即便是现在，人类也没有停止进化的步伐；但人工智能“进化”得更快，因为有了大数据和超强超快的计算能力。这也许是人工智能让不少人担忧的原因之一。不过，在科学家眼中，人工智能的“进化”取决于人类给了它什么，而人类的进化则取决于我们身边复杂的自然环境、社会环境，乃至文化。日前，在复旦大学主办的2018世界人工智能大会类脑人工智能主题论坛上，来自国内外的科学家们对于类脑人工智能的发展路径展开了激烈争论。

“即便我们能够造出有EQ（情商）的人工智能，那又如何？它最多会告诉你‘我很高兴’，但谁能知道它高兴的具体感受呢？”英国伦敦大学高等研究院感知学习中心主任科林·布莱克莫尔的话代表了时下部分学者的看法。但是，人工智能领域的另一些学者却认为，我们不仅可能造出有EQ的AI（人工智能），我们甚至还能通过对人脑各个功能区的模块化来最终集成出类人脑。

可塑性是人工智能发展的下一个方向

人工智能下一步要怎么走呢？不少科学家提出，向人脑学习，是人工智能发展的必然途径。

英国伦敦大学高等研究院感知学习中心主任科林·布莱克莫尔提出，人脑的进化过程中，大脑结构并没有发生太大改变，但思考内容却有了质的飞越，这是因为大脑皮层的可塑性，让人工智能获得人脑灰质皮层那样的可塑性，是人工智能发展最大的诱惑，“要知道，在双胞胎中，即使他们拥有完全一样的大脑结构，当他们长大接受不同的信息后，大脑皮质也会产生不同的变化。”

可塑性让我们的大脑得以进化。“在学习过程中，认知的提高推动了大脑的发展，而大脑的进化，又进一步产出了新的知识。在发展人工智能的过程中，我们不仅要了解人脑，从而进行模拟，使人工智能成为类脑智能，还应该了解人脑的进化过程。”

但是，在中国科学院院士、中国科学院神经科学研究所所长蒲慕明看来，人工智能在某种程度上，确实模拟了大脑的皮质或者皮层的某一个功能，但模拟却仅局限于大脑的输入和输出功能，还无法涉及反馈机制。这导致人工智能只能被动接受信息，而毫无进步。他在研究过程中也发现，大脑神经元可分为长时程的可塑性和短时程的可塑性，这对于强化学习非常有用。“如果人工智能也拥有同样的可塑性，是否有一天，他们也能自己进化。”

人脑的大量数据“刻录”在基因中

“小时候只要被火炉烫过一次，孩子就会学习到如何避免烫伤，然而人工智能要被‘烫’上几百次，才能学会避开火炉。”美国斯坦福大学电子工程与计算机科学教授比尔·戴利说，“科学家们梦寐以求的是造出通过做‘白日梦’就能自主学习的人工智能，或者是看了一张猫的照片，就能识别出猫的人工智能，而不是需要人类训练他们数百次才能学习的人工智能。”

仅仅耗能21瓦的人脑，可以高效地承担人工智能无法完成的任务。“这是因为人类大脑在进化过程中，已经储存和处理了大量的数据，而这些数据都‘刻录’在基因中，代代相传。”复旦大学类脑智能科学与技术研究院院长冯建峰教授说，这也是为什么我们要借鉴人脑如何进化，从而来让人工智能进化。

除了人脑的高效率和极大记忆是人工智能无法企及的，科林·布莱克莫尔认为，人工智能和人类大脑还拥有本质区别——自主学习能力，人是通过生活来学习的，我们接触到的世界的每一个信息，都会对认知产生影响，而现在的人工智能，只能在人的指导下进行学习，“对于自己是谁、在做什么这种基本认知，他们都无法达到”。

人工智能就是模块化的人脑

“来，让我们组装一个大脑吧。”这句看似魔幻的话，正是类脑人工智能科学家们正在尝试达成的目标。

冯建峰称，科学家早就知道，人脑是有不同的分区的，每一个分区都对应着不同的功能。“理解人脑局域化的运作机制，可以让人工智能更加‘智能’。”冯建峰说，由于人类大脑的高效和复杂性，没有一个人工智能可以模拟整个大脑的运转。但是，我们可以学习各种模组化的架构。当一个模组化结构被“吃透”了，相关的人工智能构架就会出现。甚至，可以往情感方面进行挖掘，冯建峰说，人工智能不能完全模仿人的情感，但可以通过惩罚和奖励机制，把感情、情绪也变成学习数据的一部分，“这样训练出来的机器和人工智能就会对人类更加友善。”

“每一个人工智能，赋予一个特定的功能，才是人工智能的发展未来。通过不同的模块，我们最终可以模拟整个人脑。”英国牛津大学计算神经科学中心教授埃德蒙德·罗尔斯在前天的圆桌会议环节说。

但是，科林却认为，大脑之间的连接比人们想象的更为复杂。他举了个例子，科学家调查了失明了20年以上的盲人，发现当这些人触摸一个洋娃娃的面部时，虽然只有触觉起了作用，但是通过核磁共振可以看出，脑部产生反应的脑区，恰好是正常人对应面部识别的视觉反应的脑区。“这意味着人脑的功能区是有替代作用的，这就是人脑与建模的大脑的不同之处。这也意味着，大脑各个功能区之间的联系比我们想象得更复杂。”

作者：记者 姜澎 郝梦夷
编辑：顾军
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