兩組數據觸動我寫這篇文章:
第1組數據是美中日韓人工智能人才的競爭力調查,韓國經濟研究院面向30名人工智能專家進行問卷調查得出,如果將美國人工智能 人才的競爭力視為10,韓日中三國的人工智能人才競爭力分別為5.2(韓國)、 6.0(日本)和8.1(中國)。
第2組數據是美國,歐洲和中國腦科學研究人員數據:蒲慕明教授在最近一次發(fā)言中指出:“中國腦科學研究人員數量只是美國的20份之 1,歐洲的1/3。”
這兩種數據給我們一個嚴重的警告,就是說,沒有腦科學研究背景,中國人工智 能競爭力只是一種虛假的、低端的、不可持續(xù)的競爭力。
想談談兩個問題的看法:
第一個問題,沒有智能的人工智能
目前的人工智能,實際上是沒有高級智能的“基于規(guī)則系統,Rule based systems”,也稱作專家系統。
下棋軟件,人臉識別,語音輸入,自動駕駛,實際上都屬于“基于規(guī)則系統”。 比如說特斯拉的自動駕駛系統,他有一個學習功能,就是從實際的駕駛者的操作 當中,找出駕駛的規(guī)則,并且不斷改進這些規(guī)則。
第二個問題,目前的“中國腦計劃”,有“懂腦、護腦、仿腦”三個內容,
但是,還缺少了兩個重要目標:“用腦”和“塑腦”。
“用腦”:
高效地使用腦。
腦是個“多任務系統”,同時,又有兩種“運行摸式”:“前臺運行”和 “背景運行”。而這兩種“運行摸式”,在運行中,在“問題解決”能力與效率 上顯示出差異。
怎樣才能高效運用呢?
“塑腦”:
也就是怎樣影響腦,使之具有更強的功能與更高的效率。這就關系到人才
的成長與培養(yǎng)。
這關系到教學內容,教材編寫,老師教學表達,以及課后練習。
比如說“應試教育”教育出來的學生,對比“思維教育”教育出來的學生,他們 的腦結構和思維方式有什么不同?
我們今天的“知識點教育”和“知識點考核”是完全不可能培養(yǎng)出創(chuàng)新人才的。
中國的任何科教計劃項目,都應該考慮人才培養(yǎng)向題。
“跟隨思維”指導下制定的“中國腦計劃” 在中國科學院院刊 747,上面有一篇文章, 《面向未來的中國科學院腦科學與類腦智能研究 —— 強化基礎研究,推進深度融合》 當中有這么一句總結性的表達:
“盡管各國腦計劃不完全相同,但最終目標均是了解大腦,并將研究成果用于腦 部疾病治療和人工智能開發(fā)。”
由此可見,“中國腦計劃”,有“懂腦、護腦、仿腦”三個內容,完全是來自 “跟隨思維”。
“跟隨思維”將讓我們永遠看不到制高點。
中國出臺了腦計劃,南方跟北方都成立了腦科學研究中心,大家都說要搶占制高 點,然而,什么是制高點?
邁向制高點
真正的智能系統,必須能夠:分析數據,發(fā)現問題,提出問題,產生解決方案, 解決問題,發(fā)明創(chuàng)新。
“問題解決 problem solving”,應該是一個“小高地”,它的難度比“發(fā)明創(chuàng) 新”這個真正的“制高點”要低。
在2012年夏季的《大腦世界》雜志上有一篇文章,討論“洞察力”、“頓悟”的 文章,《啊哈! 時刻:創(chuàng)意洞察力背后的科學》。
(https://brainworldmagazine.com/aha-moment-science-behind-creative-insight/)
2016年7月21日,卡內基.梅隆大學發(fā)表了研究消息,《大腦如何進行數學運算》--- 簡單地說,這研究揭示出:
1. 解數學題時,腦的四個區(qū)域順序參與工作;
2. 難度高的題,腦的某個區(qū)域工作負荷加大。(https://www.cmu.edu/news/stories/archives/2016/july/problem-solvingstages.html)
這兩項研究都瞄準了一個目標:“問題解決 problem solving”。
然而,它們都只取得了一點點的觀察結果,沒有揭示腦的工作機制。
因此,在這個方向上,有很大的努力空間。
另外一個是“舉國協作”問題。
首先,是研究項目上的分工協作;
其次,更好地利用昂貴的儀器。
各研究單位的“腦活動監(jiān)測儀器”都少或缺,這使得很多研究無法進行。
現在,“低時延”的“5G”技術成熟了。
在“中國腦計劃”之下,國家應該建立一個“腦儀器網”項目。把腦儀器聯網。
1. 可以互相“租用”;
2. 可以聯網進行重要的“多腦交互活動”實驗。
這些是我對腦科學和人工智能的一些思考,希望引起探討。在討論中,深入到更 具體的細節(jié)。
作者:雁鳴 芯片設計軟件 首席工程師 來源:昆侖策網【作者來稿】;圖片來自網絡,侵刪
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