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三位“围桌”脑科学VS人工智能,相互在游戏中如何突围?

来源:河洛网    发布时间:2021-07-18     发布人:洛阳新闻网

联合IDG资本投资者、神经科学大咖和尖端科技企业家,来到高强度、高信息密度的对话,高能、术语名飞黄腾达。

三位“围桌”脑科学VS人工智能,相互在游戏中如何突围?

从1943年基于神经元提出的机器学习早期数学模型出发,人工智能巨头Hinton提出了有可能成为CNN替代品的“胶囊网”,最近斯坦福大学团队提出了“创意手写”的智能机接口&hellip … 几十年来,神经科学在人工智能的研究历史中扮演着重要的角色。 在AI的发展中,研究者一直试图模仿大脑的功能,使用大脑的机制来架起神经科学和人工智能的桥梁。

可以将大脑中想象的“笔迹”转换为屏幕文本,准确率超过99%。 资料来源: Nature

当人工智能代表着当今最先进的技术时,支撑其发展的基础科学— — 脑科学是最初研究的原动力。 从基础科学方面看,脑科学运用生命科学、物理科学、信息科学等综合手段,从分子、细胞、心理、计算网络等多方面研究神经系统的前沿科学技术方面看,以脑-机接口、脑系统芯片为代表的交叉学科的发展使脑科学处于时代。

可以说,如果没有神经科学的巨大理论突破,如果没有智能生物原有的认识,人工智能的“智能”可能就是一个黑匣子。

那么“智能”是什么,与脑科学的关联有几何学吗?

最近,IDG资本合伙人牛奎光、商汤科技联合创始人、首席执行官徐立、清华-IDG/麦戈文脑科学研究院研究员鲁白教授围绕“人脑VS智能”展开了热烈的讨论。 三人从科研、资本、企业等不同角度探讨了当前推进基础科学研究和技术产业化加速融合的路径和建议。

从左到右依次为: IDG资本合伙人牛奎光、国际知名神经学家鲁白教授、商汤科技联合创始人、首席执行官徐立

脑科学VS人工智能:“深度学习算法本质上从人脑的生物学结构中进行了一些学习。 虽然不是全部,但那其实也是从生物学的方法中学习的。 其实在生物上也许也能支撑IT。 “对话开始不久,IDG资本伙伴牛奎光就梳理了人工智能与基础生物学的关系。

毫无疑问,基础科学是基于尖端科学技术的重要性。 目前,智能机接口、脑系统计算机等AI应用异军突起,脑科学的深入研究是其背后的推动力。 可以说,脑科学提供了许多新思路,帮助计算机进行类脑计算,开发新算法。 那么,脑科学的重要性体现在哪些方面呢? 与人工智能的关联在哪里?

首先,治疗脑病是最重要的解决方向。 智能机接口就像打开人与机器交流的大门,四肢麻痹的人用大脑控制仿生机器,让语言障碍的人说话一样。 例如,去年备受瞩目的口罩“三只小猪”的实验。 马斯克的Neuralink公司展示了通过在小猪的大脑中嵌入智能机接口设备,实时读取大脑活动信号的技术。

不仅如此,未来人类还很有可能使用智囊机界面对抗癫痫、重度抑郁症、自闭症、阿尔茨海默病、帕金森综合征等当今难解的神经疾病。

其次,提高人类的学习速度。 人机交互可以提高人脑的反应时间。 例如,如果你想在开车来不及转弯的时候,一瞬间消失,机器就会帮助你快速地操作方向盘,或者紧急刹车。

吕白认为:“脑科学的研究主要集中在五个方面。” “感知、运动、记忆、情绪及认知。 其中感知和运动是比较成熟的两个领域。 它们将大脑电信号转换为运动信号,深度学习算法也是同样的处理信号。 “”

吕白说,基于过去20年科学界对神经科学的深入研究,目前感知、运动比较成熟的记忆是目前发展最快的领域,其机制有望取得新的突破。

但是,如果说感知和运动是脑科学和人工智能的大融合,那么剩下的三个方面就是两者相互博弈。 由于计算机中不具备情感和情绪,其神经回路、神经递质、分子、基因等已经得到了充分的研究。

吕白提到的“感情和情绪”正是强烈的人工智能( AGI )的出现。 认知是人类最想知道但进展不明显的领域。 另一方面,AGI表示“能够理解、能够思考”,有类似人类认知智能的表现。

多亏了深度学习的迅速发展,机器智能的感知能力大幅提高。 在过去的十年中,感知智能和认知智能的关系已经被业界广泛接受。 世界顶级研究院微软、谷歌、IBM、中国新一代人工智能总体规划都将感知智能和认知智能作为未来研发主要目标的突破方向。

要知道人脑本身是一台惊人的计算机。 每秒6分钟; 以10^16比特的速度传递大量的信息。 因此,脑科学一直被视为人类了解自然界现象和人类自身的“终极领土”。 可以敲代码、写论文的GPT-3,以及可以将大脑中的笔迹转换为画面字句的“创意脑机器接口”。

大脑都是AGI强大的,可以说是唯一的“游戏对手”。

世界范围内掀起了科研范式的新浪潮,中国是如何突围的? “去年看到这件事的时候,我很震惊。 牛奎光说:“人工智能能够帮助蛋白质的展开,这是一件非常令人震惊的事情。 以前认为是单方面领先,但发现可以双向辅助。 “”

当时,DeepMind的深度学习算法AlphaFold成功地利用DNA序列预测了蛋白质折叠。 迄今为止,这个问题在生物圈研究了50多年。 这个“诺奖级”的里程碑被Nature杂志评价为“有改变一切的可能性”。

“这在科学研究的模式上,带来了巨大的变化。 虽然很多科学家还没有注意到这个问题,但是少数比较尖端的科学家已经注意到了。 ”吕白补充道。

科学研究范式的变革需要相应地改变科学研究的思维方式、行为方式和组织方式。 自古以来,许多科学家对“范式”提出了自己的规范。 亚里士多德给出演绎,培根求归纳,牛顿做实验… … 那么今天呢?

技术、经验和假设可能都不需要,但基于大量的数据,我们的科研范式正在悄然改变。

“里面还有一个波浪。 是从脑科学那里学到的。 ”对此,人工智能领域的领军人物商汤科技联合创始人、首席执行官徐立表示,从计算机的角度来看,“我们谈论的深度学习实际上是总结超大规模数据的方法,原有体系可以看作是演绎推导的终极。 可以想象,这是技术推导的边界。 大数据是总结出来的,变成了更大的终极。 “”

“α场2积累了大量的数据,只需要了解序列就可以分析蛋白质的结构了。 这给科学研究范式带来了巨大的变化。 人类有2万多个基因,对应2万多个蛋白质。 在像AlphaFold2这样的人工智能系统中,分析可能很快就结束了。 由此,可以了解蛋白质之间的相互作用,也可以根据结构寻找小分子药物的目标,自然也可以应用于脑病的药物开发。 “鲁白从科学的观点进行了说明。

那么,这仍然是“西式”的范式吗? 徐立表示,在这种情况下,中国有更好的发展机会。 而且,在这种新的划时代的范式下,中国已经有了支持天然原始创新的新土壤。

脑科学作为打破传统科研范式的先发地之一,已经形成了支持创新的沃土。 除了世界各国相继启动的脑科学计划、政府的巨大投资外,以IDG创始人、理事长麦戈文和IDG资本为首的民间捐赠也成为了不可缺少的推动力。 2011年,清华大学百年校庆之际,麦戈文老师与清华大学签署协议,设立清华大学-IDG/麦戈文脑科学研究院,同年先后捐赠北大、北师大IDG/麦戈文脑科学研究院。 2021年4月22日,IDG资本与清华大学宣布将继续合作,探索和支持中国脑科学的基础研究和未来发展。

2021年,清华大学常务副校长王希勤和IDG资本创立理事长熊晓鸽在“IDG资本-清华脑科学发展基金捐赠仪式”上合影。

“凝聚共识是很重要的。 “鲁白是IDG/马戈文脑科学研究院的研究员,他清楚地见证了中国脑科学的发展。 “清华的脑科学崛起,与马戈文和IDG资本非常相关,整个脑科学被称为IDG/马戈文脑科学研究院。 “”

另外,脑科学作为对长线的投资,不仅引起资本和科研界的关注,企业界也对此很重视。 例如,徐立作为理事参加了清华大学脑科学研究院的相关工作。

突破“逃脱速度”的企业,在创新的宇宙中游泳,可以回忆起许多年前的事情。 准确地说是2014年— — 人工智能还没有产业化的时候。 “我在和徐立说,如果人工智能产业化后,竞争激烈了怎么办? 他告诉了我。 如果我们要建立猫头智力水平的系统,你可以创业做两件事。 首先训练猫捉老鼠,然后做应用。 第二努力将猫的头提高到猴子头的智力水平。 其他人都是第一个。 商汤也做第一个,但更重要的是做第二个。 “”

资料来源:美国航空公司

“如果要摘水果的话,我们现在只有一只猫头,只能抓老鼠,所以我们必须把它升级为猴子头。 这就是我们想做的底层延伸。 ”徐立说。

怀着这样的理念,徐立带领团队通过神经科学机制制造人工智能。 “带来真正不对称优势的核心能力在于不连续的跳跃。 真正的突破还是需要你升级它们,以达到生产力。 刚才在说工业红线。 “”

徐立表示,“原创投入力度必须足够大。 如果真的有以原创为核心的竞争力的时候,你的投入密度必须足够大。 逃脱速度。 虽然你在地球上跳跃总是很有吸引力,但当你的速度达到宇宙速度时,你会觉得没有重力。 所以,一点投入的密度要大,要坚决。 “”

其实创新的真正含义是,生物学中有痕迹。 生物学选择最核心的观点是,种群之间的竞争只是表象,更重要的是种群内部的竞争。 从模拟到企业都一样,不同的企业之间存在竞争,企业内不同的部门之间也在竞争有限的资源。 生物学竞争是自然淘汰、适者生存的企业也是市场淘汰、适者生存。

牛奎光说:“创新基本上是打破共识的,科学研究也是如此。 打破的旧共识越大,同时就会形成新的共识。 因为只有形成新的共识才能成为这家企业的价值,所以形成新的共识越大,这家企业的价值就越大,当然就越难。 “”

“只有制造出与众不同的东西,才能在这个地方找到行业的契机,资源不足,就会出现壁垒。 创新是指形成不平等的资源差距,然后形成生产力的大突破和改变。 作为“适者生存”的公司的首席执行官,徐立也是这样认为的。

但是,必须承认,创新不能由企业和研究机构独立完成,需要包括资本在内的完整的生态网络。

企业是创新的主体,大学可以为创新提供动力,资本有责任寻找打破共识的人。 三者联动后,将产生非常积极的效果。

那么,现在中国的整个市场环境已经到了支持原始创新研究的阶段吗?

答案是肯定的。 首先,企业自身走的是原创、创造竞争力的道路。 其次,市场环境允许基础研究做无用的研究。 因为从创新的观点来说,这才是探索我们认知的边界,创造“摆脱速度”的原因。

数据显示,从人工智能崛起的近五年来,伴随这一现象的,是脑科学公司如雨后春笋般涌现出来。 这不仅是科研界、投资界、企业界三方的努力,也是从国内到世界对脑科学的重要性之一空前共识。 “逃跑速度”已做好准备,冲破了创新的最后一道墙。

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