类脑智能：让机器像人一样思考

机器人会和人类有同样的意识吗？10日，《自然》杂志上发表的一篇论文引起了人工智能和神经科学的关注:其新开发的人工智能程序具有与哺乳动物相同的寻路能力，并且类似于大脑中网格细胞的工作原理。

向大脑学习和研究大脑一直是人工智能发展的方向，用人类意识实现人工智能一直是人类的长期目标。深度思维利用了大脑中的一些功能，但它仍然是对单一功能的模仿。可以说，目前的人工智能可以击败*围棋选手，但它不能像婴儿一样探索世界。

人工智能领域有一个叫做“类大脑智能”的研究方向，它希望机器像人类一样思考。虽然专家们对深度思维的最新成果是否属于类大脑智能研究有不同的看法，但该研究提供了一种从算法角度探索大脑功能的方法。目前，类大脑智能研究的进展如何？需要克服哪些困难？为此，《科技日报》记者采访了相关研究专家。

目的:使机器具有人类认知能力。

从IBM的“深蓝”系统击败世界象棋冠军卡斯帕罗夫到谷歌的AlphaGo击败顶尖人类围棋手，上述所有突破都只是智能系统从某个角度和特定领域接近、达到或超越人类智能，而相关的理论、算法和系统很难扩展到其他领域来解决其他类型的问题。在人工智能领域，有一个著名的摩拉维亚悖论，它说让电脑和成人下棋很容易，但让电脑感觉和行为像一岁的孩子却很难。阿尔法围棋可以击败世界顶尖围棋手，但它不能像孩子一样探索世界。

到目前为止，没有一个通用的智能系统可以接近人类的水平。现有的人工智能系统通用性差，这与其计算理论和系统设计原则密切相关中国科学院自动化研究所脑智能研究中心副主任研究员曾毅告诉《科学日报》，图灵机模型依赖于人们对物理世界的理解，因此人们限制了机器描述和解决问题的范围。冯·诺依曼的体系结构存储基于程序的计算，程序是预设的，不能根据外部世界和需求的变化而自我进化。然而，我们的大脑是一个优秀的通用智能系统，可以长时间稳定工作。它不仅能从一个实例中得出推论，还能处理各种问题，如视觉、听觉、语言、学习、推理、决策、计划等。，而且在学习和发展的过程中不断适应和演变。

曾毅指出，类大脑智能以计算建模为手段，受大脑结构和机制以及认知行为机制的启发，试图通过软硬件合作实现机器智能。类脑智能系统在信息处理机制上是“类脑”，在认知行为和智能水平上是“类人”。目标是使机器能够实现人类所拥有的各种认知能力及其合作机制，最终达到或超过人类的智力水平。

困难:大脑知识有限

中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心和中国科技大学的核心骨干毕国强教授认为，研究和开发类脑智能的核心困难是我们对大脑的结构和功能原理了解不够。

人脑重约1.4公斤，大脑皮层有数百亿个神经元。每个神经元包含几个到数万个分支，形成一个巨大而精细的神经网络。大脑通过这个超大的神经网络系统来处理信息，但是这个网络的电路图极其复杂，并且有许多不同类型的神经元和突触连接。用目前的技术来真正绘制一张完整的路线图，要做的工作是难以想象的。

“在这个阶段，当我们不完全理解大脑原理时，我们可以开始建立简化的类大脑模型来实现一些‘类智能’功能。”毕国强说，目前的人工神经网络模型，包括深层神经网络，模仿了生物神经网络的一些最基本的特征，在处理分类和识别问题上取得了巨大的成功。然而，这些“简单”网络在效率、功耗和多功能性方面存在根本性的限制。似乎没有办法生成真正的智能。

现阶段的关键方向之一是开发和应用新技术，包括现有的人工神经网络和其他机器学习(或类似大脑的智能)技术，以促进对大脑网络结构和学习规则的生物学研究，积累大量数据并了解其中的原理与此同时，毕国强说，他试图通过开发新的软件和硬件技术以及整合新的大脑结构和工作原理的细节来提高类大脑智能技术的能力，这反过来又促进了大脑研究。通过这样一个正反馈迭代过程，也许我们可以在可见的未来实现下一个突破。

布局:国内外发展水平几乎同步。

不可否认，我们对大脑的探索仍处于非常早期的阶段。曾毅说，总的来说，经过数百年的研究，人们对大脑信息处理机制的了解还比较初步。在此背景下，2016年，中国正式提出“脑科学和类脑科学研究”(中国脑科学计划)，这将极大地推动人工通用智能技术的发展，成为连接脑科学和信息科学的桥梁。此外，许多大学已经建立了类大脑的智力研究机构来进行类大脑的智力研究。例如，清华大学于2014年建立的类脑计算研究中心，中国科学院自动化研究所于2015年建立的类脑智能研究中心，北京大学建立的脑科学和类脑研究中心，以及上海交通大学建立的类脑计算和机器智能研究中心。

目前，清华大学的类脑计算研究中心已经开发出具有自主知识产权的类脑计算芯片和软件工具链。中国科学院自动化研究所开发了一个类似大脑的认知引擎平台，能够模拟哺乳动物的大脑。它在智能机器人上实现了多感官融合、类大脑学习和决策等应用，也是世界上第一个通过类大脑镜像测试的机器人。

"我们在像计算这样的大脑方面与国外基本相同."在谈到国内的研究进展时，清华大学类脑计算研究中心主任石教授告诉《每日科学》说，每个人都还处于探索和发展的初级阶段。

"很难说哪个应用程序将首先被突破."希鲁平说，未来的类大脑智能研究在应用上有许多可能性，但仍不确定哪个领域将率先突破。