2017年05月30日 07:08   來源：中國經(jīng)濟網(wǎng)-《經(jīng)濟日報》

“無人駕駛的根本問題不在于車而在于人，其核心是物化駕駛員在開放條件下對不確定性駕駛環(huán)境的認知，從而研發(fā)機器駕駛腦，和汽車一起構(gòu)成輪式機器人?！苯?，在中科院學術會堂召開的“腦科學與人工智能”科學與技術前沿論壇上，中國工程院院士、中國人工智能學會理事長李德毅作了《自駕駛認知》報告。他認為，基于駕駛的圖靈測試可大大推動我國類腦研究和無人車的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。

　　事實上，對腦認知的度量和測試一直是人工智能關注的焦點。“譬如在無人駕駛領域，如果要釋放駕駛員的注意力，釋放駕駛員的駕駛認知，必須要有一個物化駕駛員在線認知的智能代理，否則難以自動?！崩畹乱愀嬖V《經(jīng)濟日報》記者，駕駛認知即是指駕駛員感知車輛和周邊事物，認識、理解形成駕駛態(tài)勢，決策并導致認知行為的過程，涉及視聽覺、思維、記憶、學習、交互等一系列活動，“這一切都與腦科學研究密不可分”。

　　相較于傳統(tǒng)汽車駕駛依靠的是駕駛員手、腳和力量的延伸，“裝配了傳感器的線控汽車，則是用駕駛腦替代駕駛認知，并獲得駕駛技能，這有可能使得汽車成為駕駛員自己，或者說讓機器成為自己，這是人工智能時代最有意義的課題之一”。李德毅表示，汽車自駕駛認知系統(tǒng)將和人工駕駛有高度同構(gòu)性，它是在長期的駕駛實踐中，由環(huán)境感知到?jīng)Q策控制的經(jīng)驗積累形成的，最終實現(xiàn)擬人駕駛，“這將是從研究認知科學到認知工程的轉(zhuǎn)變”。

　　近年來，根植于腦科學的人工智能研發(fā)取得了突破性進展，與會專家紛紛表示，腦科學與人工智能的交叉融合勢必引發(fā)新的科技革命和產(chǎn)業(yè)革命，在可預見的未來深刻影響人類的思維范式和生活方式，成為人類認識世界的全新視角。

　　那么，為什么聚焦人的大腦？在會上，中科院外籍院士、中科院神經(jīng)科學研究所所長蒲慕明介紹說，人類大腦有1000億個神經(jīng)細胞，彼此之間由大量的神經(jīng)纖維連接成極為復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡。目前，腦科學最有待突破的就是理解人腦高級認知功能的神經(jīng)網(wǎng)路基礎，也是今后人工智能模擬人的發(fā)展方向。

　　顯然，對大腦的恰當模擬是制造出人工智能的關鍵。然而，直到現(xiàn)在我們對人腦工作原理的了解仍然十分粗淺，更談不上對它的精確模擬。蒲慕明表示，腦科學是人類理解自然界現(xiàn)象和人類本身的“最終疆域”，是本世紀最重要的前沿科學之一。當條件成熟時，腦科學同計算機科學的融合發(fā)展能夠更加緊密，沒有人能想象出它將會爆發(fā)出多大的能量。

　　腦科學能為人工智能帶來什么？專家介紹，腦科學可以為人工智能提供生理學原理、數(shù)據(jù)、機制等，并啟發(fā)更具通用性和自主性的人工智能新模態(tài)?！熬拖裰R遷移是人類天生的技能，機器模仿生物從熟悉領域到未知領域的學習方法，構(gòu)建跨領域、跨模態(tài)遷移學習模型，充分利用大量舊的已標注樣本和當前少量標記數(shù)據(jù)，訓練新模型，解決新問題?！敝锌圃涸菏?、中科院自動化研究所研究員譚鐵牛認為，只有充分借鑒腦科學、認知科學乃至心理學的先進成果，突破現(xiàn)有理論與方法固有的局限性，才能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能模式識別理論與方法的創(chuàng)新。

　　譚鐵牛介紹，近幾十年人工智能的快速發(fā)展具體表現(xiàn)在一些智能算法，如深度學習的成功應用，其秘訣在于，構(gòu)建一個大型的數(shù)據(jù)庫及大規(guī)模計算能力的提高。如今，深度學習在人臉識別、語音識別上的精度甚至超過了人類。數(shù)據(jù)顯示，微軟、谷歌、百度的語音識別錯誤率已經(jīng)低于人類的5%，人工智能將繼續(xù)在語言、圖像和視頻處理等方面取得更大的進展。

　　反過來，人工智能能否啟發(fā)腦科學研究？在蒲慕明看來，答案是肯定的。人工智能可以為腦科學提供仿真模擬手段、系統(tǒng)與平臺，支持科學假設的驗證，并為其提供廣泛的應用前景?！澳X科學與人工智能的進一步交叉融合，有望在若干特色方向上取得突破，對探索人類的智能本質(zhì)、提升人類的智能極限、推動社會的智能化水平具有重要研究價值和應用前景?！逼涯矫髡f。 （文/圓 囈）