人工智能的終極目標——類腦智能

張力平

近年來，人工智能研究大熱，技術成果斐然，不僅有在棋牌領域神奇表現的“表面風光”，更有在工業、農業、金融、商業、教育、醫療、公共安全、軍事等領域的廣泛應用。人工智能已不再是只為人們津津樂道的“花架子”，而是在各行各業有實在且多樣化的應用，甚至具備突破性能力的“超能”。“智能+X”逐漸成為創新時尚，有望催生新的業態和商業模式，引發產業結構的深刻變革，重塑產業格局，不僅對傳統行業產生重大的顛覆性影響，而且給經濟、社會帶來巨大變化。

當下人工智能的缺陷

人工智能雖然已取得長足的進步，尤其在類腦計算方面表現“驚艷”。但目前許多人工智能應用的能力尚與人們的期望水平有不小的差距。事實上，經歷了60年左右的發展，至今仍無一個通用智能系統能夠真正接近人類水平，可以協同多種不同的認知能力，對復雜環境具備極強的自適應能力，對新事物、新環境具備自主學習的能力。人工智能的發展仍然存在著不少缺陷，制約了人工智能應用的全面推廣。這些瓶頸與機器學習本身的缺陷相關：機器學習不靈活，需要較多人工干預或大量標記樣本；人工智能的不同模態和認知功能之間交互與協同較少；有監督的深度學習不具備通用性；機器的綜合智能水平與人腦相差較大……要突破這些瓶頸，需要新一代的智能技術革命，類腦智能正是人們的期待所在。

實現人類水平的智能系統一直是人工智能研究探索的長期目標。隨著相關研究的不斷深入，發展類腦智能已成為近年來人工智能研究的熱點。

類腦智能或超越人類

類腦智能是以計算建模為手段，受腦神經和人類認知行為機制啟發，并通過軟硬件協同實現的機器智能。類腦智能系統在信息處理機制上類腦，認知行為和智能水平上類人，目標是使機器實現人類具有的多種認知能力及其協同機制，最終達到或超越人類智能水平。

受腦科學研究的啟發，人工智能模型與系統的智能水平日趨完美。然而，想要真正實現逼近乃至超越人類水平的人工智能，還需對腦信息處理機制進行更深入的研究和借鑒。類腦智能研究的目標就是通過借鑒腦神經結構及信息處理機制，實現機制類腦、行為類人的下一代人工智能系統。

類腦智能的優勢在于：它是一種面向人工神經網絡對低功耗、弱監督等學習需求，將生物機制與數學原理融合的新型網絡模型和學習方法。受大腦多尺度信息處理機制啟發而研發出來的計算模型及軟硬件，使機器實現人類具有的多種認知能力并高度協同，逐漸逼近具有學習和進化能力的通用智能。

類腦智能將成為弱人工智能通往強人工智能的途徑。目前類腦智能取得的進展只是對腦工作原理初步的借鑒，未來的機器智能研究需與腦神經科學、認知科學、心理學深度交叉融合，結合“硬技術”和“軟設計”（算法）的突破，逐漸達成類腦智能這一人工智能的終極目標。（編輯/起點）