2017年05月30日 07:08   來(lái)源：中國(guó)經(jīng)濟(jì)網(wǎng)-《經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)》

“無(wú)人駕駛的根本問(wèn)題不在于車而在于人，其核心是物化駕駛員在開(kāi)放條件下對(duì)不確定性駕駛環(huán)境的認(rèn)知，從而研發(fā)機(jī)器駕駛腦，和汽車一起構(gòu)成輪式機(jī)器人?！苯?，在中科院學(xué)術(shù)會(huì)堂召開(kāi)的“腦科學(xué)與人工智能”科學(xué)與技術(shù)前沿論壇上，中國(guó)工程院院士、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)李德毅作了《自駕駛認(rèn)知》報(bào)告。他認(rèn)為，基于駕駛的圖靈測(cè)試可大大推動(dòng)我國(guó)類腦研究和無(wú)人車的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。

　　事實(shí)上，對(duì)腦認(rèn)知的度量和測(cè)試一直是人工智能關(guān)注的焦點(diǎn)?！捌┤缭跓o(wú)人駕駛領(lǐng)域，如果要釋放駕駛員的注意力，釋放駕駛員的駕駛認(rèn)知，必須要有一個(gè)物化駕駛員在線認(rèn)知的智能代理，否則難以自動(dòng)?！崩畹乱愀嬖V《經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)》記者，駕駛認(rèn)知即是指駕駛員感知車輛和周邊事物，認(rèn)識(shí)、理解形成駕駛態(tài)勢(shì)，決策并導(dǎo)致認(rèn)知行為的過(guò)程，涉及視聽(tīng)覺(jué)、思維、記憶、學(xué)習(xí)、交互等一系列活動(dòng)，“這一切都與腦科學(xué)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(rèn)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(shuō)讓機(jī)器成為自己，這是人工智能時(shí)代最有意義的課題之一”。李德毅表示，汽車自駕駛認(rèn)知系統(tǒng)將和人工駕駛有高度同構(gòu)性，它是在長(zhǎng)期的駕駛實(shí)踐中，由環(huán)境感知到?jīng)Q策控制的經(jīng)驗(yàn)積累形成的，最終實(shí)現(xiàn)擬人駕駛，“這將是從研究認(rèn)知科學(xué)到認(rèn)知工程的轉(zhuǎn)變”。

　　近年來(lái)，根植于腦科學(xué)的人工智能研發(fā)取得了突破性進(jìn)展，與會(huì)專家紛紛表示，腦科學(xué)與人工智能的交叉融合勢(shì)必引發(fā)新的科技革命和產(chǎn)業(yè)革命，在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)深刻影響人類的思維范式和生活方式，成為人類認(rèn)識(shí)世界的全新視角。

　　那么，為什么聚焦人的大腦？在會(huì)上，中科院外籍院士、中科院神經(jīng)科學(xué)研究所所長(zhǎng)蒲慕明介紹說(shuō)，人類大腦有1000億個(gè)神經(jīng)細(xì)胞，彼此之間由大量的神經(jīng)纖維連接成極為復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。目前，腦科學(xué)最有待突破的就是理解人腦高級(jí)認(rèn)知功能的神經(jīng)網(wǎng)路基礎(chǔ)，也是今后人工智能模擬人的發(fā)展方向。

　　顯然，對(duì)大腦的恰當(dāng)模擬是制造出人工智能的關(guān)鍵。然而，直到現(xiàn)在我們對(duì)人腦工作原理的了解仍然十分粗淺，更談不上對(duì)它的精確模擬。蒲慕明表示，腦科學(xué)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(jì)最重要的前沿科學(xué)之一。當(dāng)條件成熟時(shí)，腦科學(xué)同計(jì)算機(jī)科學(xué)的融合發(fā)展能夠更加緊密，沒(méi)有人能想象出它將會(huì)爆發(fā)出多大的能量。

　　腦科學(xué)能為人工智能帶來(lái)什么？專家介紹，腦科學(xué)可以為人工智能提供生理學(xué)原理、數(shù)據(jù)、機(jī)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(shí)遷移是人類天生的技能，機(jī)器模仿生物從熟悉領(lǐng)域到未知領(lǐng)域的學(xué)習(xí)方法，構(gòu)建跨領(lǐng)域、跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)模型，充分利用大量舊的已標(biāo)注樣本和當(dāng)前少量標(biāo)記數(shù)據(jù)，訓(xùn)練新模型，解決新問(wèn)題?！敝锌圃涸菏俊⒅锌圃鹤詣?dòng)化研究所研究員譚鐵牛認(rèn)為，只有充分借鑒腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)乃至心理學(xué)的先進(jìn)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(shí)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(xué)習(xí)的成功應(yīng)用，其秘訣在于，構(gòu)建一個(gè)大型的數(shù)據(jù)庫(kù)及大規(guī)模計(jì)算能力的提高。如今，深度學(xué)習(xí)在人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別上的精度甚至超過(guò)了人類。數(shù)據(jù)顯示，微軟、谷歌、百度的語(yǔ)音識(shí)別錯(cuò)誤率已經(jīng)低于人類的5%，人工智能將繼續(xù)在語(yǔ)言、圖像和視頻處理等方面取得更大的進(jìn)展。

　　反過(guò)來(lái)，人工智能能否啟發(fā)腦科學(xué)研究？在蒲慕明看來(lái)，答案是肯定的。人工智能可以為腦科學(xué)提供仿真模擬手段、系統(tǒng)與平臺(tái)，支持科學(xué)假設(shè)的驗(yàn)證，并為其提供廣泛的應(yīng)用前景?！澳X科學(xué)與人工智能的進(jìn)一步交叉融合，有望在若干特色方向上取得突破，對(duì)探索人類的智能本質(zhì)、提升人類的智能極限、推動(dòng)社會(huì)的智能化水平具有重要研究?jī)r(jià)值和應(yīng)用前景?！逼涯矫髡f(shuō)。 （文/圓 囈）