問(wèn)題。他們希望能弄清，是怎樣的大腦活動(dòng)過(guò)程賦予了人類(lèi)識別圖形的出色能力。他們的終極目標是，研發(fā)出仿生計算機系統，從而制造出更加聰明的人工智能系統。受人類(lèi)大腦啟發(fā)而研發(fā)出的智能計算機可以用來(lái)察覺(jué)網(wǎng)絡(luò )入侵、讀取核磁共振圖像、甚至能駕駛汽車(chē)。

　　北京時(shí)間1月27日消息，據國外媒體報道，美國科學(xué)家近日獲得了2800萬(wàn)美元(約合1.84億人民幣)的研究經(jīng)費，用于設計一款能與人類(lèi)識別圖形速度相媲美的計算機系統。

　　情報機構要處理的數據越來(lái)越多，這些數據都必須進(jìn)行迅速分析，但問(wèn)題是，人類(lèi)很難保持這樣的工作速度，計算機的學(xué)習能力又很有限。哈佛大學(xué)的研究團隊如今正著(zhù)手解決這一問(wèn)題。他們希望能弄清，是怎樣的大腦活動(dòng)過(guò)程賦予了人類(lèi)識別圖形的出色能力。他們的終極目標是，研發(fā)出仿生計算機系統，從而制造出更加聰明的人工智能系統。

　　人類(lèi)天生就擅長(cháng)識別圖案，一個(gè)東西只需要看幾次，再次見(jiàn)到的時(shí)候就能認出來(lái)了。計算機則不然，就算訓練上千次，也很難培養出這樣的能力。受人類(lèi)大腦啟發(fā)而研發(fā)出的智能計算機可以用來(lái)察覺(jué)網(wǎng)絡(luò )入侵、讀取核磁共振圖像、甚至能駕駛汽車(chē)。

　　據哈佛大學(xué)工程與應用科學(xué)學(xué)院(SEAS)稱(chēng)，為了弄清為何人類(lèi)和其它哺乳動(dòng)物能夠做到這一點(diǎn)，研究人員記錄了大腦視覺(jué)皮層的活動(dòng)情況，并使用創(chuàng )新技術(shù)將它們之間的聯(lián)系繪制出來(lái)?！　⊙芯咳藛T使用腦科學(xué)中心的世上首臺多波束掃描電子顯微鏡對這些切片進(jìn)行掃描，并拍攝照片。利用這一方法，該團隊便能夠獲得這些數據的三維圖像。

　　接下來(lái)，他們再使用逆向工程處理這些數據，并將其運用到高智能計算機算法的研發(fā)中去。

　　高級情報研究計劃署(IARPA)將資金撥給了哈佛大學(xué)工程與應用科學(xué)學(xué)院(SEAS)、腦科學(xué)中心(CBS)、以及分子與細胞生物學(xué)系?！斑@是一個(gè)巨大的挑戰，它的規模類(lèi)似于人類(lèi)基因組計劃?！痹擁椖康念I(lǐng)導、分子與細胞生物學(xué)系和計算機科學(xué)系的助理教授戴維·考克斯(David Cox)說(shuō)道。

　　“要記錄這么多神經(jīng)元的活動(dòng)、并繪制出它們之間的聯(lián)系，單是這一項工作就具有巨大的科學(xué)價(jià)值，但這只是我們項目的頭一半而已?！薄暗任覀兣辶舜竽X學(xué)習方法的基本準則之后，我們遲早會(huì )設計出一款能夠媲美、甚至超越人類(lèi)的計算機系統?！?/span>

　　在該研究的第一階段，老鼠會(huì )接受訓練，識別計算機屏幕上的物體。與此同時(shí)，考克斯的團隊會(huì )使用洛克菲勒大學(xué)的高級激光顯微鏡記錄視神經(jīng)的活動(dòng)情況。記錄下這些活動(dòng)之后，研究人員會(huì )從老鼠的大腦中抽取出一塊約1立方毫米的腦組織，并在分子與細胞生物學(xué)教授杰夫·利奇曼(Jeff Lichtman)的實(shí)驗室中切成超薄的切片。接下來(lái)，研究人員會(huì )使用腦科學(xué)中心的世上首臺多波束掃描電子顯微鏡對這些切片進(jìn)行掃描，并拍攝照片。

　　“這是一次絕妙的機會(huì )，我們得以看見(jiàn)一片完整的視覺(jué)皮層切片的全部細節?！崩媛f(shuō)道?！拔覀儗﹂_(kāi)始研究感到十分激動(dòng)，但絕不會(huì )幻想這是件容易的事情?！薄斑@些數據超過(guò)了一個(gè)帕字節，相當于160萬(wàn)張光盤(pán)的容量。它們將被送到計算機科學(xué)系的漢斯皮特·菲斯特那里，然后他將使用一定的算法來(lái)重建細胞邊界、突觸和細胞之間的聯(lián)系?！?/span>

　　利用這一方法，該團隊便能夠獲得這些數據的三維圖像?！氨敬雾椖坎粌H能拓寬腦科學(xué)的邊界，還能為腦科學(xué)領(lǐng)域創(chuàng )造更多可能?！狈扑固卣f(shuō)道?！拔覀儗⒗门帘忍丶壍慕Y構數據和功能數據重建神經(jīng)回路，其規模之大是前所未有的?！薄斑@需要我們在數據管理、高性能計算機、計算機視覺(jué)和網(wǎng)絡(luò )分析領(lǐng)域取得新的進(jìn)展?！?/span>

　　該團隊將使用研究得到的圖像，弄清大腦是如何利用視覺(jué)皮層的神經(jīng)元聯(lián)結來(lái)識別和解讀圖案的。通過(guò)將這些發(fā)現運用到計算機算法中，該團隊立志研發(fā)出比現在的計算機更快、更智能的人工智能系統。這將幫助計算機利用數據進(jìn)行推斷，還將有助于機器人視覺(jué)和定位技術(shù)的研發(fā)。

　　“我們還有艱巨的任務(wù)要去完成，但這項研究將幫助我們弄清我們大腦中的特別之處?！笨伎怂拐f(shuō)道?！氨敬雾椖孔盍钊思?dòng)的一點(diǎn)是，我們正在研究人類(lèi)大腦運作的基本方式?！?/span>