圖靈測(cè)試要出2.0版？智源研究院重磅發(fā)布「人工智能的認(rèn)知神經(jīng)基礎(chǔ)」

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編輯：白峰

【新智元導(dǎo)讀】昨日，北京智源人工智能研究院主持召開(kāi)了「人工智能的認(rèn)知神經(jīng)基礎(chǔ)」重大研究方向發(fā)布會(huì)，院長(zhǎng)黃鐵軍分享了人工智能與認(rèn)知神經(jīng)的發(fā)展歷程，并宣布智源將開(kāi)放廣義圖靈測(cè)試，為認(rèn)知智能提供全新的訓(xùn)練和測(cè)評(píng)系統(tǒng)。

2020年8月24日，北京智源人工智能研究院（以下簡(jiǎn)稱「智源研究院」）在清華智源中心舉行了「人工智能的認(rèn)知神經(jīng)基礎(chǔ)」（以下簡(jiǎn)稱「認(rèn)知神經(jīng)基礎(chǔ)」）重大研究方向發(fā)布會(huì)。

智源研究院院長(zhǎng)黃鐵軍，智源「認(rèn)知神經(jīng)基礎(chǔ)」重大研究方向首席科學(xué)家劉嘉，該方向候選學(xué)者陳良怡、方方、吳思、宋森、余山，以及北京人工智能領(lǐng)域的高校、科研院所和企業(yè)代表出席了本次發(fā)布會(huì)

「認(rèn)知神經(jīng)基礎(chǔ)」重大研究方向發(fā)布會(huì)現(xiàn)場(chǎng)

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人工智能需要認(rèn)知神經(jīng)作為基礎(chǔ)，智源將開(kāi)放圖靈測(cè)試「2.0版」

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黃鐵軍表示，深度學(xué)習(xí)在人臉識(shí)別等方面取得重大進(jìn)展，但并未真正解決感知問(wèn)題，問(wèn)題關(guān)鍵不在提高算力、增加數(shù)據(jù)，而是要重新思考智能模型。

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智源研究院在2019年發(fā)布了五個(gè)重大研究方向，「人工智能的認(rèn)知神經(jīng)基礎(chǔ)」作為2020年首個(gè)智源重大研究方向，旨在將神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)和信息科學(xué)進(jìn)行交叉融合，加強(qiáng)人工智能和腦科學(xué)的雙向互動(dòng)和螺旋發(fā)展，揭示生物智能系統(tǒng)的精細(xì)結(jié)構(gòu)和工作機(jī)理，構(gòu)建功能類腦、性能超腦的智能系統(tǒng)，以視覺(jué)等功能和典型模式動(dòng)物作為參照物測(cè)試智能水平，為人工智能未來(lái)發(fā)展探索可行道路。

黃鐵軍表示，為了探究強(qiáng)人工智能的可能，智源研究院將相繼研發(fā)神機(jī) 1 號(hào)（高精度精細(xì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真系統(tǒng)）、神機(jī)2號(hào)（大規(guī)模脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)）和神機(jī)3號(hào)（高精度大規(guī)模通用智能模擬系統(tǒng)）等仿真平臺(tái)；此外，針對(duì)強(qiáng)人工智能的發(fā)展，智源研究院將開(kāi)放并提供一個(gè)通用智能訓(xùn)練和測(cè)評(píng)系統(tǒng)——「廣義圖靈測(cè)試」。

「廣義圖靈測(cè)試」就是要把關(guān)于認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)融入到原來(lái)的圖靈測(cè)試中，而不簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單是對(duì)行為做一個(gè)判斷。

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首先智能體可以到通用智能的訓(xùn)練環(huán)境進(jìn)行訓(xùn)練，可以分成不同的量級(jí)，但是它一定是一個(gè)開(kāi)放的環(huán)境，它可以是單一的Agent在單一的環(huán)境里面，可以是單一的Agent面臨多種功能多種任務(wù)的環(huán)境，或者是多個(gè)Agent多種任務(wù)，「廣義圖靈測(cè)試」就是要提供這樣一個(gè)訓(xùn)練的環(huán)境。

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訓(xùn)練一個(gè)環(huán)境之后，當(dāng)它能夠完成一個(gè)任務(wù)，它可以根據(jù)一些生物模型來(lái)做進(jìn)一步校準(zhǔn)，所以可以對(duì)多物種、多尺度、多維度的訓(xùn)練神經(jīng)反應(yīng)進(jìn)行校正，校正之后，就可以對(duì)它進(jìn)行評(píng)分。

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你可以把它理解成通用智能的一個(gè)風(fēng)洞，比如說(shuō)你做了一個(gè)飛機(jī)，要看它好不好，先在風(fēng)洞里面吹一下，看看它是什么樣子，不停地校正它，這種工作就需要大量認(rèn)知的測(cè)驗(yàn)和任務(wù)，以及多種關(guān)于生物智能的認(rèn)知行為特征來(lái)作為測(cè)試的標(biāo)準(zhǔn)。

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「廣義圖靈測(cè)試」將為認(rèn)知智能的發(fā)展提供必要的基礎(chǔ)設(shè)施，讓AI可認(rèn)知能量化。

暴力美學(xué)無(wú)法實(shí)現(xiàn)真正的智能，通用智能還需看生物智能

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會(huì)上，智源首席科學(xué)家劉嘉作了題為「ABC：AI of Brain & Cognition」的主題報(bào)告。劉嘉提到最近比較火熱的生成式語(yǔ)言模型GPT-3通過(guò)對(duì)大量書(shū)面材料集與長(zhǎng)篇連載文本的預(yù)訓(xùn)練，獲取關(guān)于世界的知識(shí)，將「暴力美學(xué)」發(fā)揮到極致，然而卻無(wú)法做到理解、共情、推理等對(duì)于人類極為容易的事情。「認(rèn)知神經(jīng)基礎(chǔ)」重大研究方向則希望能夠探索生物智能，將生物智能與人工智能進(jìn)行融合。為此，劉嘉表示整個(gè)「認(rèn)知神經(jīng)基礎(chǔ)」課題團(tuán)隊(duì)，將致力于將神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)和計(jì)算科學(xué)進(jìn)行交叉融合，從三個(gè)方向向通用人工智能靠近。

劉嘉表示，從認(rèn)知神經(jīng)的角度考慮，理解智能有三個(gè)層級(jí)，硬件層面、表示與算法層面以及計(jì)算理論層面；對(duì)應(yīng)到生物智能中，分別是腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)、生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及認(rèn)知模型。課題組將分別從三個(gè)層面進(jìn)行研究：生物基礎(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)模型、生物視覺(jué)。

其中，陳良怡、方方將圍繞「生物視覺(jué)認(rèn)知的神經(jīng)基礎(chǔ)」，用多種腦成像的方法，探究大腦的精細(xì)結(jié)構(gòu)、闡明生物視覺(jué)的認(rèn)知功能和計(jì)算架構(gòu)；劉嘉將進(jìn)行「AI的腦解析」，利用認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的研究方法打開(kāi)人工智能（深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)）的黑盒子；吳思和宋森將探索「類腦的AI」，基于生物視覺(jué)認(rèn)知的研究成果，構(gòu)建類腦視覺(jué)信息處理的模型與算法。同時(shí)課題組也將構(gòu)建一個(gè)多尺度、多精度、多模態(tài)、多認(rèn)知任何和多模型的生物智能開(kāi)源開(kāi)放平臺(tái)。

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劉嘉從理論研究和應(yīng)用研究?jī)蓚€(gè)方面展望了「認(rèn)知神經(jīng)基礎(chǔ)」的研究意義。從理論方面，劉嘉指出歷史中技術(shù)的進(jìn)步往往會(huì)帶來(lái)偉大的理論突破，AI的爆發(fā)也預(yù)示著一個(gè)能夠媲美于「牛頓力學(xué)」的通用「智能理論」可能誕生。

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劉嘉認(rèn)為，將生物智能與人工智能進(jìn)行結(jié)合，從而提出一個(gè)獨(dú)立于物理實(shí)現(xiàn)層的表征與算法是實(shí)現(xiàn)「智能理論」的正確道路。另一方面，當(dāng)前的弱人工智能的測(cè)試主要基于圖靈測(cè)試，但圖靈測(cè)試本身是基于行為主義，不可能做到可解釋、可信賴；為了定量探究強(qiáng)人工智能，「認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)」課題組將致力于探索開(kāi)發(fā)「通用智能的圖靈測(cè)試」。

智源「認(rèn)知神經(jīng)基礎(chǔ)」重大研究方向?qū)W者候選人發(fā)布

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黃鐵軍宣布了「認(rèn)知神經(jīng)基礎(chǔ)」重大研究方向?qū)W者候選人名單。其中，首席科學(xué)家（CS）由清華大學(xué)劉嘉教授擔(dān)任。

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5位智源研究員（PI）候選人由來(lái)自北大、清華、中科院等單位的杰出中青年學(xué)者擔(dān)任。他們均是所在研究領(lǐng)域具有國(guó)際影響力的中青年學(xué)術(shù)帶頭人，其中杰青 3 人，長(zhǎng)江學(xué)者 2 人。六位學(xué)者中學(xué)科背景為認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的有2 人，系統(tǒng)神經(jīng)科學(xué) 1 人，計(jì)算神經(jīng)科學(xué) 3 人。

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他們將嘗試從認(rèn)知和神經(jīng)的各個(gè)層次研究人工智能，為走向強(qiáng)人工智能提供基礎(chǔ)理論。具體名單如下：

發(fā)布會(huì)最后，各位學(xué)者圍繞「如何為AI提供一個(gè)可量化的測(cè)試平臺(tái)」，以及「如何對(duì)生物智能開(kāi)展研究以啟發(fā)人工智能」等話題進(jìn)行了深入討論。

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認(rèn)知神經(jīng)的AI之光初現(xiàn)。