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在北京市腦科學(xué)研究專項引領(lǐng)下，中科院自動化所類腦智能研究中心在類腦人工智能的研究方面，已取得初步進展。

一個小小的機器人，從它的視角望出去的正前方，擺放著一個搖鈴。機器人問：“這是什么？”一個聲音告訴它：“這是搖鈴。”機器人先進行了緩慢地觀察，之后伸手握起搖鈴晃動，然后放回。當(dāng)再次向機器人展示搖鈴時，機器人便能識別出搖鈴，并回憶起搖鈴發(fā)出的聲音。

這是筆者在中國科學(xué)院自動化研究所類腦智能研究中心看到的一幕。

“讓機器人真正在與環(huán)境的交互過程當(dāng)中去學(xué)習(xí)新的概念，以促使機器人對客觀世界產(chǎn)生深度理解。”中科院自動化所類腦智能研究中心研究人員表示，在北京市科委腦科學(xué)研究專項的支持下，該中心在類腦人工智能研究方面已取得初步進展。

類腦智能閃現(xiàn)“曙光”

人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它的目標(biāo)是了解智能的本質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以與人類智能相似的方式解決問題的智能機器。人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。

然而，發(fā)軔于1956年的人工智能至今仍未成功賦予計算機更多的類人智能，更談不上具有自主學(xué)習(xí)、想象創(chuàng)造等人類智能的高級特征。讓機器人產(chǎn)生類人智能的道路依然漫長，但這條蜿蜒曲折了幾十年的長路前方似乎已依稀讓人瞥見一縷曙光。

中科院自動化研究所類腦智能研究中心副主任曾毅研究員介紹說：“與原來的機器人非常不一樣的是，類腦智能不是給機器人灌輸大量的概念和海量的相關(guān)圖片，而是讓機器人真正在與環(huán)境的交互過程中去學(xué)習(xí)新的概念，從而促使機器人掌握更多的現(xiàn)實世界知識，并運用這些知識解決問題。”

同時，它的學(xué)習(xí)方式是通過視覺、聽覺、觸覺等多感知通路來采集相關(guān)信息，實現(xiàn)真正的多模態(tài)概念學(xué)習(xí)。“通過多模態(tài)的感知，采用自主學(xué)習(xí)的方式探索式地學(xué)習(xí)客觀事物和對象，其背后的機制正如人的學(xué)習(xí)模式一樣，多腦區(qū)協(xié)同，甚至是幾十個腦區(qū)協(xié)同起來完成這樣一個認知功能。”曾毅解釋道。

機器人通過與環(huán)境交互和多感知通路融合學(xué)習(xí)客觀事物，是中科院自動化所在北京腦科學(xué)研究專項規(guī)劃中承擔(dān)的研究課題“基于多腦區(qū)協(xié)同的認知計算研究與驗證”的部分研究內(nèi)容和取得的最新進展，而同時開展的研究還有中科院自動化所與北京大學(xué)、中國傳媒大學(xué)一起承擔(dān)的“大腦初級視覺系統(tǒng)解析仿真平臺研究與應(yīng)用驗證”課題。曾毅介紹，在該課題中，自動化所主要研究模仿大腦視覺相關(guān)腦區(qū)如何協(xié)同工作，并在無人機上進行最終驗證應(yīng)用。

“現(xiàn)在的無人機避障技術(shù)往往只是簡單的規(guī)則設(shè)定，而我們的研究是將通過感知—決策環(huán)路建模，使無人機可以進行自主決策、自主選擇路線躲避障礙。”曾毅說。

受人腦啟發(fā)的“機器大腦”

許多人會產(chǎn)生疑問，大腦奧秘尚未揭示，我們還不了解智能背后的基本原理，怎么能制造出具有“大腦智能”的類腦系統(tǒng)？

北京大學(xué)計算機科學(xué)技術(shù)系主任黃鐵軍介紹，人腦雖然是迄今已知的最為復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，規(guī)模龐大，但仍然是一個復(fù)雜度有限的物理結(jié)構(gòu)：擁有約一千億個神經(jīng)元，每個神經(jīng)元通過數(shù)千甚至上萬個神經(jīng)突觸和其他神經(jīng)元相連接。采用神經(jīng)科學(xué)實驗手段，從分子生物學(xué)和細胞生物學(xué)層次解析大腦神經(jīng)元和突觸的物理化學(xué)特性，理解神經(jīng)元、突觸的信號加工和信息處理特性，并無突破不了的技術(shù)障礙。

隨著探測手段的不斷改進，大腦解析日益精細，而神經(jīng)元和突觸作為信息處理單元為解析精度設(shè)定了下界，因此“大腦解析長遠來看是一個能夠?qū)崿F(xiàn)的工程技術(shù)問題”。

中科院自動化所在大腦的解析建模上也做了大量的前期工作。曾毅介紹，人的絕大多數(shù)高級認知功能都與大腦皮層密切相關(guān)，從類腦智能計算建模的角度講，可以粗略地認為我們的初步工作是把人的智能信息處理模型進行抽象，表示成一個可以用計算表達的類皮質(zhì)柱模型，讓它作為機器進行智能信息處理的基本組件，基于它來實現(xiàn)腦皮層相關(guān)的不同的類腦認知功能。

“當(dāng)然，不光是腦皮層，很多分布于腦皮層之下的腦區(qū)在認知功能的實現(xiàn)過程中也發(fā)揮著重要作用，例如基底神經(jīng)節(jié)和丘腦。”曾毅解釋道，“因此我們的建模工作立足全腦多腦區(qū)的協(xié)同和不同認知功能的協(xié)同。”

在認知腦計算模型的構(gòu)建方面，類腦智能研究中心展開了不同尺度的腦認知計算建模的工作。曾毅介紹，在微觀尺度，構(gòu)建了超過30類不同類型神經(jīng)元的放電與突觸計算模型；在介觀尺度，實現(xiàn)了由不同類型神經(jīng)元構(gòu)成的，完成不同基本單元級別認知任務(wù)（如方向選擇）的微環(huán)路和皮質(zhì)柱計算模型。在宏觀尺度，已構(gòu)建了由213個腦區(qū)、約7100萬神經(jīng)元組成的哺乳動物多腦區(qū)協(xié)同計算模擬系統(tǒng)。

在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)的類腦計算模型已經(jīng)具備初步的多模態(tài)感知、自主學(xué)習(xí)、記憶、歸納推理、決策、動作模仿等認知能力，并初步應(yīng)用于無人機和機器人平臺。

“以前是在行為尺度觀測人如何處理信息，然后構(gòu)造人工智能系統(tǒng)，現(xiàn)在通過大科學(xué)儀器的幫助，我們可以初步地、部分地觀察腦如何工作，如觀察單個神經(jīng)元的活動，再如在大腦進行學(xué)習(xí)活動時可觀察有哪些腦區(qū)參與該認知過程，由此分析腦區(qū)之間的協(xié)同機制，然后在這個基礎(chǔ)上構(gòu)建更接近人腦工作原理的智能系統(tǒng)。”曾毅說，受這些腦研究的啟發(fā)，通過計算建模構(gòu)造出一個機器大腦，而這個機器大腦則有望廣泛應(yīng)用于未來的智能機器人。

深度協(xié)同進行類腦研究

如何把大腦不同的認知功能協(xié)同起來，是智能科學(xué)要回答的問題。而要構(gòu)建受人腦啟發(fā)的“機器大腦”，完成類腦認知功能的計算建模，這需要各個科研團隊間明確和協(xié)同的分工配合。

“在北京市科委的類腦計算專項合作方面，我們推動了中科院自動化所、北京大學(xué)、中國傳媒大學(xué)等相關(guān)單位協(xié)同合作，相關(guān)各方通過定期召開項目討論會等形式，落實具體科研項目的協(xié)作。”北京市科委主任閆傲霜介紹。

中國科學(xué)院自動化研究所從2009年開始規(guī)劃類腦研究和前期探索，到2014年整體性啟動類腦智能研究，2015年4月正式成立類腦智能研究中心。目前類腦智能已成為該研究所的重大戰(zhàn)略，研究所協(xié)同所內(nèi)相關(guān)優(yōu)勢力量，包括模式識別國家重點實驗室、復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室、國家專用集成電路設(shè)計工程技術(shù)中心、智能感知與計算研究中心，全面啟動類腦研究。

不久前，中國科學(xué)院揭牌成立“腦科學(xué)與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心”。中科院神經(jīng)所、中科院自動化所等20余個腦科學(xué)、認知科學(xué)、人工智能、計算科學(xué)相關(guān)的研究單位將協(xié)同開展深度交叉融合研究。

據(jù)了解，來自不同研究所的腦神經(jīng)科研人員和類腦智能科研人員將采取定期互訪、共同指導(dǎo)青年科研人員及學(xué)生、共同開設(shè)腦科學(xué)與智能技術(shù)系列課程等方式促進深度交流和深度融合。

摘自 中國科技網(wǎng)