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未来,我们可以通过研究人脑来提高计算机的能力
作者:佚名 | 来源:全球创新论坛mp
2018-08-28
诺奖得主爱德华·莫泽如是说。

 

2014年诺贝尔生理学或医学奖获得者Edvard Moser

8月10日,2014年诺贝尔生理学或医学奖获得者爱德华·莫泽(Edvard Moser)在由厚益控股和《财经》杂志联合主办的世界科技创新论坛上发表演讲。

Edvard Moser在发言中介绍了自己对脑细胞的一些研究过程,并指出,过去10-20年,神经科学的进展并不明显,其中进展最明显的是跟脑功能相关的一个领域,就是空间定位,我们如何去判断我们的位置在哪里,以及如何从地点A到地点D。据介绍,通过目前的技术,可以同时记录成百上千的神经细胞被激活时的情况,从而不仅了解了单独的细胞的工作,还研究了大量细胞共同工作时的机制。

另一方面,他还谈到了人类大脑和人工智能(AI)之间的关系。他认为,未来神经科学会有更好的进展,而且这领域的发展会对人工智能的进步产生重大的促进作用。 我们可以利用人脑去提高计算机的能力,我们也可以利用计算机去研究人脑的能力。

以下为演讲内容摘编。

我介绍一下跟本次论坛有关的内容,我们讲“世界科技创新论坛”,我想谈谈人类大脑和人工智能AI之间的关系,人工智能在过去几年取得了巨大的进展。

过去计算机主要用来更快的运算和寻找信息,但是对电脑来说比较困难的任务是解决那些对人脑甚至老鼠脑来说非常简单的活动。比如说识别物品,对电脑来说是很难的,怎么让计算机认识到这两个物体不是讲台的一部分,对于人脑来说这是很简单的,但是对于计算机来说它无法识别这两个物品不是讲台的一部分。

当然,现在计算机这个能力在提升,但是这里我们认识到电脑需要得到改进。第一,我们需要电脑利用神经元网络去运算,它有不同的层次,像神经元网络一样有不同的层次。第二,我们希望计算机具备学习能力,因为大脑具备学习能力,大脑通过学习之后能加强脑细胞之间的联系,基于脑内的活动,大脑可以通过自己内部自动调节使得下一次的表现更好,我们希望计算机也具备这个能力。

这里举两个例子,一个是计算机下围棋。现在计算机已经能打败世界上最厉害的国际围棋手,也就是说可以利用人工智能的网络通过自我培训掌握这种技能。去年,一群在伦敦的deep-mind团队培训了电脑,它不需要规则,让计算机自我培训,最后一百局以百胜打败了人的冠军,所以机器学习也取得了巨大进展。

这个和我们的导航有相关吗?说到导航又说到我们的网格细胞,这是伦敦的同一群人员,他们培训了电脑、人工代理。通过给电脑有关空间和方向的信息,看电脑是否能自我学习。首先他们用像对角线这种方式自我组织,让电脑参与了一个VR环境的导航,这个VR环境里面有很多的门,说你能不能找到从一个点到另一个点最近的距离,这两个点也是不能直接联系的。发现机器的表现要比非常擅长玩VR游戏的人的表现还要好,也就是计算机超过了人的判断力。

这个网络不仅打败了人,而且打败了只有空间细胞和网格细胞的这个机器。未来神经科学会有更好的进展,这是我的合作团队,那么现在正处于该项研究的非常有趣的历史时机,而且我们这领域的发展会对人工智能的进步产生重大的促进作用。

我们可以利用人脑去提高计算机的能力,我们甚至可以利用计算机去研究人脑的能力。

责任编辑:何周重