人工智慧能否複製人腦引爭論 美媒：目前AI仍存在局限性

來源：網易智能

摘要：人們應用人工智慧技術（AI）的所有領域，包括無人駕駛汽車、機器人醫生、超過10億中國公民的社會信用評分系統等，當前都取決於一場關於如何讓AI做其不能做的事的辯論。

8月6日報道稱，人們應用人工智慧技術（AI）的所有領域，包括無人駕駛汽車、機器人醫生、超過10億中國公民的社會信用評分系統等，當前都取決於一場關於如何讓AI做其不能做的事的辯論。這個曾經僅僅是學術界關切的問題，現在卻關乎價值數十億美元的人才和基礎設施，以及人類的未來。

據8月4日報道，這場辯論歸根結底在於目前創建AI的方法是否足夠。經過一些微調和擁有足夠的非理性運算能力，人們現在擁有的技術能否能夠做到真正「智能」，即存在於動物或人類身上的那種智能？

報道稱，這場辯論的一方，是「深度學習」的擁護者——這種方法自2012年多倫多大學三位研究人員發表了一篇具有里程碑意義的論文之後便迅速流行開來。儘管這絕非是AI的唯一方法，但是其展示出了超越以前AI技術實現程度的能力。

「深度學習」中的「深度」指的是人工神經網路中人工神經元的層數。與其生物等效物一樣，帶有更多層神經元的人工神經系統也能夠進行更複雜的學習。

為了理解人工神經網路，想像一下空間中的一串相互連接的點，就像大腦中的神經元一樣。調整這些點之間的連接強度，就粗略模擬了大腦學習時發生了什麼。其結果是一個帶有實現期望結果最佳路徑的神經接線圖，例如正確識別一個圖像。

報道稱，今天的深度學習系統與人們的大腦不同。充其量，它們看起來就像是視網膜的外層，在這裡只有很少幾層神經元對圖像進行初步處理。

這樣一個網路不太可能完成人類大腦有能力完成的所有任務。因為這些網路並不像一個真正智能的生物那樣了解這個世界，它們很脆弱，並且容易混淆。在某種情況下，研究人員可以通過僅僅改變一個像素來「欺騙」一個流行的圖像識別演算法。

報道稱，儘管存在局限性，深度學習推動了圖像和語音識別以及機器翻譯領域「金標」軟體的發展，並且幫助其在棋類遊戲中擊敗了人類。這也是谷歌的定製AI晶元和AI雲服務以及英偉達公司的無人駕駛汽車技術背後的重要推動力。

AI領域最具影響力的人物之一、谷歌大腦和百度公司AI部門前負責人吳恩達說，有了深度學習，計算機應當能夠完成普通人在1秒鐘或是更短時間內能夠完成的任何腦力工作。自然，計算機應當能夠甚至比人類完成得更快。

報道稱，這場辯論的另一方，是包括優步科技公司AI部門前負責人、現任紐約大學教授的加里·馬庫斯在內的一些研究人員。他們認為深度學習遠遠不足以實現人們被承諾的結果。例如，其永遠不可能奪走所有白領的飯碗，或是引領我們走向一個實現完全自動化的輝煌未來。

馬庫斯說，獲得「一般智力」（要求具有思維、自主學習和構建對世界心理模型的能力）超出了當今AI的能力範疇。

馬庫斯說，想要令AI更進一步，「我們需要從自然中汲取靈感」。這意味著需要提出其他類型的人工神經網路，以及在某些情況下，賦予它們內在的、預定程序的知識——就像所有生物與生俱來的本能一樣。

多倫多大學機器學習專業助理教授戴維·杜弗諾說，許多研究人員都贊同這一點，並且正在致力於補充深度學習系統，以克服其局限性。一個集中研究的領域正在確定如何從一個現象的一些事例中學習——而不是深度學習系統通常要求的數百萬個事例。

報道稱，研究人員也試圖賦予AI構建對世界的心理模型的能力，嬰兒甚至在他們的第一年就能完成這樣的事。因此，儘管一個曾經「看」到過100萬輛校車的深度學習系統可能會在第一次看到一輛顛倒的校車時無法辨認，但是，一個對於校車構成（即車輪和黃色底盤等）有著心理模型的AI系統，將能夠更容易的辨認出一輛顛倒的校車。

【延伸閱讀】日本借人工智慧技術識別早期胃癌

東京７月２７日，日本研究人員藉助人工智慧技術開發出一種胃癌識別方法，能以較高的準確率發現早期胃癌。

日本理化學研究所日前發布公報介紹，分辨早期胃癌與胃炎並不容易，專科醫生也未必能通過內窺鏡圖像作出準確判斷。為此，該機構研究人員和日本國立癌症研究中心的研究人員決定利用人工智慧深度學習技術來識別早期胃癌圖像。

計算機深度學習通常需要數十萬至數百萬張圖像用作學習數據。由於大量收集早期胃癌的高質量圖像較為困難，研究人員選取了早期胃癌圖像和正常圖像各大約１００張，並對其進行隨機截取和數據擴展處理，生成了大約３６萬張圖像。

計算機深度學習大量圖像數據後，研究人員用約１萬張未用於學習的圖像進行測試，檢驗計算機能否準確診斷早期胃癌。結果發現，在判斷為胃癌的病例中，準確率為９３．４％；在判斷為正常的病例中，準確率也達到８３．６％。此外，計算機在深度學習後除能判斷是否患癌外，還能指出癌變部位。

研究人員說，這項研究成果將有助於早期胃癌的發現與治療，他們接下來將研究如何進一步提高計算機識別的準確率。

【延伸閱讀】人工智慧技術可通過眼球運動判斷性格

北京７月３０日， 人們常說眼睛是心靈的窗戶。一個國際研究團隊日前利用人工智慧技術，實現通過觀察眼球運動來判斷性格。

德國斯圖加特大學、澳大利亞弗林德斯大學和南澳大利亞大學等機構的研究人員使用了最先進的機器學習演算法，用來證明性格和眼球運動之間的關係。他們跟蹤調查了４２名受試對象在日常生活中的眼球運動情況，並隨後使用調查問捲來評估這些人的性格特徵。

結果發現，眼球運動能顯示一個人是否善於交際、小心謹慎或充滿好奇心，而演算法軟體能夠可靠地識別出「大五人格」中的４種：神經質、外向性、宜人性和盡責性。「大五人格理論」指的是心理學家發現有五種特質可以涵蓋人格描述的所有方面，分別是外向性、宜人性、盡責性、神經質和開放性。

研究人員表示，這項研究跟蹤評估的是受試對象在日常生活中的視覺運動，而不是在實驗室中嚴格受控下的視覺運動，因此提供的結果更加接近實際。

此外，研究成果能夠為社交信號處理和服務性機器人等新興領域發展提供重要的參考，有助於改善人機交互，幫助開發更加自然、更好理解人類社交信號的機器人和計算機。

研究報告發表在新一期瑞士《人類神經科學前沿》雜誌上。

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