展望人工智能的未来
 
 
应行仁:人机围棋大赛之后
 
  机器智能的发展,因人类对生活舒适需求而来,如同代替体力劳作的机器发明一样不可抗拒。不难预测人工智能在各项智力活动中将逐一超越人类。奇点到来时,技术的发展将超越人类的理解能力,无法预警其发生。人
们因此而恐惧。但是,我们真的已经理解自然和我们生活的环境吗?科学的发展让我们已经习惯于,用种种人为定义的概念和原理,诸如物理概念定律,经济规律,社会理论等等来构造世界的图像,其成功地解释我们观察到的现象,让我们认为真实的世界就是如此,而忽略去无数不能纳入这个图像的事实,以及我们理解能力之外的因素。因此,当机器的智能超越我们的理解时,也不足为奇,我们也很快就有能够自圆其说,来理解这个世界的理论。
 
也许人们担心的是未来的机器是否会奴役人类。现在的机器智能还是完全依赖于人类来发展的,其“世界观”的形成来自人类的文化的信息样本。人类的文化给予机器智能早期的教育,也将形成将来AI依赖的思想路径。机器的智能靠与人类的合作得以进化,未来的生存竞争会否陷入“囚徒困境”的博弈局面,人与智能机器的未来是陷入征服的恶斗,还是携手合作,取决于我们对机器的心态,对自身的理解和文化的传承。【全文阅读】
 

顾险峰:人工智能中的符号主义和联结主义 

  虽然人工智能取得了突破性进展,但是他还是在婴幼儿时期联结主义的方法虽然摧枯拉朽,无坚不摧,但是依然没有坚实的理论基础。通过仿生学和经验积累得到的突破,依然无法透彻理解和预测。简单的神经网络学习机制加上机器蛮力,能否真正从量变到质变,这需要时间检验。
  围棋是信息完全博弈游戏的巅峰,但不是人类智力的巅峰。理性思维的巅峰还是数学物理理论的创立。许多抽象的数学定理,本身的描述已经概念嵌套概念,并且在现实物理世界中找不到示例,因此机器学习方法不再适用。比如下面的命题:高斯曲率处处为负的封闭曲面无法嵌入在三维欧式空间中。这一命题的证明无法用目前符号计算的方法,也无法用机器学习的方法。如果有朝一日,数学家开始对人工智能脱帽致敬,那么人类应该开始警醒了。
神经网络能够自动学习艺术风格,并用不同的风格渲染同样的内容
  人类的孩子需要花费十数年来学习,并且学习中师生和同学中的社会交往起到了至关重要的作用。目前人工智能的程序还是各自训练,彼此之间没有交互如果人工智能程序间能够建立社会交往,彼此交换学习内容和心得,那么人工智能将会产生新的飞跃。比如一群谷歌的Atlas机器人,装备了阿尔法狗的大脑,彼此自发地进行篮球游戏。通过拷贝神经网络的参数,它们可以彼此迅速交换学习成果。通过对抗演练,它们能够迅速提高手眼协调,团队协作,则很快有望进入NBA。【全文阅读】
 

 

王飞跃:一位真正的科学思想家——纪念人工智能之父Marvin Minsky教授
 
  为了纪念刚刚去世的人工智能创始人之一,认知科学家Marvin Minsky教授,IEEEIntelligent Systems(IS)杂志正组织相关领域专家及其Minsky生前的学生与朋友,撰写In Memeriam,以各具特色的自由风格,怀念这位在人工智能史上有着特殊重要地位的先驱和开拓者。
 
  作为IS的前任主编和现任名誉主编,我自然积极响应,并邀请了人工智能另一位重要的先驱与开拓者,斯坦福人工智能实验室的Nilsson教授共同参与。由于时间太短,正在夏威夷海滨度假的Nilsson无法完成,但提醒我邀请自己的校友,Minsky在MIT的两位早期博士毕业生DannyBobrow和Bert Raphael。 【全文阅读】
 

 

科学出版社:发展中国脑科学和智能科技的思考与建议
 
  脑认知功能是通过大脑内大量神经元极端复杂的联结以模块化的多层次结构来实现的。这一复杂性在微纳米尺度表现为突触连接的分子构架与信号传递,在百微米尺度表现为大脑皮质功能柱等局域神经回路与信息编码,而在宏观尺度则表现为不同脑区的联结与认知功能的实现。专家和学者们认为解析“脑认知功能网络”是最终阐明智力及其障碍的必由之路,研发新的脑研究技术和方法,将揭示脑的工作原理、认识人类自身,提升和扩展人的智力和创造性,推动智能科学技术进步。

  儿童脑发育缺陷、孤独症、成年人的抑郁症、老年性神经退行性疾病等造成各种认知和智力损害,或者情感和心理缺陷,缺乏预防、临床诊断和治疗的技术方法,是人类需要解决的主要脑科学和医学问题。专家和学者们认为,对脑认知功能调控机理的深入理解,特别是应用现代遗传学和分子生物学技术研究与认知功能相关的各类神经元的发育、病变和衰老过程,研究胶质细胞在脑疾病中的作用,以及对人类认知和智力损害性疾病病因分析和药物靶标筛选,将引领新的诊断和治疗技术的研发和应用,提高人类的生活质量。

        人工智能是要实现所有目前必须借助人类智慧才能实现的任务的集合。专家和学者们指出,认知技术是人工智能领域的产物,包括计算机视觉、机器学习、自然语言处理、语言识别技术、机器人技术。基于脑科学原理的智能机器人是具有感知、思维和行动的机器人,可获取、识别、处理多种信息,自主完成较为复杂的操作任务。目前,信息产业解决各种认知应用的重要方向是发展神经网络芯片,对智能机器人提供硬件支撑,构建基于人工智能的大数据采集、分析和应用体系是智能机器人获得智力的基础。

  专家和学者们提出的这些宝贵的建议对我国的脑科学研究计划的设计和实施具有十分重要的建设性意义,期望我国能够及时制定并启动脑科学研究计划,为我国实现由“信息时代”向“脑智时代”的跨越做出贡献。【全文阅读】