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智能为用 机器为体
来源:信息中心   作者:信息中心   点击数:696   日期:2018-07-06   字体:【

内容提要:作者从人工智能的发展史出发,介绍了人工智能的过去、现在和未来,介绍了人工神经网络、深度学习、神经形态计算和类脑计算等等,阐释了强人工智能的意义,以及它会对人类可能所产生的影响;作者预测基于神经计算机的强人工智能有望在数十年内实现。

关键词: 人工智能 神经网络 机器智能 强人工智能

 

一、 人工智能的发展

 1936年,图灵提出著名的图灵机模型,为计算机的逻辑工作方式奠定基础;1938年,香农创立“开关电路理论”,用电路实现了逻辑运算;1945年,冯·诺依曼制造出通用计算机; 1950年,图灵的《计算机与智能》这篇论文提出“机器能思考吗?”的问题,是人工智能的真正的起点;1956年,达特茅斯AI夏季研讨会开启了人工智能研究;约翰·麦卡锡、马文·明斯基(、纳撒尼尔·罗彻斯特和克劳德·香农共同发起召开人工智能讨论会, 约翰·麦卡锡提议用人工智能(Artificial Intelligence)作为这?交叉学科的名称。2006年,Geoffrey Hinton Science发表深度神经网络的论文后,学术界对人工智能研究趋热。20177月,国务院印发《新一代人工智能的发展规划》,人工智能从行业层面被提至国家层面。

人工智能最经典的定义是“以机器为载体的智能”,人的智能来自人和环境的互动和进化,机器也可以与环境互动,通过学习拥有越来越强的智能。

二、人工智能三大流派

60多年人工智能发展,总的来说有以下三大流派。

一是符号主义。符号主义基本思想就是:物理符号系统(符号操作系统)假设和有限合理性原理。一种形式化的方法,把它描述成符号的一个系统、体系去做,所以现在很多系统就是这么做,经典的人工智能也都是这么做的,包括下棋,这是很典型的一个可形式化的方面。

二是连接主义(神经网络)。又称仿生学派或生理学派,其基本思想是神经网络及其连接机制和学习算法。智能是神经网络产生的,人的智能就是我们的大脑的神经网络产生的,所以它的做法构造神经网络,试图让神经网络产生功能,这一派比如说在今天的深度学习就是这样的,人工神经网络就要做一个网络,用数据训练它,看它能不能做数据分类,如果能行,那就很好,如果不行,那就修理网络,调整模型,让它试图满足这个功能。

第三,行为主义。又称进化主义或控制论学派。基本思想是控制论及感知-动作系统。行为主义最形象的就是大家网上看到的机器大狗,一个装置要跟复杂的环境甚至于跟其他的对象进行互动,让智能从无到有,从低到高的变化过程叫行为主义。

三、未来30年:神经计算机与强人工智能

什么叫强人工智能呢?在人工智能发展到上世纪70年代的时候,就把人工智能分为两类,一类叫强人工智能,一类叫弱人工智能,或者一类叫通用人工智能,另一类叫专用人工智能。通用人工智能或强人工智能说的是什么?它有一个根本的特征,就是能够适应环境,应对未知挑战,具有自我意识,达到人类水平,因此能超越人类,这种智能才能叫强人工智能。

强人工智能以前大家觉得不可能,但是越来越多的迹象或者用词都在往这个方向上发展。

类脑计算机是可能的:人们往往会质疑:大脑奥秘尚未揭示,我们还不了解智能背后的基本原理,怎么能制造出具有“大脑智能”的类脑计算机呢?其实,这一质疑存在的问题,是没有分清“类脑”的两个层次:结构层次的仿真和功能层次的模拟。类脑计算机的“类”是从结构层次仿真入手,即采用光电微纳器件模拟生物神经元,以及神经突触的信息处理功能,网络结构仿照大脑神经网络。在仿真精度达到一定范围后,类脑计算机将具备生物大脑类似的信息处理功能和系统行为,包括“灵感涌现”等高级智能。简言之,类脑计算机不是等待理解智能或心智的机理后再行模拟,而是绕过这个更为困难的科学问题,通过结构仿真等工程技术手段间接达到功能模拟目的。类脑计算技术路线总体上可分为三个层次:结构层次模仿脑,器件层次逼近脑,智能层次超越脑。近十年来,国内外在这三个层次已经取得不少阶段性成果。如京市科学技术委员会2015年开始的北京脑计划中“脑认知与类脑计算”专项规划;美国国家能源部 2015年发布的《神经形态计算:从材料到系统架构》2016年是神经形态计算的元年,全世界已有四套神经形态计算系统在运行,这四套系统从规模上当然都比不上人脑,但大家都在往这个方向逼近,包括IBMSyNAPSE, 德国海德堡大学,欧洲人类大脑计划(Brain Scales)支持的系统的目标是2022年做出一个硬件的电子大脑,信息处理能力和人脑相当。

智能机器人、智能手机、无人机、无人驾驶、智能服务系统、大数据分析等人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活,改变世界。基于神经计算机的结构仿脑、功能类脑、性能超脑的强人工智能有望在数十年内实现。 

(来源: 2018信息技术新工科产学研联盟第一届年会

作者:北京大学信息科学技术学院  黄铁军)

 


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