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标题: 擘画人类与人工智能共存的未来世界 [打印本页]

作者: ZOTiNGtE 时间: 2023-4-30 21:48
标题: 擘画人类与人工智能共存的未来世界
2023松山湖科学会议类脑计算与系统学术研讨会召开
机器能思考吗？人类能制造出“超级大脑”吗？复制大脑，机器能超越人类吗？强人工智能对于人类来说是安全的吗？
4月20日，2023松山湖科学会议系列活动之类脑计算与系统主题学术讨论会召开，脑科学与类脑研究领域的大咖在东莞松山湖科学城揭开那些科幻片背后的科学奥秘和深层逻辑，一起探究人类大脑的秘密，擘画人类与人工智能共存的未来世界。

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类脑是什么？——理解大脑、模仿大脑
人的大脑有多少秘密？人工智能是如何模仿人类大脑工作的？近年来，随着大脑成像、脑机交互、生物传感、大数据处理等新技术不断涌现，脑科学与计算技术、人工智能、纳米材料、认知心理等学科的交叉融合，正酝酿着重大理论与技术突破，类脑研究上升为国家的科技战略重点。
科学界认为，类脑研究为认知脑打开了一扇全新的窗口，有望推动新一轮智能技术革命。
谈论会上，北京智源人工智能研究院院长、北京大学计算机学院教授黄铁军分享了类脑计算的理念与研究进展。他表示，类脑是比人工智能还要更早的概念，不能简单地把类脑理解为实现大脑的某些功能，其终极目标是人为造出一个逼近生物大脑神经系统、性能远超生物大脑的超级电子大脑。
黄铁军认为，完全揭开人类大脑奥秘的时间无法预测，但这不意味着无法研制出“超级大脑”。可行路径是仿照大脑的神经结构蓝图研制“电子大脑”，再通过训练产生智能，并把从中得到的线索与生物大脑进行对比，助力揭示大脑奥秘。“类脑是一个大循环”，黄铁军总结为类脑计算的理念就是结构仿脑、功能类脑、性能超脑。
黄铁军认为以视觉为主的感知是智能之源，他与团队多年潜心研究灵长类视网膜解析仿真研究，有望五年内揭开从光到电的视觉信息编解码奥秘。黄铁军说，受生物启发，提出了脉冲连续摄影原理，研制出了功能类似人眼、性能超越人眼千倍的“电眼”，替代目前广泛应用的视频相机，实现高速连续感知，安装这种芯片的自动驾驶汽车和智能机器人，能比人类更灵敏地应对各种突发情况。
上海数学中心首席教授、复旦大学类脑人工智能科学与技术研究院院长、大数据学院院长冯建峰试图从另一个角度理解大脑，他以《从脑数据到脑模拟》为题，带领大家用数学和大数据的方法看人脑到底如何运作。
他分享了用数据分析的方法研究大脑的过程，例如通过数据得出人的最佳睡眠时间为7小时，根据数据对精神疾病重新定型。
冯建峰介绍，他正尝试利用现有数学方法和计算设备，模拟由八百六十亿神经元组成的人类大脑，为青少年和中老年的健康脑提供科学依据，为一些脑疾病的治疗提供全新的方法和视角，也为理解脑的一些区域的认知功能提供可能。同时他也对类脑计算的应用进行了探索，例如自动驾驶和智慧医疗领域。
人工智能安全吗？——需要伦理道德约束
研究大脑，复制大脑，通过类脑研究人类将创造出比人脑更聪明的人工智能和机器。那这样的强人工智能对人类是安全的吗？其中的道德伦理问题如何约束解决？
中国科学院自动化研究所脑图谱与类脑智能实验室副主任、研究员曾毅，对脑与心智启发的强人工智能其中的切要问题进行了思考和研究。他认为，模仿行为还是脑与心智的结构与机制、可否忽略自然发育与演化、多任务的自主协同、从自我感知到共情、从道德直觉到和谐共生是未来强人工智能无法回避的切要问题。
他表示，脑与心智启发的强人工智能是实现人与人工智能和谐共生“最安全的选择”。“构建‘上善若水’的人工智能伦理道德引擎是必要的”，曾毅表示实现有道德的人工智能对人类才是安全的，这将是一个长远的目标，“我希望我们的平台能帮助未来的类脑人工智能，获取到道德的直觉，进行道德推理，它的道德标准不仅仅来自人类，还来自其自身与环境的互动。也将成为人工智能是人类的一面镜子，也帮助推进人类重新认识自己。”
类脑研究如何应用？——借鉴大脑、训练机器
电子科技大学计算机科学与工程学院教授顾实带来了《深度脉冲神经网络中的长程连接》专题报告。
据悉，脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNN）是一种受生物启发的计算范式，模拟大脑中神经元的行为，旨在弥合人工智能与神经科学之间的鸿沟。换言之，可以借鉴大脑的运行机制，训练完善机器。
在业界，与传统的人工神经网络不同，脉冲神经网络利用基于脉冲的通信机制，这更接近真实神经元通过离散的、时间编码的电信号（称为动作电位或脉冲）传输信息的方式。大脑中的长程反向连接为神经元间的相互作用提供了重要信息，有助于实现更为复杂和多层次的认知功能。
当前的学术进展处于怎样的发展阶段？
“在当前的脉冲神经网络架构中，脉冲机制一方面带来了表达效率的提升，另一方面也导致了更为严重的梯度消失问题，从而影响了网络的整体表现。因此，如何借鉴相关大脑拓扑特征来弥补脉冲机制带来的表达性不足及训练有效性问题对脉冲神经网络大规模化起到了非常关键的作用。”顾实表示。
如何解决这一行业难题？“团队提出了一种从新视角减少梯度误差的创新方法，称为代理模块学习（Surrogate Module Learning, SML）。并为此开发了一种新的损失函数。实验证明，当代理模块的输出接近SNN输出时，梯度误差的比例显著降低。例如，在ImageNet上的Spiking ResNet-34架构中，将SNN的准确性提高了3.46％。”顾实表示。
此外，团队还进一步研究了反向连接（backward connections，也称为时序反馈连接）对脉冲神经网络性能的影响以及如何有效地搜索反向连接的位置以提高脉冲神经网络的性能。
顾实表示，脉冲神经网络的研究方兴未艾，在未来的研究中，可以继续在计算效率和脑启发机制方向进行探索。计算效率方法主要解决时序编码的有效表达问题和与传统网络的混合机制问题；脑启发机制方向主要探究基于多层级神经可塑性的高效算法框架设计和网络搜索问题。随着相关研究的进一步深入，脉冲神经网络将成为人工智能发展的一条核心技术路线。
类脑计算编译软件：搭建硬件与应用的“桥梁”
清华大学计算机系研究员、博导张悠慧分享了《类脑计算编译器基础设施研究》的研究报告，为大家带来最新的类脑计算编译软件的研究成果。
目前，各类新型类脑计算架构与芯片的研发已成为学术界研究热点。同时，研发脑启发计算模型/算法的团队也试图在各类类脑芯片上完成高效计算。但是，如何在研制的架构/芯片上高效运行各类类脑计算应用是一个难点。
“类脑计算编译软件需在此间发挥关键桥梁作用，即将各类类脑计算应用转变为能高效驱动架构迥异的类脑计算芯片的可执行形式。”张悠慧表示。
“团队提出基于多层中间表示的类脑计算编译框架BIVM及其原型实现，展示BIVM在不同芯片上支持各种典型SNN应用的编译和优化能力，芯片类型包括通用处理器、控制流/数据流混合架构的SNN FPGA芯片以及基于ReRAM的数据流类脑芯片。”张悠慧表示。
据介绍，BIVM的编译中间表示能够混合不同级别的抽象层次和概念，在高层到低层抽象的渐进递降过程中灵活组合不同层次的编译优化方法，从而较好地解决了编译框架所面临的类脑计算应用特征跨度大、芯片体系结构跨度大等问题。
目前，BIVM正在进行开源准备。未来将扩展该原型，支持更多的典型类脑计算应用以及更多种类的类脑芯片。
张悠慧表示，作为硬件与应用之间的“桥梁”，类脑计算编译软件要将新兴的类脑芯片算力高效、友好的送到研发者手中，成为建立类脑计算软硬件生态的基石。提出基于多层中间表示的类脑计算编译框架BIVM，能够将智能应用与生物神经网络仿真应用优化编译为适配不同架构类脑芯片的执行程序；初步测试表明，该类框架在编译高生产力、高可移植性、高性能方面具有良好潜力。
生物系统+机器人：未来人工智能发展的重要方向
北京大学集成电路学院长聘教授、人工智能研究院类脑智能芯片研究中心主任杨玉超带来了《基于忆阻器的高阶复杂度类脑计算》的专题报告。他提出，生物系统展示出了分子、细胞、系统等多层次、全方位的智能、复杂性与适应性，对于发展新一代智能、高效计算技术具有重要启发意义。未来智能计算需求面临指数增长，存算一体、类脑计算等新型计算范式构建的忆阻器智能芯片系统更完备、规模更大、算力更高。
郭东辉在分享技术发展趋势时表示，芯片技术已从平面工艺微型化向三维（3D）集成方向发展，特别是大数据及人工智能技术应用对片上系统（SOC）大算力的需求，传统以冯.诺依曼计算架构的智能芯片又面临存储墙及高密度器件集成带来的计算功耗问题。随着微电子技术与其它领域新技术的结合必将产生新的产业和新的产品，例如MEMS传感器、DNA芯片等。
郭教授着重介绍了通用智能芯片的关键技术内容，分别从神经网络类脑计算模型、网络博弈全局优化算法、神经器件并行计算架构、通用智能芯片设计方法等4个方面予以解读。“未来，随着多项技术的进步，模拟神经生物大脑结构的神经形态计算可成为一种可替代计算架构，为人工智能的发展提供新的路径。”郭东辉表示。
将类脑芯片与机器人平台融合，英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强分享了英特尔中国研究院新的研究进展，介绍了基于Loihi2的类脑感知与计算系统。据介绍，新一代类脑计算芯片Loihi 2，采用Intel4制程工艺，具有更多资源、更快速度和更强的可扩展性。基于Loihi2的研发的类脑计算系统，单板集成8块Loihi 2芯片，达8百万个神经元。
宋继强表示，英特尔中国研究院将Loihi 2和原本用于机器人的HERO异构计算平台结合，LAVA类脑开源软件框架，打造了类脑实验感知平台，可为类脑应用的创新提供完整的软硬件实验系统，推动类脑研究包括类脑感知算法的发展和应用落地。
近年来，以制造业为立市之本，东莞深入推动产业转型升级，一批智能制造创新场景和典型应用加速涌现，为机器人拓展应用提供了一方沃土，机器人之风吹进莞邑大地。而通过类脑技术研究，研究人类大脑的工作机理，模拟出一个和人类一样具有思考、学习能力的机器人，将在东莞成为可能。
2023松山湖科学会议是在中国科学院学部工作局、中国工程院三局、国家自然科学基金委员会交叉科学部、广东省科学技术厅、广东省科学技术协会的关心指导下，由广东院士联合会携手东莞市人民政府联合主办。
会议以“脑科学与类脑技术”为主题，共有60多位院士专家参会。会议采用“1+1+4”模式，即1场全体大会，1场脑科学与类脑智能专业委员会闭门会议，以及“脑科学”“类脑计算与系统”“类脑芯片”“类脑智能信息处理”4个专题分享研究成果，开展学术研讨交流。
广东科技报记者刘肖勇通讯员袁仕联

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