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huozm32831 2022-01-30 21:11
为了进一步加强脑科学和人工智能的合作,架起连接脑科学与人工智能的实际桥梁,我专门造了一个新词: “智元(Wiston)”,意思是具有独立智能功能的基本神经回路。以“智元”作为基本单元构造的人工智能系统,将是可解释、可预期和可信任的。以“智元”为基础,我们通过加强脑科学和人工智能的合作,有望更快破解“一群神经元是如何形成概念的?”这个最重要的问题。

智元:脑科学与人工智能的桥梁

《人工智能的认知神经基础白皮书》序言



01

脑科学对AI的必要性

把人工智能这个概念送上历史舞台的1956年达特茅斯夏季研讨会共讨论了七大问题,问题3就是“神经网络:一群神经元是如何形成概念的?”,我认为这是人工智能需要回答的最重要的问题,也是脑科学需要回答的最重要的问题。

“一群神经元”,这是神经科学的研究对象,“形成概念”,这是认知科学的研究对象,这个最重要的问题,正是认知科学和神经科学的连接点。认知科学研究智能现象,主要采用自顶向下的方法,神经科学研究脑的结构,主要采用自底向上方法。



认知科学和神经科学都属于脑科学,它的研究对象是脑及其智能现象,被称为“自然科学的最后疆域”,进展速度不如人工智能那么让人眼花缭乱。这是因为,人工智能是一门技术,目的是构造越来越智能,因而越来越复杂的系统,它的进步比较容易看得到。相比之下,生物神经系统是个盘根错节的黑暗丛林,生物智能是复杂的动力学现象,还缺乏有效的数学工具,因此任何一点儿进步都十分艰难。

人工智能并不能因进步快而沾沾自喜。当前人工智能系统和生物神经系统相比,还是小巫见大巫。例如智源研究院去年发布的人工智能大模型“悟道2.0”,参数规模达到1.75万亿,但还不到人类大脑连接数量的2%,而且其基本单元和连接方式都比生物系统简单得多。视觉是研究人员最多、应用最广的方向,但是已有视觉模型都难望生物视觉之项背,今年热点是视觉大模型,如果要在像素级进行视觉空间关系训练,集合全球算力都不够,更逞论时空关系联合训练。

说到算力,人们往往会说强大的人脑是个低功耗系统,这是认识错位。用人工智能的术语来说,人脑的低功耗是“推理”过程低功耗,而不是“训练”过程低功耗。人脑是亿万年进化的产物,进化就是一种训练过程,大自然训练出人脑这个复杂网络,消耗了巨量太阳能,相比之下,全球算力功耗算得了什么呢?

02

脑科学有大量AI尚未借鉴的宝藏

以“机器学习+大数据/复杂环境+大算力”模式训练大规模智能模型,确实可以解决不少问题,但 天下没有免费的午餐,强大智能是以巨大训练成本为前提的,训练人脑花费的“天价”,人类付得起吗?因此, 借鉴生物大脑这个已经训练成功的“蓝本”,模拟生物大脑的精细神经结构和信息加工机理,却可能是实现更强大、更通用人工智能的最短路径。

借鉴脑科学研究成果,并不是说默默等待脑科学最新进展,事实上,脑科学大量已有进展尚未在人工智能领域得到有效利用。例如,目前人工神经网络所用的神经元模型,还是1943年的麦卡洛克-皮茨(M-P)模型,训练的理论依据,还是1949年提出的赫布学习规则(Hebb Learning Rule)。在脑科学领域,有许多与智能行为密切相关的认知范式、神经活动机理等“宝藏”等待人工智能领域研究者开发和利用,并以此推动生物智能启发的人工智能模型算法研究新范式。



因此,智源研究院与2020年8月,设立“人工智能的认知神经基础重大研究方向”,就是要促进脑科学和人工智能的交叉,促进两个领域学者的交流和合作。作为认知神经基础重大研究方向的重要成果,智源生物智能开源开放平台已经在去年正式上线。同时智源研究院还在去年设立了生命模型研究中心,从模拟高精度生命系统的角度开展交叉领域前沿探索。

03

智元:有脑科学依据的智能单元,构建新一代AI

为了进一步加强脑科学和人工智能的合作,架起连接脑科学与人工智能的实际桥梁,我专门造了一个新词: “智元(Wiston)”,意思是具有独立智能功能的基本神经回路。

事实上,脑科学已经发现了很多“智元”,例如这份报告第2章提到的位置细胞和网格细胞、第3章提到的吸引子网络、赢者通吃网络,众所周知的视皮层简单细胞和复杂细胞,以及近期热门的记忆痕迹细胞等,已经遍及感知、定位、学习、决策、记忆等多种智能。

可惜的是, 这些进展都没跳出“细胞/神经元”这个神经科学术语,因此我提出“智元”概念,就是要把相对独立的智能和实现这种智能的一群神经元(及其网络连接)作为一个整体单元。以“智元”作为基本单元构造的人工智能系统,将是可解释、可预期和可信任的。

当然更重要的是,从“智元”开始,我们就已经开始回答“一群神经元是如何形成概念的?”这个最重要的问题了。


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