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當(dāng)前，人工智能已經(jīng)形成席卷社會(huì)各界的熱潮。今年7月，國(guó)務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，一系列支持政策和措施正在逐步推進(jìn)。在日前于濟(jì)南舉辦的2017中國(guó)自動(dòng)化大會(huì)上，中國(guó)工程院院士鄭南寧表示，當(dāng)前人工智能滲透到社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域，但就目前來(lái)看，無(wú)論是深度學(xué)習(xí)還是其他方法，解決的都是單一問(wèn)題。而人類(lèi)大腦是一個(gè)多問(wèn)題求解的結(jié)構(gòu)，“當(dāng)前亟待發(fā)展強(qiáng)人工智能，而這可以從腦認(rèn)知和神經(jīng)科學(xué)中得到啟示”。

鄭南寧指出，人類(lèi)面臨的許多問(wèn)題都具有不確定性、脆弱性和開(kāi)放性?！叭斯ぶ悄艿睦碚摽蚣芙⒃谘堇[邏輯和語(yǔ)義描述的基礎(chǔ)方法之上，但我們不可能對(duì)人類(lèi)社會(huì)所有問(wèn)題都進(jìn)行建模，因?yàn)槲覀儾荒馨岩粋€(gè)行為的所有條件都模擬出來(lái)，這就是傳統(tǒng)人工智能的局限性。”

“因此，我們要建造一種更加健壯的人工智能，而這需要腦認(rèn)知和神經(jīng)科學(xué)的啟發(fā)。”鄭南寧指出，計(jì)算機(jī)和人類(lèi)大腦是為問(wèn)題求解的物質(zhì)基礎(chǔ)。在智力和計(jì)算能力方面，計(jì)算機(jī)遠(yuǎn)超人類(lèi)，但人類(lèi)面對(duì)的大部分問(wèn)題都是開(kāi)放的、動(dòng)態(tài)的、復(fù)雜的，大腦在處理這種問(wèn)題時(shí)表現(xiàn)出的想象和創(chuàng)造以及對(duì)復(fù)雜問(wèn)題的分析和描述，是傳統(tǒng)人工智能方法無(wú)法企及的。因此，只能從人類(lèi)大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中獲得構(gòu)造新的人工智能的因素。

鄭南寧介紹說(shuō)，人類(lèi)大腦非常奇妙，正是在這個(gè)物質(zhì)基礎(chǔ)之上，才演繹出人類(lèi)世界的發(fā)展和為問(wèn)題求解的各種方法。“大腦不是通過(guò)一個(gè)統(tǒng)一的、未分化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)單一的全景優(yōu)化學(xué)習(xí)。大腦是模塊化的，具有獨(dú)特且相互作用的系統(tǒng)來(lái)支持認(rèn)知功能，如記憶、注意、語(yǔ)言和認(rèn)知控制。腦認(rèn)知和神經(jīng)科學(xué)的研究成果，可為解決人工智能長(zhǎng)期存在的規(guī)劃與推理問(wèn)題提供新方法?！?/p>

鄭南寧還表示，人的大腦有800億個(gè)神經(jīng)元容量。“我們可以通過(guò)大腦的結(jié)構(gòu)連接、功能連接和有效連接的聚合與分離來(lái)洞察大腦的認(rèn)知機(jī)理。大腦的結(jié)構(gòu)連接是相對(duì)靜態(tài)的，而功能連接和有效研究具有時(shí)空動(dòng)態(tài)演化的特性，有效連接則描述了神經(jīng)元之間的因果關(guān)系與相互影響?！?/p>

“直覺(jué)推理、認(rèn)知推理和因果模型是構(gòu)建健壯的人工智能必須考慮的基本因素?！编嵞蠈幈硎?。

摘自《中國(guó)科學(xué)報(bào)》