科技新闻装了类人脑系统的人,还能算人吗?

科技新闻 2020-01-18171未知admin

  原标题:装了类人脑系统的人,还能算人吗?

  “脑计划”——人类历史上的又一重大科学计划!

  类脑芯片之所以被称为强人工智能的基石,在于它可以模拟人类大脑信息处理方式,能以极低的功耗对信息进行异步、并行、低速和分布式处理,并具备自主、识别和学习等多种能力。类人脑能否替代大脑处理肢体?载装类人脑人类还算一名人类吗?种种猜想引理争端,优劣各异,科技发展让人工智能不在遥远。

  这是电子科技大学教授刘洋在@一刻talks的分享。

  本期讲者:刘洋

  本期主题:类人脑芯片神经元

  全文共 2900 字,阅读需要17分钟

  我们主要做的是类人脑的芯片方面的研究,有一些进展跟大家分享一下。

  我们经常会听到一些大规模计算机非常厉害,比如说天河二,如果我们回头看一下,实际上最有效率的计算机是我们自己每人都带的大脑。我们的大脑大概只有十公斤或者是再小一点,但是功率大概只有28W,它的计算效率常强劲的。

  举个例子,现在自动驾驶非常火热,但是其实真正的无人驾驶非常困难,比如它的场景几乎是无限的,另外它对算力的要求也是无限的。在当前的计算能力情形下,实现完全的自动驾驶非常不容易,它导致的结果是什么样的?

  一个自动驾驶的汽车控制系统带的GPU阵列可能比你的汽车还要贵。汽车可能大概只有20万,这已经算一辆还不错的汽车了,但是现在研发的自动驾驶控制GPU的阵列大概可能要超过50万到60万,因为它单科可能就近一万美元,它的阵列可能需要10个到20个。

  所以在自动驾驶领域,对于人类来说,我们经过初步的训练就可以驾驶汽车,一般来说还很少出问题。但是对于计算机来说,或者说对于处理器来说,自动驾驶到当前为止,还没有任何一家能够推出这种完全自动驾驶的汽车。

  主要原因一个是性价比太低了,控制阵列比汽车还贵,基本上很少人能够买得起这种汽车;另外由于场景的无限性,也就是说即使提供了非常贵的处理器阵列,它的场景处理能力也是始终是完成不了,但对于我们人脑来说就是很有效,通过一个驾驶的训练,基本上就可以完成驾驶。

  类人脑的处理器,事实上常有意思的一件事情。脑计划其实也开展很多年了,无论是美国、欧洲还是日本、都在开展脑计划内容,但多数都集中在于生物方面。因为人脑毕竟是一个生物体,所以对它的研究最开始或者最容易开始的很显然是在从生物学上。

  但是事实上在研究人脑或者类人脑系统、类人脑芯片有一个悖论,就是人类事实上永远研究不出真正的人脑计算机,或者说人脑的系统。因为相当于我是用我的大脑来研究跟我大脑一样的系统。

  这是一个悖论,就是我不能做出一个同样的我自己来,因为我的思维永远不能包含我所有的思维。大家应该能理解,就是你肯定不能想象出你所有的自己,做类脑系统的或者类脑芯片的所有的研发人员,他的目标是我们要做出一个跟大脑的功能至少类似,不能达到完全一致但是能够达到一部分的类人脑功能。

  经常会有人问,你做类人脑研究或者类人脑芯片、类人脑系统到底有什么意义?除了那些最直接的在医学上的应用之外,我有一些医生的朋友经常说,你到底能不能做出来类人脑系统,如果能做出来,我马上买一套,多贵我都买。

  经常会有一些新药出来,但是很难找到一些愿意试药的志愿者。比如治疗帕金森综合症,或者治脑损伤的药。如果这个药能治好我的手臂,我肌肉有一些损伤或者骨损伤的副作用,对于我来说是可以承受的。但对于很多脑损伤的副作用,这个是我不能承受的。我现在还能讲话,能跟大家讨论,万一我服了这个药,给我治坏了怎么办?

  所以医生朋友说,你的系统不见得能完成所有的类脑功能,但是如果你能做一部分的,或者模拟一些神经元的反应,例如增强,因为它跟药的机理是一样的,某些神经元的功能增强,或者削弱它的功能,或切断它的连接,这都是它的基本机理。你如果能在在类脑系统中把这些机理实验出来,也算是给我们提供了非常大的帮助。

  所以最直接的一个例子,到现在为止,大概每两个老年人里,就有一位深受帕金森综合症或者阿兹海默氏症的困扰。如果没有了这种类脑芯片或者类脑系统,那在帕金森综合症的机理上,到底哪一些神经元受了损伤、弱化了、变强了,或者说它中间的联系切断了,我们都无从核实。

  深度学习在科研阶段确实比较有意思。目前医生朋友跟我最常讨论的是在医疗上的应用。尤其在试药方面,或者脑类疾病,比如脑损伤。科技新闻我们医院会收治病人,无论是外伤还是内部的损失,它的机理到底是什么样的,现在都是在猜测,凭经验去推导是脑干或者是颅内哪里受了损伤,但真正从理论的层面上对它进行一些探索,实际上是类脑系统和类脑芯片的最大的需求。

  我们现在基本都是基于传统的计算机传统,不是类脑的芯片。传统计算机多数都是CPU或者GPU内存,当然现在这种传统做计算机的其实已经被IBM证明常困难的。IBM用这几乎是一间子这么多的计算机完成模仿猫脑的部分功能,但是他发现,即使用这么大的硬件资源,完成的猫脑功能只是一部分,而且跟猫脑的功能比起来,还要慢大约83倍。所以IBM从那个时候就放弃了这条科研道,他得出的结论,用传统的资源非常难实现人脑的完整功能。

  后面大家都在做的事情就是,只能按人脑的构架来搭类人脑的系统,科技新闻现在最前沿的实际上是英特尔和IBM。英特尔今年也在报道,就是他实现了大概800万神经元集成的类人脑系统。但事实上我们人脑大概是1000亿个神经元,对比现在的800万神经元,我们要走的真的很长。

  模仿类人脑的系统实际上是要从底层开始做,科技新闻你要先有器件,就像人脑有神经元、突触,那你就要从突触和神经元开始做设计和直线。神经元相当于一个脉冲发生器,它不断发射各种各样的脉冲;那么突触相当于是一个综合器,相当于神经元把发射的脉冲的重要性做一个衡量,然后发给下一个神经元,这个过程看起来并不难,所以简单来说就是把神经元和突触连接起来做成一个神经网络,这个神经网络就像IBM做的800万个神经元的系统。

  在国内的,我们基本上可以做到100万个神经元,这个是我们在做的一个类脑的芯片,做到100个万芯片后,我们可以实现什么事情?就像巴甫洛夫的狗的条件反射实验。

  但是如果想让一个计算机实现条件反射常困难的,比如你的手机是不是你每次吃饭告诉它,它就会分泌唾液或者作出一个反射?你的电脑会不会因为多次的,就会做出一个反射?这个常困难的,但是在类脑芯片里就可以完成这种条件反射。

  另外像联想记忆对于人类来说也很容易,比如当我看到猫的尾巴或者兔子的尾巴的时候,这种特征性会让我马上想到它就是一个猫。但是对于电脑或这种机械来说就非常困难,即使有摄像头,你拍到了这个猫的尾巴,你不告诉它,它还是不知道这是一只猫,对于机器或者对于智能来说,这常重要的一点。所以我们当前的芯片可以实现的功能就是联想。

  另外像当前的加密,总要人参与进来,你参与进来就不能算真正的加密,如果我们放开一点,加密事实上是不需要人参与的,即使我这个核心人员被你抓走了,你也解密不了,因为我这个加密过程,是由类人脑的计算过程完成的。

  

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