人腦的奧秘至今都吸引著許多科學(xué)家的探索，說起來你可能不信，電腦本來也是這個探索的一項(xiàng)成果之一，雖然今天電腦的工作原理同人腦毫無相似之處，但這并不是它們的發(fā)明者的本意。目前，電腦對我們來說是一項(xiàng)優(yōu)秀的工具，但它無法幫我們洞悉智力的本質(zhì)，哪怕是現(xiàn)在流行的人工智能，同這個目標(biāo)也相去甚遠(yuǎn)。
不過有人已經(jīng)注意到了這一點(diǎn)并開始了一些相關(guān)的研究，希望能從大腦的結(jié)構(gòu)中借鑒一些東西并將其應(yīng)用到計算機(jī)上，同時也借助在計算機(jī)上的應(yīng)用來試圖幫我們更深一層的理解智力產(chǎn)生的原因。
在長沙舉辦的人工智能湖南論壇上有兩位演講者都提到了這項(xiàng)學(xué)科：姚新教授的“類腦計算”和郭愛克院士的“類腦智能”，雷鋒網(wǎng)對姚新教授進(jìn)行了專訪，在采訪中，姚新教授同我們詳細(xì)的介紹了這門學(xué)科的緣起、發(fā)展、以及對未來的展望。
雷鋒網(wǎng)：你講的題目是類腦計算，同郭院士講的類腦智能之間有什么區(qū)別和聯(lián)系呢？
姚新：還是不太一樣的，郭院士講的東西還是一些比較基礎(chǔ)，根本的理論。因?yàn)樗菑哪X科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)的角度來講的，是一個真正根本的科學(xué)理論，而我的研究實(shí)際上是從他們那里學(xué)習(xí)一些好的機(jī)理和思想，然后去探索怎么把他們的理論應(yīng)用到計算機(jī)系統(tǒng)中去。
雷鋒網(wǎng)：類腦計算這門學(xué)科是什么時候形成的，怎樣形成的呢？
姚新：它的形成最初是基于一個非常樸素的觀察。我們發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在計算機(jī)科學(xué)的發(fā)展方向其實(shí)不是100%按照我們最開始希望計算機(jī)去的那個方向發(fā)展的。在早期，至少在國內(nèi)，我們都管它叫電腦。從這個名稱就可以看出來最開始我們造計算機(jī)的時候其實(shí)是希望造出一個可以像人腦一樣工作的人工系統(tǒng)的。不過這么多年過去，我們發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在的計算機(jī)跟人腦其實(shí)在某種程度上可以說是越走越遠(yuǎn)。就比如說我們現(xiàn)在學(xué)計算機(jī)科學(xué)，一定要先學(xué)編程。跟人腦一比較，我們就可以發(fā)現(xiàn)人腦的學(xué)習(xí)能力和計算機(jī)的學(xué)習(xí)能力有著根本的差別。計算機(jī)就擅長一些比較“死”的東西，比如說計算一個數(shù)據(jù)，但是很多感知性的東西人特別快，比如識別人臉啊，或者自然語言的對話啊。就算你不會湖南話，別人講十句你可能也能猜出來幾句。所以大家就想，我們是不是還是應(yīng)該從自然界學(xué)一些知識應(yīng)用到計算機(jī)中去，這樣就有了這門學(xué)科，其實(shí)追根溯源的話最早都能追溯到五六十年代去了。
雷鋒網(wǎng)：類腦計算主要是想借鑒和學(xué)習(xí)人腦的哪些東西？
姚新：主要還是想借鑒生物大腦的機(jī)理。通過了解生物大腦機(jī)理來想辦法把它變成計算機(jī)系統(tǒng)的一些算法，或者構(gòu)造一些更像人腦的計算機(jī)系統(tǒng)。
雷鋒網(wǎng)：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算是它的成果之一嗎？
姚新：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是其中很典型的一個代表，包括現(xiàn)在還有一種叫演化算法的，是真正借鑒了生物進(jìn)化的原理然后把它應(yīng)用到計算機(jī)中的。
雷鋒網(wǎng)：你在演講中有提到一些類腦計算的問題，你有針對這些問題做一些研究嗎？
姚新：我對這些問題做了一些比較偏計算機(jī)科學(xué)的研究。我講了三個問題，第一個是大腦和演化過程之間的關(guān)系，就是假定我們真的對類腦計算感興趣，或許我們應(yīng)該對演化的過程做進(jìn)一步深入的研究，否則你光看最終的結(jié)果，忽略這個過程，可能會錯過一些東西。
第二個研究是說環(huán)境可能會對我類腦人工智能的設(shè)計有很大影響。你讓那個系統(tǒng)做一件事和做兩件事，得到的東西是不一樣的?；蛘哒f，這個事情是一個靜態(tài)的事情還是一個動態(tài)的事情是不一樣的。舉個很簡單的例子，就是無論你說人工智能系統(tǒng)還是類腦系統(tǒng)還是什么，它都是有一個載體的。就是你把它放進(jìn)一個計算機(jī)里面。這個載體我覺得現(xiàn)在單純做研究的考慮的不是太多。但生物界其實(shí)這種現(xiàn)象遍地都是：所有的大腦都有一個身體。生物界不存在光有大腦沒有身體的東西，所以這二者之間的結(jié)合也是一項(xiàng)很有趣的研究。對我們未來的研究也有很多啟發(fā)，比如我們設(shè)計控制器和形態(tài)應(yīng)該在設(shè)計算法時一同考慮進(jìn)去而不是分開？而現(xiàn)在我們實(shí)際上是分開做這兩件事的。
雷鋒網(wǎng)：你覺得控制系統(tǒng)會影響智能？
姚新：沒錯，這二者應(yīng)該是有很緊密的互相影響的。
雷鋒網(wǎng)：以一種怎樣的方式呢？可以舉一個例子嗎？
姚新：我在我的演講中也講到了這個例子。演化計算里面有一個概念，叫做共生演化?；蛘呓凶龉采O(shè)計。就是說，引進(jìn)一個新的設(shè)計方法也好啊，將來設(shè)計一個人工智能系統(tǒng)的時候，要同時設(shè)計它的載體。讓我們用智能機(jī)器人舉個例子的話我是一個設(shè)計的比較好的人工智能系統(tǒng)的話，那我們在設(shè)計的時候就應(yīng)該考慮到這個機(jī)器人將來的形態(tài)是什么樣子。因?yàn)樾螒B(tài)對我這個智能系統(tǒng)實(shí)際上是有影響的。現(xiàn)在大家好像總是覺得四肢控制這個方向不用考慮，應(yīng)該多考慮大腦的東西。實(shí)際上二者是不可分的。
姚新教授在演講中舉了一個線蟲的例子：線蟲的身體是一節(jié)一節(jié)的，通過肌肉的收縮舒張產(chǎn)生蠕動來移動。他們的團(tuán)隊(duì)用計算機(jī)模擬了一個線蟲的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后給線蟲下達(dá)一個盡快從一點(diǎn)游到另一點(diǎn)的例子，首先在這個目標(biāo)下是沒有附加任何別的條件的，線蟲的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很快形成了一個完美的對稱型。
不過后來姚教授他們給這個線蟲在任務(wù)目標(biāo)不變的情況下施加了一個限制——規(guī)定了它的體態(tài)，使其不能再像之前那樣蠕動，很快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了自適應(yīng)，并且形成了與第一個狀態(tài)截然不同的狀態(tài)。
雷鋒網(wǎng)：就是說應(yīng)該針對你希望這個人工智能去做的事來設(shè)計它的智能？
姚新：對的，二者應(yīng)該是同時考慮的。
雷鋒網(wǎng)：你還提了一個問題，說通用人工智能能不能通過單一功能的模塊的堆疊來實(shí)現(xiàn)？對這個問題你是怎么看的？
姚新：我覺得應(yīng)該是，用同樣一個系統(tǒng)完成不同的任務(wù)，我講了一個例子就是給一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。你讓它去做一件事，和讓它去做多件事，最后你得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)果會非常不一樣。你讓人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去做一件事的時候，它不會出現(xiàn)模塊化的結(jié)構(gòu)。而如果你讓一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去做多件事，它的模塊化結(jié)構(gòu)就自己出來了。通過這個例子，我就想說明的是，不管你要做一個什么樣的系統(tǒng)。跟你想要這個系統(tǒng)去做什么事情有很大的關(guān)系。
雷鋒網(wǎng)：你之前提到的那個人工智能的模塊化是它自己出現(xiàn)的，還是我們給它編程出來的？
姚新：在我做的這個研究里面還是自己出現(xiàn)的，不是我刻意設(shè)計的，我在演講中有提到，一個例子。
雷鋒網(wǎng)：我們有注意到，人腦其實(shí)不是很擅長數(shù)字計算，為什么會這樣呢？
姚新：其實(shí)我不是這方面的專家，可能認(rèn)知科學(xué)，或者腦科學(xué)方面的專家對這方面的研究會多一點(diǎn)，不過我們知道這個現(xiàn)象。
雷鋒網(wǎng)：那類腦計算最后追求的是一種什么樣的境界？
姚新：其實(shí)有兩個大方向，一個方向就是從，科學(xué)的理解來說，尤其是腦科學(xué)家，認(rèn)知科學(xué)家這樣的專家，他們都對腦的工作機(jī)理非常感興趣。腦從本質(zhì)上來說它還是一個物理結(jié)構(gòu)，分子原子這樣的組成。那抽象的智能是怎么樣在里面出現(xiàn)的呢？這個大家都很想知道。這就是其中的一個研究方向，了解它的工作原理，了解智能為什么會在其中出現(xiàn)。另外一個方向就跟計算機(jī)，科學(xué)家和工程師密切相關(guān)?，F(xiàn)在你對機(jī)理已經(jīng)有一定的理解了。也從部分上知道腦是怎么工作的，你怎么把這些理解，抽象出來，變成計算系統(tǒng)和算法。這實(shí)際上也是一個很大的挑戰(zhàn)，不是說所有你理解的東西都能構(gòu)造成比較好的計算結(jié)構(gòu)的。
雷鋒網(wǎng)：這中間的挑戰(zhàn)主要在哪里？
姚新：一個是我們對腦科學(xué)的理解還不夠，另外一個挑戰(zhàn)是把我們現(xiàn)在所知道的一些定性的概念，變成定量的描述。因?yàn)檎嬲搅擞嬎銠C(jī)模型里面，所有的東西必須是一個定量的參數(shù)。這是個很大的問題。
雷鋒網(wǎng)：那你覺得他這個目標(biāo)能不能幫我們制造出一種通用的人工智能呢？
姚新：我們現(xiàn)在實(shí)際上是在往這個方面努力，我們其實(shí)大家現(xiàn)在都已經(jīng)意識到現(xiàn)在的人工智能系統(tǒng)，實(shí)際上都是只能做一件事的。下棋的就是下棋識別圖像的就是識別圖像。沒有一個能同時完成這兩件事的系統(tǒng)，將來我們就希望能做出這種系統(tǒng)。我們也希望能夠通過做出這種系統(tǒng)，來幫助我們對智能有一個更量化和更深刻的理解。
雷鋒網(wǎng)：類腦計算在這個過程中也會起到很多的幫助吧。
姚新：我覺得累到計算是一個很重要的研究方向，因?yàn)橛嬎銠C(jī)研究其實(shí)是由兩個方向，一個方向就是我們通過人的聰明才智來設(shè)計更好的系統(tǒng)。這是一種自頂向下的設(shè)計方法。類腦計算，有一點(diǎn)點(diǎn)這種自下向上的含義。什么意思？這是我通過觀察生物界中的一些現(xiàn)象，和理解這些現(xiàn)象，然后將它們的特征抽象。然后建立成計算機(jī)模型，然后再看這個計算機(jī)模型能夠?qū)崿F(xiàn)的是有關(guān)智能行為中的哪一部分?，F(xiàn)在計算機(jī)確實(shí)在計算方面很厲害，但是涉及到感知的一些東西，計算機(jī)就不行了。類腦計算的研究對這些方面的進(jìn)步很有幫助。我這兩者能結(jié)合起來的話，我相信這些智能系統(tǒng)在某些方面確實(shí)是可以超過人類。
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