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來源：科技日報 記者 孫明源
類腦智能已然成為人工智能領(lǐng)域中的熱詞。近日，“問天I”類腦計算機技術(shù)成果在江蘇南京發(fā)布，該計算機模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運行，是國內(nèi)目前技術(shù)領(lǐng)先、規(guī)模最大的類腦計算機。
類腦智能又被稱為神經(jīng)形態(tài)計算，它通過模仿人類大腦的運作方式，讓計算機軟硬件實現(xiàn)信息高效處理。相比傳統(tǒng)意義上的人工智能，它具有低功耗、高算力的特點。
“人腦是目前已發(fā)現(xiàn)的最復(fù)雜的信息處理系統(tǒng)，它的簡約高效無與倫比。因此人工智能領(lǐng)域的專家們設(shè)想，能否以大腦為原型開發(fā)出更強大的人工智能。”談起類腦智能，北京工商大學(xué)計算機與人工智能學(xué)院教授吳靜珠對科技日報記者表示。
模型驅(qū)動的人工智能技術(shù)存在局限
今年，多款大語言模型面世，全球掀起了一波又一波人工智能熱潮。目前，以大模型為代表的人工智能主流應(yīng)用，事實上都是模型驅(qū)動的。程序開發(fā)者為軟件設(shè)置了行為和結(jié)構(gòu)，在此基礎(chǔ)上，軟件可以通過數(shù)據(jù)不斷得到訓(xùn)練，形成可以與人互動的人工智能。
“這種技術(shù)路線的局限性很明顯，大模型需要高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，我們不得不為此付出很多人力；更為突出的問題是大模型訓(xùn)練所耗費的計算資源非常龐大，需要超級算力的支撐。另外這種人工智能的自主學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力較弱，邏輯分析和推理能力相對欠缺。”吳靜珠介紹。
1956年，在計算機科學(xué)大家云集的達特茅斯會議上，科學(xué)家們就提出或許可以依托腦神經(jīng)科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)這兩大基礎(chǔ)領(lǐng)域，建立多學(xué)科協(xié)同的工作機制，開發(fā)出達到甚至超越人類水平的人工智能。但是，對于當(dāng)時的技術(shù)水平來說這些想法太過超前，無法實施，直到近些年才被提上日程。
吳靜珠強調(diào)，腦科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)是開發(fā)類腦智能最重要的基礎(chǔ)學(xué)科。近年來，隨著功能核磁共振等成像技術(shù)的發(fā)展，人類對大腦的認(rèn)知水平有了很大提高，這為仿照大腦設(shè)計計算機軟硬件提供了必要條件。
軟類腦和硬類腦是實現(xiàn)類腦智能的兩大路徑
北京工商大學(xué)教授、發(fā)展中世界工程技術(shù)科學(xué)院院士韓力群認(rèn)為，簡單來說，類腦智能的實現(xiàn)路徑大致可以分為軟類腦和硬類腦兩類。吳靜珠解釋道，這二者的主要區(qū)別在于側(cè)重點不同，前者重算法，后者重硬件。雖然路徑不同，但是總體來看二者相輔相成。
軟類腦主要側(cè)重讓算法和模型能夠模擬大腦的工作模式。雖然沒有神經(jīng)細(xì)胞、蛋白質(zhì)等物質(zhì)，但是計算機可以模仿大腦的信息加工機制，把現(xiàn)實中的物質(zhì)形式化，從而在軟件中模擬大腦。 共2頁 [1] [2] 下一頁
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