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类脑计算:让人工智能走得更远

像人一样思考,这是人们对人工智能和机器人的期待。大踏步前进的人工智能,似乎走到了十字路口。 “机器综合智能水平和人脑相差较大,机器学习需要较多人工干预,不同人工智能模态之间交互协同较少……”近日,在香港召开的第S43次香山科学会议上,与会科学家细数当前人工智能发展面临的瓶颈。 解铃还须系铃人,人工智能的发展也不例外。科学家意识到,想要走得更远,人工智能还要回到出发的地方,那便是人类智能。 丨神经科学提供基础 “以深度学习为代表的机器学习方法在视听觉感知等具体问题上媲美甚至超越人类的水平。”会议报告中,作为一名神经科学家,中科院神经科学所研究员蒲慕明院士为人工智能在过去几十年的发展点赞。不过,他同时看到,与人脑的学习能力相比,机器学习在可解释性、推理能力、举一反三能力等方面存在明显差距。 让机器向人学习,是提升“智能”水平的重要方向。会议执行主席、香港科技大学副校长叶玉如院士指出:“目标是在多个层面,理论上模拟大脑的机制和结构,开发一个更具有普遍性的AI以应对包括多任务、自学习和自适应等方面的挑战。” “受脑启发”是人工智能最重要的发展方向。近年来,脑科学研究正在从传统的认识脑、了解脑向...

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