技術(shù)頻道

      人工智能:向人類大腦學(xué)習(xí)的自動化技術(shù)

      云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新型技術(shù)的飛速發(fā)展,特別是高性能計算資源的不斷突破和提升,為信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來了全新的機遇和挑戰(zhàn)。未來人工智能怎么發(fā)展?機器人會真的形成自我意識嗎?這些都是科學(xué)家們面對的現(xiàn)實問題。目前,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)極大地促進了人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展,計算資源和科研資源的深度融合已經(jīng)成為推動智能技術(shù)發(fā)展的強大動力,也是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主流趨勢。


      在對于人工智能前沿研究領(lǐng)域方面,中國科學(xué)院自動化研究所所長徐波說,人工智能要想突破就要擺脫目前的計算模式,在架構(gòu)上創(chuàng)新,從人的大腦運作模式中學(xué)習(xí)。人工智能目前有很多種分類方法,其中一個分類方法將其分成弱人工智能和通用智能。弱人工是針對某個特定領(lǐng)域的,針對某個特定應(yīng)用的人工智能,而通用智能則是全面的智能。通用智能的實現(xiàn)需要一個路徑,機器的自主學(xué)習(xí)是最關(guān)鍵的一個要素。你要做到通用,但是不可能所有的東西都讓他學(xué)習(xí),必須是在他自主的和人交互的過程中,和環(huán)境的交互過程中去獲得這個智能。至于怎么實現(xiàn),我們可以從人類大腦的信息處理機制里面獲得啟發(fā)。


      新的人工智能技術(shù)會帶來非常大的市場需求。比如,像高通量的計算,它就對現(xiàn)在的I/O計算架構(gòu)產(chǎn)生很大的影響。我們?nèi)四X的信息處理,有非常低的功耗。大腦花費了人的20%的能量消耗,但是它的信息處理量是巨大的。大腦無時無刻不在處理信息——我們看到了信息,我們聽到了信息,我們還觸摸到了信息。所以我們大腦的信息處理是高度并行的,它沒有像我們的馮諾依曼結(jié)構(gòu)里面有個存儲器和CPU,它沒有這樣的架構(gòu)。未來的人工智能要達到自主學(xué)習(xí),需要從人類的大腦里借鑒創(chuàng)新空間。


      徐波介紹說,在此背景下,中國科學(xué)院自動化研究所和戴爾中國共同成立“人工智能與先進計算聯(lián)合實驗室”。實驗室將面向人工智能領(lǐng)域搭建IT支撐平臺,聯(lián)合設(shè)立研發(fā)課題,共同開展創(chuàng)新的研究,從源頭上獲得我們?nèi)斯ぶ悄芎陀嬎慵軜?gòu)的創(chuàng)新。我們現(xiàn)在越來越強調(diào)對腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)的理解,對腦深度學(xué)習(xí)機制的理解。真的要模擬一個人腦或者要做到很高深的人工計算,需要很大的計算量。通過對腦結(jié)構(gòu)的理解來不斷完善高性能計算的架構(gòu)、計算方法、計算邏輯很重要,這也是先進計算的重要方面。



      對于高性能計算的應(yīng)用前景方面,戴爾首席商務(wù)官兼企業(yè)解決方案部總裁Marius Haas先生說,在醫(yī)療領(lǐng)域,高性能計算可以對兒童癌癥的早期發(fā)現(xiàn),早期診療起到關(guān)鍵作用。通過高性能計算,可以將原本需要3個月來進行的基因測序過程縮短到不到3個小時。能夠?qū)赡芑加羞@種特定疾病的兒童或者是成人,在與傳統(tǒng)方法相比短得多的時間內(nèi)進行診斷,這可以大大加速對疾病的治療,改善患者的健康狀況,并提高患病兒童的生存概率。根據(jù)這樣的思路,如果將這樣的強大計算能力,與人腦運作機制相結(jié)合,我們能夠為很多人解決非常多的問題。


      “人工智能與先進計算聯(lián)合實驗室”的關(guān)注點就是人工智能以及面向腦信息處理領(lǐng)域的新型計算架構(gòu)研究與應(yīng)用,包括認知功能模擬、深度學(xué)習(xí)以及腦系統(tǒng)計算模擬所需要的新型計算體系,支持人工智能與腦信息處理的創(chuàng)新發(fā)展研究,推進該前沿科學(xué)領(lǐng)域的突破創(chuàng)新,并根據(jù)市場和行業(yè)發(fā)展的需要對核心技術(shù)進行產(chǎn)品化和產(chǎn)業(yè)化。聯(lián)合實驗室面向人工智能領(lǐng)域開展研究,重點關(guān)注認知功能模擬、類腦智能信息處理等領(lǐng)域的新計算架構(gòu)研究和應(yīng)用,利用深度學(xué)習(xí)等技術(shù)手段,重點在視頻大數(shù)據(jù)、生物特征識別、語音語言處理、機器翻譯等多個領(lǐng)域開展創(chuàng)新研究。


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