直击2021WAIC|如何进化出下一代AI算法?类脑研究科学家给出方向
《科创板日报》(上海,记者 金小莫)讯,即便已诞生了诸多应用,但作为人工智能最为核心的算法正遇瓶颈:如何进一步提高运行速度、优化运算结果并且降低能耗?
在7月10日举行的2021世界人工智能大会类脑主题论坛现场,复旦大学类脑智能科学与技术研究院院长冯建峰给出了一个答案:向人类的大脑学习。
“人工智能的核心就是算法。人脑的本质也是算法。”冯建峰认为,就像知识迁移是人类天生的技能,机器模仿生物从熟悉领域到未知领域的学习方法,构建跨领域、跨模态迁移学习模型,充分利用大量旧的已标注样本和当前少量标记数据,训练新模型,解决新问题。
事实上,人脑研究与人工智能的发展渊源颇深。冯建峰罗列的数据显示,有关人工智能的早期的学术论文大都发表在生物学、心理学期刊上。 “脑科学可以为人工智能提供生理学原理、数据、机制等,并启发更具通用性和自主性的人工智能新模态。”冯建峰表示。
不过,人脑的“算法”如何运行,我们仍无法看清。人脑中共有864亿个神经元,目前科学家可以实现的仅是对拥有302个神经元的线虫的简单模拟。 为了进一步了解人脑“算法”,冯建峰与团队策划了两条路径:一则是拼图法,通过数学算法,一方面解析大脑每一个部分,自下而上,用一块块小小的“拼图”,最终拼出一个完整的大脑;另一则是自上而下,用最先进的磁共振扫描仪,扫描人脑出人脑结构,再用最先进的算法对照模拟出“数字孪生”的人脑。
在论坛上,冯建峰展示了他自己的大脑CT图以及他的“数字孪生”脑:一个轮廓平滑,一个更像“毛坯房”:“这是我的脑子的立体扫描结构,与普通人一样共有约860多亿个神经元,另一边是基于超级计算机算力、对其进行的复制和模拟。”
冯建峰介绍称,去年,他与团队对“数字孪生脑”实现了20亿脉冲神经网络全脑计算模拟(类似人脑神经元功能),今年已经达到200亿次,明年有望进一步逼近1000亿,更接近真实人脑世界。通过对“数字孪生脑”的探索,人脑在静息态,受到外界刺激时等不同情况下的状态,将为今后向大脑学习的人工智能研究进一步拓展打下基础。
同时,基于脑科学研究而产出的智能算法已开始显现“威力”。据冯建峰,多个受脑启发的智能算法在各项国际比赛中排名第一。比如,依靠联想记忆机制的算法在物体识别中位居榜首,利用注意力机制的算法在语义分割中名列第一等。
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