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人機融合進一步深化 生化機器人何時降臨

來源:網絡

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所屬頻道:新聞中心

關鍵詞: 人機融合,機器人

    在一個世界被網絡所覆蓋、生化人、仿生人、人類共存的時代,一位由奧萊特博士設計創造出來的、有著人類大腦和靈魂的半機器人草薙素子,加入了精英部隊“公安九課”,協助政府打擊高科技犯罪……近期熱映的好萊塢科幻大片《攻殼機動隊》在講述半機器人找尋自己靈魂的故事之外,闡述了對未來人與機器間關系的冷靜思考,也再度引發我們對人工智能、人機協同融合領域的關注與熱議。

    人與機器的終極關系?

    15年前,英國雷丁大學控制論專家、教授凱文·沃伊克率先在自己的著作《我和生化機器人》中提出并剖析了生化人(Cyborg)這一概念,而生化人在英文中對應短語的字面意思恰好是有機生命與無生機器的合成體。

    值得一提的是,這位教授為了撰寫學術著作,曾在1998年利用外科手術,把一個硅片脈沖轉發器植入了自己的左臂,2002年又將一個邊長3毫米的方形芯片植入到左腕,使自己的神經系統通過芯片線路與計算機相連,他還在書中說,當那個戴著芯片的他在辦公大樓里進進出出時,所有由電腦控制的房間都能辨認出他,自動開燈、開門,電腦還會發出“早安,沃威克教授”的問候,在接到新郵件時通知他,并自動下載新郵件,他的助手也能在任何時候找到他。

    2008年,一部日本科幻片《我的機器人女友》的上映更引發了全球范圍內普通科技迷對機器人與人機關系的好奇。

    DeepMind5月下旬再派AlphaGo“出征”,對弈世界冠軍中國棋王柯潔,不僅意味著人機對戰將再掀高潮,也預示著人類智能將在某些專門領域接受人工智能更為強勁的挑戰。

    面對如火如荼的人工智能熱潮,谷歌一線科學家給出的數據顯示,到2030年,人工智能將造就7萬億美元規模的大市場,而2016年,谷歌營收才1000億美元,整個互聯網行業也不過3800億美元。

    隨著光機電一體化、生物工程、生化機器人的發展和系統科學的綜合進步,將使計算機自主的邏輯思維有足夠的行為表現,進而真正脫離人類的完全控制,發展為相互平等或同一的關系,擁有自主的智能思維。

    由于人工智能的發展及軟硬件的進步,計算機的邏輯分析能力大幅提高,直至計算機的綜合邏輯分析提高為邏輯思維,這種邏輯思維可以根據環境條件自主產生新的邏輯,并擺脫人類的框架式控制,而成為一種自主的智能思維。

    人類是不是即將進入超級智能時代?

    英國牛津大學教授尼克·波斯特羅姆在著作《SuperIntelligence》中提出,人工智能會朝超級智能(SuperIntelligence)的方向轉變。

    不少學界、產業界人士袒露擔憂。以英國科學家史蒂芬·霍金及微軟創始人比爾·蓋茨為代表的一種聲音認為,“如果若干年后機器發展得足夠智能,終將成為人類的心頭大患?!?/p>

    然而以微軟資深副總裁、微軟亞太研發集團主席洪小文為代表的另一種聲音則認為,人工智能作為被人類創生的一種工具、技術,沒有人也便沒有AI,因為AI里面的想法、算法全部來自人類,而人類沒有AI也可以生存。

    這種聲音背后的邏輯是:由于跑得不夠快,于是人類創造汽車,這個發明讓人步伐加快。人類不會飛,于是制造了飛機,讓它們帶人類上天。類似地,人類具有計算能力,但是算得不夠快不夠精準,于是便發明計算機,把算法和計算機相結合,即讓人工智能AI與人類智能HI聯合,達到超級智能(SI),以承擔人類無法單獨完成的事。

    洪小文說,人類最了不起的東西叫作創新、創造。在古往今來的創造歷程中,人類采取的一貫策略是大膽假設、小心求證。而這其中,大膽假設的創造力來自于人類,小心驗證的使命交給計算機,并在驗證過程中反復修改我們的假設,修改我們的想法,最終就能創造出新的東西?!叭绻f將來社會真的一定有超級智能(SuperIntelligence),想必是通過人類智能(HI)+人工智能(AI)融合后達到的。”

    進化是智慧化、智能化的緣起。人類作為高級哺乳動物,雖擁有令人驚嘆的結構復雜的神經元,然而與電子電路相比,它并不是一個處理信息的好手,速度尚未達到電子電路的100萬分之一。

    不過經過漫長進化的聰明人類早已在歷史經驗中習得:敵人越少越好。如果AI顯現出神力,不妨聯手,將它變為朋友。

    人機協同融合分幾步走?

    移動終端、互聯網、傳感器網、車聯網、穿戴設備的流行,令感知設備很快將在全球范圍內流行開來。計算與人類密切相伴,而網絡作為個體和群體的聯結者,將快速聚集并反饋出他們的發現、需求、創意、知識和具備的能力。

    中國工程院原常務副院長潘云鶴提出,用計算機來模擬人的智能固然重要,而讓計算機與人協同,取長補短而成為一種“1+1>2”的增強性智能系統則更為重要。當前,各種穿戴設備、智能駕駛、外骨骼設備、人機協同手術等紛紛出現,而宏觀系統的人機協同有更大空間,預示著人機協同增強智能系統的前景廣泛。

    智能設備嵌入身體,實時讀取生理數據,機器比人更了解人自己……這個判斷來源于近來炙手可熱的暢銷書《人類簡史》,作者尤瓦爾·赫拉利認為,隨著人工智能和生物技術的飛速發展,人機協同融合將在本世紀完全實現,人類未來生活將發生巨大改變。

    事實上,人工智能從誕生之日起,就嘗試在各個方面提高、延伸人的能力,人機融合的過程已經開始,并且還在加速前進中。作為人工智能領域的深耕者、第四范式創始人、CEO戴文淵認為,人機協同融合可以分為三個發展階段,分別是感知融合階段、行為融合階段以及思想融合階段。

    第一階段:感知融合

    其實,我們已經走過了一個較為成熟的感知融合階段。在這個階段中,傳感器作為核心組件出現,應用在不同領域和技術中,例如我們所熟悉的智能家居、視覺識別技術以及語音識別技術等。借助人工智能,人類的感知能力被成百上千倍地放大與拓展,被賦予了“眼觀六路”、“耳聽八方”的本領。與此同時,人工智能在該階段完成技術積累,奠定下一步發展的技術前提。

    第二階段:行為融合

    目前,人工智能領域最受關注的技術,是可以在工業界落地的技術。而這正是行為融合階段,人機融合的本質——基于對人類“老師”的學習模仿,機器不知疲倦地訓練和更新,最終在某種行為能力或工作能力上,實現對人類的補充和超越。例如在金融領域,人工智能就可在精準營銷、風險防控、智能投顧等多個場景中,有效緩解人力不足、精力不夠的局面。以智能投顧為例,過去因為人力成本高昂,金融機構只能為少數VIP投資者提供個性化理財服務。而現在,機器通過學習客戶經理的投顧準則和經驗,再經過自身超高維度模型處理,可以為顧客提供更加周到細致的理財建議,贏得顧客的信賴。不少業內專家都認為,在行為融合階段,中國和美國等其他發達國家的研發差距在不斷縮小,可以說該階段是中國實現彎道超車的最佳時機。

    第三階段:思想融合

    對思想融合階段的闡述,與《人類簡史》的觀點頗為相似。關于這一階段的探索,無論是國內還是國際,都尚處于起步階段,沒有太多成熟的理論和實踐。也許未來,隨著機器學習、生物傳感器、腦機交互等技術的發展,這一融合過程將加速發生。人工智能程序可以在你出生后的每一天,從每一條短訊到每一秒心跳,都充分研究你,深得你心的人工智能,最終與你實現思想融合,替你作出更有利的選擇,小到購物做品牌選擇,大到像婚姻這種令人糾結的終身大事。

    迎接人機物三元融合世界的正確姿勢

    隨著人機對弈中人類一次次在從容、理性的人工智能面前敗下陣來,科學家提出預言:21世紀結束前,人類將不再是地球上最富有智慧的物種。

    科幻作家、科幻迷也勇敢暢想:當人類不再著眼于自身肢體的進化,而是將自己的大腦和四肢全部與計算機和機器進行連接,當知識和外界信息隨時通過神經元信號輸入人類大腦,并儲存起來以備調用,有了人工智能的神力“加持”,人類無需用腦學習,就可以擁有一個天才般的電腦。

    理論上,人類的所思所想也可立即以信號輸入的形式,被電腦所解析并轉化為跨媒體符號,以視頻或者圖像等形式顯現出來;將不同人類的信號相連,無需語言或手勢交流便可擁有“讀心術”的能力,實現“思想的透明化”。

    而在不少一線城市的中小學,人工智能的題材成為受孩子們歡迎的命題作文。他們在作文中擁有了能上網的隱形眼鏡、人體器官商店、讓滅絕恐龍復活的神器,并與酷酷的機器人一起建造星際飛船、太空云梯,一起去天際遨游……

    城市的管理者依照技術的進展速度與方向提出發展路徑:智能化的需求牽引,使AI在城市、醫療、交通、物流、機器人、無人駕駛、手機、游戲、制造、社會、經濟等發展中成為新技術、新目標,很多企業和城市已進行AI布局。

    從過去追求“用計算機模擬人類”,轉化為以機器與人結合而成的增強型混合智能;由機器、人、網絡結合形成新的群智系統;還由人、機器、網絡和物結合成的智能城市等更復雜的智能系統。

    潘云鶴認為,世界已從以人類與物形成的二元空間結構,演變為人、物、信息網格構成的三元空間結構。人、物、網之間的互動將形成各種新計算,包括感知融合、“人在回路中”(操作員在經過第一次指令輸入后,仍有機會進行第二次甚至不間斷的指令更正)、增強現實,以及跨媒體計算。

    當AI2.0之火點燃,如何為新的時代續柴加火?受訪的諸位科學家最終形成了較為一致的答案:第一助力是足夠規模且質量較高的數據。

    盡管在過去半個世紀,計算機的運算速度一直呈指數型增長,可以做的事情越來越多,可給人的感覺是快卻不夠聰明,比如不能回答人的提問,不會下棋,不認識人,不能開車,不善于主動做出判斷……北京航空航天大學副教授秦曾昌認為,當數據量足夠大之后,很多智能問題可以轉化為數據處理問題。因為從方法來看,計算機獲得智能的方法與擅長邏輯分析推理的人類智能不同,人工智能更多地利用大數據,從數據中學習獲得信息和知識。

    蘇州思必馳聯合創始人、首席科學家俞凱提出,人工智能發展的機遇,一是數據量的增大;第二個是云計算的出現,使得大規模計算能力得以實現。

    自從10年前我們有了大數據之后,計算機的進展非常迅猛。“今天計算機能獲得如此高的智能,很大程度上取決于數據。”俞凱說。

    而影響更為深遠的助力則是認知與腦科學的研究突破。《科技發展新態勢與面向2020年的戰略選擇》一書指出,信息科技根本性突破可能取決于腦科學的進展。一旦腦科學取得大的突破,必將引起信息技術的革命性變革。

    腦科學和神經科技是近20年來我國發展最快的學科之一,也是美國、歐洲相繼進行戰略布局的重點領域。中科院自動化所腦網絡組研究中心蔣田仔團隊目前已成功繪制出全新的人類腦圖譜,該圖譜包括246個精細腦區亞區,以及腦區亞區間的多模態連接模式。該研究中心主任、博導蔣田仔介紹,腦網絡組圖譜是人類腦圖譜發展和神經技術進步的必然趨勢,是腦科學、認知科學、認知心理學相關學科發展的支撐,勢必會對人工智能領域取得突破奠定基礎。

    神經科學和信息學的合作,將深度滲透到人工智能領域,神經網絡——計算機模仿人類神經元建立的模型會令機器加速具備諸多技能。幾乎可以預見,未來5年至10年,甚至更長的一段時間,大數據、腦機接口和神經工程將成為人工智能及相關領域科學家競相突破的重點對象。

    也許在不遠的未來,人機協同的生化人真的可以像鋼鐵俠一樣自由飛翔,猶如機甲戰士般隨意念操縱“武器”,改寫生命軌跡、穿梭時空,甚至脫離物質屬性而存在。

    (審核編輯: 林靜)

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