AI越來(lái)越像人腦?神經(jīng)科學(xué)家們有話(huà)要說(shuō)……

jh 2年前 (2023-11-03)

為了讓AI更像人腦,科學(xué)家搞起了AI 。

最近,AI行業(yè)有點(diǎn)熱鬧。

一群技術(shù)大佬為了“AI是否安全”這個(gè)話(huà)題互相站隊,差不多快分出兩個(gè)派系。

一派認為,AI會(huì )滅絕人類(lèi),而另一派則認為,加強監管會(huì )破壞開(kāi)源并扼殺創(chuàng )新。

這場(chǎng)“網(wǎng)絡(luò )對罵”已經(jīng)連續吵了好幾天,就連馬斯克都忍不住前排圍觀(guān)吃瓜。

而就在看似與AI毫不搭邊的物理、生物等領(lǐng)域,科學(xué)家們似乎對“AI威脅論”不太在意,反倒是親自下場(chǎng)搞起了AI。

ChatGPT真有意識嗎?

目前來(lái)說(shuō),想實(shí)現AI,基本上都得依賴(lài)計算機。

在此基礎上,根據實(shí)現方法不同,又可以劃分成完全依賴(lài)編程技術(shù)的工程學(xué)方法(Engineering approach),以及通過(guò)模擬人類(lèi)或生物而成的模擬法(Modeling approach)。

不過(guò)計算機終究是有性能局限性,因此我們目前能看到的生成式人工智能,包括ChatGPT在內,實(shí)際上只能算作弱人工智能的一個(gè)“新高度”。

在高算力、大模型等“大力出奇跡”的手段下,ChatGPT等AI工具展現出強悍的能力,這也是為什么大佬們都在強調未來(lái)AI會(huì )帶來(lái)風(fēng)險。

不過(guò)另一方面,ChatGPT翻車(chē)的案例其實(shí)并不少見(jiàn)。歸根究底其實(shí)是大語(yǔ)言模型在處理文本、生成語(yǔ)言等方面可以無(wú)限靠近人腦,但在認知能力、學(xué)習方式、理解深度等方面與人腦還是存在很大差距。

在研究人腦方面,神經(jīng)科學(xué)家或許更有發(fā)言權。

在最近一篇學(xué)術(shù)論文里,三位神經(jīng)科學(xué)家認為,雖然ChatGPT等系統看似有意識,但由于語(yǔ)言模型的輸入缺乏與周?chē)澜绲母泄俳佑|所特有的嵌入式信息內容,因此這些系統本質(zhì)上還是無(wú)意識的。

另一方面,科學(xué)家們表示,有意識的生物體出現的進(jìn)化和發(fā)展軌跡,與今天設想的人工智能系統并不相似,AI系統嚴重低估了大腦中產(chǎn)生意識的神經(jīng)機制的復雜性。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),想要真正達到“強人工智能”,最終還是要結合腦科學(xué)等生物學(xué)科的發(fā)展,通過(guò)理解大腦工作原理,啟發(fā)科學(xué)家創(chuàng )造更具適合的架構。

包括腦機接口、類(lèi)腦計算等技術(shù),都是目前比較熱門(mén)的方向。

納米線(xiàn),一種新的AI實(shí)現方式

雖然想要AI完全達到人腦的水平還是很困難,但科學(xué)家還是找到了一些捷徑。

就在11月1日,神經(jīng)形態(tài)學(xué)領(lǐng)域傳出好消息,來(lái)自悉尼大學(xué)和加州大學(xué)的研究人員成功開(kāi)發(fā)出一種可以“動(dòng)態(tài)學(xué)習和記憶”的物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。

該物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )由微小的納米線(xiàn)組成,通過(guò)模仿大腦中神經(jīng)元和突觸的系統,并測試一些通常認為的與人腦有關(guān)的高階認知功能,從而執行一些任務(wù)。

據介紹,所謂納米線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )(Nanowire network),其實(shí)是一種微型電線(xiàn),通常由肉眼不可見(jiàn)的高導電的銀線(xiàn)制成,覆蓋有塑料材料并形成網(wǎng)狀結構,它們的寬度只有人類(lèi)發(fā)絲的千分之一,并能夠自組裝,形成類(lèi)似生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的網(wǎng)絡(luò )結構。

先前已有研究表明,納米技術(shù)有潛力建立一個(gè)具有類(lèi)似神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )回路和突觸信號的受大腦啟發(fā)的電子裝置,當電信號刺激納米線(xiàn)時(shí),離子會(huì )穿過(guò)絕緣層,并遷移到相鄰的納米線(xiàn)中,這很像跨越突觸的神經(jīng)遞質(zhì)。

在此基礎上,納米線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )不僅結構與人腦相似,而且能夠像人腦一樣學(xué)習和記憶。

所謂學(xué)習和記憶,是通過(guò)一系列命令或算法,對納米線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )交叉處的電子電阻變化作出反應。

在這個(gè)過(guò)程中,科學(xué)家可以有選擇地強化和削弱納米線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )中的突觸途徑,突觸會(huì )產(chǎn)生不同的輸出,類(lèi)似AI的“監督學(xué)習”。

此外,研究人員還發(fā)現,通過(guò)“獎勵”或“懲罰”網(wǎng)絡(luò ),也可以增加強化的程度,類(lèi)似大腦的“強化學(xué)習”。最終,納米線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )學(xué)會(huì )了識別手寫(xiě)數字。

圖 | 納米線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )學(xué)會(huì )了識別手寫(xiě)數字

其實(shí)早在今年4月,納米線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )在名為“N-back”的測試下,就已經(jīng)可以識別特定圖片。

一般來(lái)說(shuō),人類(lèi)的測試得分為7,也就是說(shuō)能夠識別七個(gè)之前出現的同一圖像。而納米線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )的測試得分同樣為7。

目前,這篇開(kāi)創(chuàng )性研究論文已發(fā)表在《Nature》上,有人評價(jià)說(shuō)這是機器學(xué)習和人工智能領(lǐng)域的重大進(jìn)步。

從研究人員角度出發(fā),通過(guò)物理方式模擬大腦的學(xué)習和記憶機制,確實(shí)可以提高了AI的能力。

同時(shí),不同于傳統的機器學(xué)習模型,納米線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )不需要大量的能源來(lái)存儲和訓練數據,因此大幅減少了能源和存儲需求,為后續處理更復雜的任務(wù)鋪平了道路。

腦科學(xué)能改變AI嗎?

當然了,納米線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )只是模擬人腦的一種方式,至于會(huì )不會(huì )被AI開(kāi)發(fā)者所采納,還不得而知。

雖然腦機接口、類(lèi)腦計算等技術(shù)開(kāi)始得到學(xué)界和產(chǎn)業(yè)界越來(lái)越多地關(guān)注,不少企業(yè)也推出了相應產(chǎn)品,嘗試將實(shí)驗室技術(shù)帶入商業(yè)化。

不過(guò)從目前的進(jìn)度來(lái)看,整個(gè)行業(yè)還處于發(fā)展早期,生態(tài)建設并不完善,市場(chǎng)也沒(méi)有完全打開(kāi)。

而包括納米線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)在內,實(shí)際上仍然沒(méi)有脫離神經(jīng)科學(xué)家的范圍,想要完全與AI結合,還需要更多計算機人才。

另一方面,結合了腦科學(xué)的“強人工智能”,才是真正需要考慮監管的“危險技術(shù)”,這種會(huì )產(chǎn)生自我意識的系統,會(huì )不會(huì )引發(fā)更加復雜而棘手的社會(huì )問(wèn)題?

隨著(zhù)各國陸續出臺AI監管的法律法規,腦科學(xué)與AI的結合,注定也會(huì )是討論的范疇之一。

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