日媒：AI越來越接近人類大腦

日本媒體報道稱，人工智能（AI）是模仿大腦的一項技術(shù)，如今，使其進一步接近大腦的研究正得到推進。日本情報通信研究機構(gòu)將開發(fā)像人類的大腦那樣、以少量范本即可學習的AI，而東芝則以AI再現(xiàn)了大腦把握空間部位的一部分。發(fā)揮能進行靈活的思考、能源消耗少的大腦的優(yōu)勢、在對話機器人開發(fā)等沒有正確答案的領(lǐng)域推動AI浸透的趨勢或?qū)⒓铀佟?/span>

《日本經(jīng)濟新聞》網(wǎng)站7月2日報道，從作為現(xiàn)在AI主流的深度學習來說，大多采取的機制是，讓模仿大腦形成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習龐大數(shù)據(jù)，使其變得聰明。如果可供學習的數(shù)據(jù)較少，則無法使用AI。另一方面，對人類來說，很多事情即使是第一次體驗也能憑感覺進行應(yīng)對。日本情報通信研究機構(gòu)的筱崎隆志指出，“如今的AI和生物的大腦明顯不同”。這是現(xiàn)在的AI難以應(yīng)付日常對話等的原因之一。

報道稱，該機構(gòu)開發(fā)出了新型AI。其采用的是將通過數(shù)據(jù)學習的部分和即使沒有數(shù)據(jù)也能自發(fā)作出判斷的部分結(jié)合起來的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。例如，對于能否將飛機和汽車等交通工具，還有貓和狗等動物分成10個種類的測試，與目前的AI比較，發(fā)現(xiàn)在數(shù)據(jù)多的情況下準確度基本相同，但在數(shù)據(jù)少的時候，新型AI的準確度更高。

▲2019年6月6日，在人工智能小鎮(zhèn)的浙江強腦科技有限公司內(nèi)，一名殘疾人在試用人工智能手臂來抓握水杯。（新華社）

報道介紹，目前的深度學習是讓通過數(shù)據(jù)學到的內(nèi)容反饋到AI整體，但“人類并不會對大腦整體進行反饋”。新型AI僅讓屬于判斷結(jié)果的輸出端反饋學到的內(nèi)容，在機制上更接近大腦。

在不易出現(xiàn)典型癥狀等的疾病的診斷等方面，難以憑借過去的數(shù)據(jù)學習規(guī)律性，因此新型AI的利用受到期待。而在自動駕駛領(lǐng)域，新型AI將能掌握對向車輛和行人的預(yù)想不到的行為。

據(jù)稱，將人類大腦的神經(jīng)細胞連接起來的神經(jīng)軸突的長度合計達到10萬公里以上，明顯長于日本的高精度超級計算機“京”的全部布線的長度。布線的長度被認為形成了思考的多樣性等。

另一方面，大腦的能耗僅為20瓦，是“京”的60萬分之1。可以說大腦是能進行多樣化判斷的能耗極少的“計算機”。

此外，利用AI再現(xiàn)大腦神經(jīng)回路的研究也在推進。東芝與美國約翰霍普金斯大學攜手，通過AI再現(xiàn)了在大腦內(nèi)負責掌握空間的海馬體神經(jīng)細胞的一部分功能。研究人員通過半導(dǎo)體電路制造了老鼠的海馬體神經(jīng)回路，連處理方式都忠實重現(xiàn)。

報道稱，AI通常利用0和1的數(shù)字處理來機械地進行計算。與此相反，大腦內(nèi)的神經(jīng)細胞則以模擬處理運行，即利用隨著放電狀態(tài)而產(chǎn)生的電信號來處理信息，機制有所不同。

▲資料圖片：在日本東京的三菱東京UFJ銀行支行，一個“Nao”機器人蹲在墻邊充電（2015年4月13日攝）。這個機器人能夠用日語、英語和中文向顧客講解銀行的業(yè)務(wù)。（新華社）

東芝促使半導(dǎo)體電路進行模擬處理，使AI接近了大腦的機制。該公司認為，有望推動能處理龐大信息、且以低耗電量運行的小型機器人的開發(fā)等。

在海外，接近大腦的AI的開發(fā)也在推進。英國“深層思維”公司2018年利用模仿大腦功能的AI，開發(fā)出了搜索道路的最佳路線的技術(shù)。

美國IBM也開發(fā)了模擬100萬個神經(jīng)細胞的半導(dǎo)體電路。并非像現(xiàn)在的個人電腦那樣，每次都通過CPU（中央處理器）處理從存儲器中提取的信息，而是像大腦一樣，在電路之間交換電信號，進行信息處理，這樣能降低耗電量。

▲資料圖片：在日本東京舉行的一場為《洛比周刊》發(fā)售做宣傳的活動上，100臺“洛比”機器人整齊劃一地跳起舞蹈（2015年1月20日攝）。（新華社）

AI正在各個領(lǐng)域得到利用，但鎖定為一個功能的情況很多，需要準備符合特定用途的AI。與此不同，大腦只要一個即可應(yīng)對所有事情。更像大腦的AI被期待承擔多個任務(wù)。

東京大學的副教授高橋宏知表示“如果希望獲得多樣性和自律性，要向大腦學習的東西還有很多”，指出開發(fā)接近大腦的AI的必要性。