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神经科学深度融合的人工智能会发生什么变化?:金脉娱乐

本文摘要:近日,以色列魏茨曼科学研究所计算机科学部教授西蒙厄尔曼(Simoneullman)发表了一份回复,坚信神经科学可以进一步帮助人工智能的发展。起初,人工智能和神经科学是独立国家的两个学科,研究对象和研究方法不超过相同。

人工智能

人工智能不会取代人类吗?这个问题一度引起了全民的热烈讨论。人工智能虽然目前在慢慢支持“智能”,但不代表它知道自己很智能。忽视,往往是傻傻的,幼稚的,还得向人脑学习。

近日,以色列魏茨曼科学研究所计算机科学部教授西蒙厄尔曼(Simone ullman)发表了一份回复,坚信神经科学可以进一步帮助人工智能的发展。那么,人工智能和神经科学有什么关系呢?神经科学如何进一步帮助人工智能的发展?神经科学深度融合的人工智能会发生什么变化?神经科学与人工智能本科谈人工智能与神经科学的关系。中国科学院上海生命科学研究所副研究员王晓理用两句话概括:同源分流,独立国家;交叉融合,长期融合。

起初,人工智能和神经科学是独立国家的两个学科,研究对象和研究方法不超过相同。从学科起源的时间起源来看,人工智能学科是由于1956年达特茅斯学院的夏季辩论课;神经科学的标志可以追溯到1891年的神经元理论。这样,神经科学就是人工智能的“前身”。

神经科学更注重生物意义上的神经活动规律,分析包括思维、情绪、智力在内的高级神经活动的复发机制。意识起源是神经科学的终极目标,神经科学是一门“实验科学”,其研究方法多以自然现象概括。人工智能是一门新的技术科学,它需要模拟、扩展和拓展人类智能的理论、方法和技术,并将其应用于系统。

研究对象不是智能而是智能操控。目前,研究方法主要集中在模拟和模拟简单现象的“计算科学”上。

"但是神经科学和人工智能之间的关系可以非常简单地解释为来源和流动."王小利告诉他的《科技日报》记者,人工智能的蓬勃发展对神经科学成果的培育是不可或缺的。正如西蒙厄尔曼(Simone ullman)在文章中所说,人工智能领域的早期科学家以生物神经系统为参照对象,用近年来流行的“深层网络”构建了一个大脑灵感框架。

神经科学

这是一个非常独特的“起源”案例,至今仍被神经学家和人工智能领域的科学家津津乐道。但人工智能领域的一些专家指出,深度网络前期是仿照大脑,后期发展了独立国家的方法。所以他们指出,人工智能有自己的方法体系,基本上可以用脑科学来填充。这个观点只是对争论的一点点理解。

中国科学院神经科学研究所蒲慕明院士曾回应记者说,近年来,脑和神经科学以及认知科学的进步,使人们在脑区、神经微电路、神经元等各种理解任务中提供一些脑组织的活动数据成为可能。众所周知,人脑信息处理的过程仍然只是基于推测,通过跨学科和实验研究得出的人脑工作机制极其可靠。因此,未来脑科学将是机器学习和大脑像计算一样取得突破的融合。

但人工智能对神经科学发展的反馈或反馈效应也是客观存在的。在神经科学的基础研究阶段,人工智能可以辅助研究人员分析简单的脑神经信号和脑神经图谱的实验数据,构建和模拟脑模型系统。在转化应用阶段,人工智能还可以加速脑科学成果的应用,如脑部疾病诊断、新的治疗成果的临床转化等。事实上,人工智能中的“智能”概念,如果没有神经科学的重大理论突破和对智能生物起源的认识,很可能还是一个“黑箱”, 通过对人脑进行逆向工程来解释大脑的秘密,我们可以更好地设计一种可以同时处理多种信息流的计算设备。

目前,神经科学有几种方法可以帮助人工智能的发展。王小利解释说,在清晰的路径上,可以遵循理解经验思维的人工智能的发展方向。

比如对于人工智能来说,目前总是用特定的任务训练,而忽略了了解其他事物的过程。如果给一个代理一个欣欣向荣的环境,一个欣欣向荣的流程,岂不是会让它更智能?人类的智能是建立在沟通的基础上的,目前的人工智能没有自律沟通的能力,这是目前人工智能水平与强人工智能的差距,也是未来的发展方向。

但也有可能,把西蒙尼厄尔曼提出的人类先天的认识体系结合起来,更有意义。了解完整的大脑解读能力,从而构建高级机器逻辑能力。人类没有自学的能力,怎么自学。如果允许代理人自学如何自学,那么这种二阶自学关系可能不会让他们学得更慢。

如果未来的代理人有想象力和规划能力,他们可能知道他们可以构造一些我们人类很难构造的东西。另外,神经科学对人工智能有帮助,人工智能基础技术领域有几个方向。

比如,构建统计数据关联与特征关联相结合的新自学理论,构建“科学知识驱动”与“语义驱动”的关联统一;构建融合深度自学与强化自学、进化计算、主动自学、终身自学等仿生与自然计算理论的新理论框架;构建大规模分段神经网络、进化算法等简单理论进行计算;具有自律和自学能力的通用人工智能系统。未来两者深度融合大有可为。那么,神经科学深度融合的人工智能不会再改变了吗?对此,王小利指出,目前神经科学与人工智能的融合,仅占生物脑计算原理的冰山一角。很难准确地认识到人工智能未来将如何发展,但如果我们深入了解神经科学和人工智能的学科发展规律以及人类经济社会发展的总体趋势,仍然有可能大致勾勒出未来的发展阶段,这对于找到创造力的突破口和创造力的主要方向至关重要。

这也是脑科学预测和技术意识涉及的思路之一,包括中国。从现在到2025年,神经科学将保持高速发展的趋势,但颠覆性的理论成果并不多。本世纪末,人工智能和大数据技术是神经科学发展的“加速器”。

到2030-2035年,神经科学将进入第一轮重大突破,在神经感觉和神经理解解释方面往往会出现颠覆性的成果,从而反馈和创新人工智能原有的算法基础和构件基础,人类社会将转入实质性的类脑智能研究阶段。到2050年,神经科学将进入第二轮重大突破,颠覆性的成果往往出现在情绪和意识的解读上。一个多尺度的、集成的、可验证的大脑模型理论已经形成,类脑智能将转移到Ultra,这将促进人脑的超生物进化,将神经科学与类脑智能融合,将人类社会全面带入人工智能强大的时代。

当然,围绕神经科学和人工智能,尤其是强人工智能,有很多科学理论和社会伦理问题。“我们坚信未来的神经科学领域大有可为,神经科学与人工智能未来的融合大有可为。”王小利说,从人类科技文明的长河来看,神经科学和人工智能是一枚硬币的两面。

虽然它们是独立的国家,但它们都有一个共同的方向:获取。

科学


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