中国工程院院士戴琼海:AI下一阶段的发展核心是脑科学结合人工智能

人工智能
亿欧
戴琼海
2018-06-13 12:35
[ 亿欧导读 ] 在全球AI领袖峰会上,中国工程院院士戴琼海发表了题为《未来的人工智能》的演讲。他认为,人工智能下一阶段发展核心将是脑科学结合人工智能。
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2018年6月13日,由上海市经济和信息化委员会、上海市商务委员会、上海市长宁区人民政府指导,上海市长宁区青年联合会、亿欧公司联合主办,拼多多协办的“2018全球智能+新商业峰会”在上海长宁世贸展馆举办。

本次峰会以“AI落地,产业升级”为主题,现场聚集超过5000位AI行业内外人士,共同探讨AI目前面临哪些挑战,当下如何商业落地,未来将会怎样发展等问题。峰会采取“1+8”的组织架构,除了6月13日的“全球AI领袖峰会”外,14-15日将举办包括AI消费产品峰会、智能+新出行峰会、智能+大健康峰会、智能+新金融峰会、AI国际化峰会、智能+教育峰会、智能+新服务峰会、智能+零售峰会在内的8场垂直峰会。

在全球AI领袖峰会上,中国工程院院士戴琼海发表了题为《未来的人工智能》的演讲。他提到:

1、人工智能下一阶段发展核心是脑科学结合人工智能;

2、未来的四大技术是未来网络、未来智能、未来媒体、未来生命;

3、依靠传统学科推动的人工智能不叫人工智能;未来人工智能是认知,目前只能做到感知;

4、脑科学+人工智能的未来是脑认知;

5、脑观测推动脑模拟,推动计算机视觉、虚拟现实、无人系统的进展以及发展。

以下为戴琼海现场演讲速记:

各位大家好!

今天很高兴能参加长宁组织的“2018年全球智能+新商业峰会”,其中一个环节是由我来讲讲关于人工智能的情况。现在大家都在用人工智能,用的时候大家会发现里面有很多的不足:一是大数据训练;二是医生让人工智能训练完说这个人得肿瘤的概率是80%。我相信在这种情况下医生是不满意的,因此人工智能需要下一个环节推动,就是如何从脑科学到人工智能。

人工智能是信息产业发展脉络上的一个环节,信息产业发展每十年进入新亮点。从大型机、小型机、互联网、云计算一直到现在的智能时代,迅猛发展带动了工业、农业、生活、工作等各方面,所以IT从信息技术走向智能技术,各个行业都离不开智能,这也是上海长宁区做规划和发展愿景的期待。

我认为未来有四大技术:一、未来网络,通信,万物互联的变革,是工作和生活中最重要的武器;二、未来智能,工具工作生活变革;三、未来媒体,交互,虚实信息变革;四、未来生命,认知思维载体变革。未来脑科学能把人的思想记录下来,联合起来就是通信工具、交互认知。

人工智能与脑科学发展是两条平行线,信息技术力推人工智能。脑科学、脑认知是生命科学的最后堡垒,但由于机理不清楚、目前探索它是最困难的,这也就成为了国际上的大问题。大家知道脑发展非常缓慢,1904年到2004年已经产生了25位诺贝尔奖获得者,然而脑科学的发展仍旧是这么缓慢,制约了人生命的发展,制约了人工智能发展。大家可以看到有接近800多亿神经元以及轴突,连接起来可以形成将世界上的计算机都结合起来也没有办法逾越脑科学的进展,所以这是人类科学的前沿。

我们看到,美国、欧盟、澳大利亚、中国等各个国家都在做脑计划。做脑计划的本质是什么呢?探索脑科学的秘密,研治人类大脑成像的技术和机制,统计大脑的细胞类型。大脑细胞有800多亿神经元,但我们都不知道它是由哪些类型组成,还要建立大脑的结构图片。能不能把神经科学实验与模型统计和信息结合起来进行神经计算的研究,这是国际上的一个发展意向。一个医生通过机器人的判断说80%得肿瘤人肯定不满意,所以是需要精准的答案。

脑科学对人工智能的推动有非常大的贡献,1958年Hubel把功能机制搞出来了,于是信息科学家抓住了这个机遇,比如说Poggio开始研究H-MAX模型,最近他在MIT成立了CBM研究中心,力图从脑科学打通到人工智能的途径。斯坦福也建立了这种中心,都是在脑科学和人工智能两条平行线做交叉。

戴琼海

这两个人大家都不陌生,第一个人Hinton是深度网络的发明者,他是根据人脑功能区的特点建立新型模块的神经网络机构。第二个人Donoho是做压缩感知、稀疏性重建的。从1998年一直到2016年建立了22层到100多层神经网络,这时候视觉分类的机制已经超过了人类。

大家可以看一下下面的两个视频(亿欧注:配合现场视频播放),就是在学习小孩儿做游戏当中能不能判断路径以及成长的过程,重复性的工作能不能做好,而这是IBM在做的整套工作。深度网络的发展能不能得到AI的新突破?大家都知道Hinton在去年否定了他的成果,他说深度网络根本不是人工智能的好东西,于是他提出了“胶囊网络”,但现在他又否定了胶囊网络,认为人类认知机制不清楚、认知算法没有突破,依托传统的工程学科来推动人工智能不能成立。

IBM的首席科学家Modah建立了4096个内核,100万个神经元的系统,系统做成了小芯片,在斯坦福大学识别率到达80%。他认为在人工智能网络技术中要有新的突破必须要有脑科学的介入才能做这件事。他认为人工智能及其应用快速发展超越了预期,而脑科学的发展至今如此缓慢。

现在的人工智能就是从感知到决策到控制,未来的人工智能一定是主动的人工智能,认知到决策与控制,识别结束以后决定是对还是错。以后要做到认知,人的决策是认知而不是从感知来的。人工智能最后的技术发展一定是脑认知,对脑的发展我们连细胞类型、脑科学环路都不清楚怎么办?要进行脑观测推动脑模拟,推动计算机视觉、虚拟现实、无人系统的进展以及发展。

美国为了做这件事,美国脑计划启动了“阿波罗”计划,项目经费一亿美金,有哈佛大学、卡耐基梅隆大学、贝勒医学院做做研究,这三位科学家有做脑成像、机器学习、脑科学神经生理的三组科学家最终的目标是要建立一立方毫米大脑皮层中所有神经环路。下面这张图上面是光学成像,把10万个神经元的成像做出来,然后研究计算模型能否进行打通建立连接。

其次美国又提出了脑计划的项目,1.5亿美金给了六位哈佛大学的教授,左边三位是搞脑成像的,右边三位是搞脑科学的(亿欧注:配合现场演讲PPT)。最终要解释神经环路如何生成,神经环路受到饥饿、压力、孤独时到底是怎么样的,图上是发展状态。美国脑计划最重要的两个计划项目都是脑成像。

大家可以看到核磁成像只能看到动物的脑环路情况,上面圈一个点说明光学成像能力非常弱(亿欧注:配合现场演讲PPT),于是国际上开始做各种宽视场的成像。

这是清华大学联合上海光技术共同做的项目,目前指标是在国际上领先的。世界上最大视场高速高分率显示器,可以看到它整个结构以及神经元的环路状态。这是首次国际上小鼠听到音乐神经环路的状态,这是全脑,是国际上第一个动态全脑的图,环路打通以后为的是能力解决人工智能里环路的不确定性。下面给出的图也是听音乐的图,海马的神经元以及脑部神经元的动态状态,以及小鼠听音乐的感受。这是功能核磁和光学成像的关系,力图从脑科学里找到机理探索人工智能。

感谢大家的倾听,不足之处请大家指正!

谢谢!

附:中国工程院院士戴琼海,主要学术方向为立体视觉和计算摄像学,长期致力于该研究领域的理论和关键技术创新,主持承担了国家科技部重大基础研究973项目和国家基金委重大仪器项目,负责研制了立体视频重建与显示和新一代立体视觉理论与关键技术等,分别在2016年获国家科技进步二等奖、2012年获国家技术发明一等奖和2008年获国家技术发明二等奖。

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本文系投稿稿件,作者:戴琼海;转载请注明作者姓名和“来源:亿欧”;文章内容系作者个人观点,不代表亿欧对观点赞同或支持。

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