特伦斯·谢诺夫斯基(Terrence Sejnowski)是人工智能领域的一位重要人物,他是世界十大人工智能科学家之一,深度学习的奠基人,还同时兼任NIPS(全球人工智能顶级会议)主席。他刚出版了一本新书,名叫《深度学习:智能时代的核心驱动力量》。特伦斯在这本书里展望人工智能未来的时候提出,人工智能受到了脑科学的启发,越来越像人的大脑。当人工智能得到发展后,脑科学也可以受益。因为在机器学习中开发的这些工具和技术,将可以用来解释大脑。所以,这两个领域之间有着很好的互动。
在接受媒体采访时,特伦斯被问到一个有意思的问题,那就是为什么人类只需要一两个杯子的样本,就能认出其他杯子,而AI可能需要上千个杯子的样本才能识别出杯子。
特伦斯用人脑作为例子回答了这个问题。他说,虽然我们大脑皮层有很多特殊区域,负责一些特殊的事情,但这些区域属于同一个操作系统,只不过是不同的部分在进行协作,信息在系统的不同部分之间流动。这就是涉及到“意识”的问题。换句话说,这些特殊的系统之上,肯定还有一个层级。特伦斯说:“你并不会意识到你的视觉,你也没有语言意识。但不知为什么,我就是可以看到你,可以听到你,可以触摸到你。当把你放到一个背景中,我就可以认出你脸上的表情。这些在我大脑的不同部位发生着,是一个协调的过程。”
而对于目前的深度学习网络来说,每个网络可能都解决了一个问题,比如,我们已经有一个视觉网络、一个语音网络,还有一个语言网络,以及一个运动系统网络。但我们真正要做的是,“想出一种全局的方法,来组织协调所有这些网络”。这是深度学习网络缺少的东西,也是未来的发展方向。
大数据处理信息服务商金盛网聚WJFabric认为,依特伦斯的观点,脑科学的原理可以帮助人工智能发展,人工智能在未来会越来越像人类大脑。搞明白人脑工作的机理,对于发展人工智能十分重要。因为以人脑的运行方式可以解决现阶段的很多问题。同时也能够促进大脑运行的升级,因为大脑有更多机会解决更复杂的问题。由此可见,AI与人类大脑不是非此即彼的关系,构建二者的深度良性互动是新价值创造的基础。
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