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?卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院教授Tom Mitchell

演講 | Tom Mitchell（卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院教授）

整理 | 劉美幸、劉嘉欣

責(zé)編 | 陳曉雪

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智能如何在物理材料中實(shí)現(xiàn)突破？這是科學(xué)界一個(gè)偉大但未被解答的問(wèn)題。

我們當(dāng)前有兩種研究的方式：研究大腦，因?yàn)槲覀兊拇竽X是智能的；努力開(kāi)發(fā)人工智能。這是兩種研究智能的方向，而且人類(lèi)對(duì)它的研究已經(jīng)進(jìn)行了很長(zhǎng)一段時(shí)間了。

關(guān)于智能的這兩個(gè)研究方向是不是“相差太遠(yuǎn)”了？它們就像是在互相忽視對(duì)方一樣，從來(lái)沒(méi)有交集，這兩方面的專(zhuān)家對(duì)對(duì)方領(lǐng)域都了解得不多，是不是到了該讓它們產(chǎn)生交集得時(shí)候了？是不是該進(jìn)行一些戰(zhàn)略改變，投入更多的資源進(jìn)行兩者之間的交叉研究？

實(shí)際上，這兩方面在過(guò)去幾十年都取得了許多顯著進(jìn)步。人工智能在圍棋、國(guó)際象棋、撲克等方面取得了不俗的戰(zhàn)績(jī)，包括去年戰(zhàn)勝?lài)骞谲娎钍朗Ｓ?jì)算機(jī)視覺(jué)進(jìn)展也很快，過(guò)去十年里面，識(shí)別率從60%變成了95%。去年10月，微軟已經(jīng)宣布了它相應(yīng)的一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，也實(shí)現(xiàn)了主要突破，比如前面講到了下圍棋、下象棋，人工智能突破非?？欤澈笾饕且粋€(gè)深層次的機(jī)器學(xué)習(xí)。

腦科學(xué)發(fā)展也非常迅猛，我們能更好地引入功能性磁共振成像（fRMI）、腦電圖（EEG）等高科技，這些微創(chuàng)或者無(wú)創(chuàng)的方法使得我們可以在毫秒間分析幾千個(gè)影像，查看人腦的一些活性。與人腦研究相比，動(dòng)物的大腦研究更加令人歡欣鼓舞。我們對(duì)老鼠和其他一些動(dòng)物進(jìn)行基因改造，對(duì)它稍微放電刺激，研究動(dòng)物大腦基因的一些修飾、改變，這樣可以更好地管理和控制人的神經(jīng)活動(dòng)。當(dāng)老鼠在迷宮中跑動(dòng)時(shí)，我們可以掃描其腦活動(dòng)，而當(dāng)老鼠在一個(gè)迷宮行走的時(shí)候，我們可以通過(guò)它的神經(jīng)元放電的狀況來(lái)了解老鼠對(duì)自己位置的感覺(jué)。我們還發(fā)現(xiàn)人們社交時(shí)，大腦中管社交的部分會(huì)得到同步激活，而且自閉癥患者和正常人在該區(qū)域會(huì)出現(xiàn)不一樣狀況。

無(wú)論是在人工智能方面還是腦科學(xué)方面，我們都取得了令人矚目的巨大進(jìn)展。所以，就有這樣一個(gè)問(wèn)題，它們?yōu)槭裁床痪酆掀饋?lái)？無(wú)論腦科學(xué)還是人工智能方面都是進(jìn)行交叉的研究。

首先是計(jì)算機(jī)視覺(jué)，這樣的一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以用來(lái)預(yù)測(cè)人腦當(dāng)中的神經(jīng)元的活動(dòng)，包括它的視覺(jué)皮層相應(yīng)的活動(dòng)。我們可以來(lái)看一些細(xì)節(jié)，單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中的單元，通過(guò)輸入輸出可以看到相關(guān)的情況，它的輸入可以進(jìn)行研究，它到底是怎樣的組合，我們也可以看到單個(gè)神經(jīng)元組成的網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)輸出成為另外一個(gè)輸入的情況，如果對(duì)這樣深層次的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，比如把輸入的影像通過(guò)輸出，展現(xiàn)出這個(gè)影像到底是什么，實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的深度學(xué)習(xí)。

2014年，我們做了一些實(shí)驗(yàn)，訓(xùn)練了不同的網(wǎng)絡(luò)，每一個(gè)點(diǎn)都是代表他們訓(xùn)練過(guò)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在訓(xùn)練了這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后，我們把同樣的影像給另外的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)看。fMRI掃描也在人的大腦當(dāng)中相應(yīng)的部分觀測(cè)到神經(jīng)活動(dòng)，有相似的預(yù)測(cè)。這是令人一個(gè)非常稱(chēng)奇的結(jié)果。我們現(xiàn)在可以建立一種橋梁，訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測(cè)大腦的腦神經(jīng)活動(dòng)。這樣就打開(kāi)了無(wú)限的可能，可以回答很多有趣的問(wèn)題。比如，人的視覺(jué)到底是怎么運(yùn)作的，可以用怎樣的設(shè)備設(shè)計(jì)更好的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幫助我們做這樣的預(yù)測(cè)。這樣人工的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)一步推動(dòng)，一層一層地輸入、輸出，而大腦的確是不一樣的，大腦是有前輸和后輸?shù)?，而我們就可以在這個(gè)橋梁當(dāng)中研究，人工的大腦和人的大腦當(dāng)中到底什么區(qū)別，可以相互借鑒、促進(jìn)。

這里有另外一個(gè)例子，來(lái)自于最近的一個(gè)研究，自然語(yǔ)言的研究已經(jīng)得到了很大的提升。比如谷歌翻譯現(xiàn)在也比之前要更加精確了，為什么呢？主要是由于深層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，甚至是因?yàn)橛幸恍﹥?chǔ)存。通過(guò)對(duì)大腦的研究，我們來(lái)研究大腦怎么樣用這個(gè)神經(jīng)活動(dòng)來(lái)解釋相應(yīng)的一些詞義，這些詞義給我們一些更好的回答問(wèn)題的方式。對(duì)這些細(xì)節(jié)進(jìn)行研究后，我們產(chǎn)生一種模型或者理論來(lái)幫助我們對(duì)大腦的活動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，任何一個(gè)詞輸入人腦會(huì)出現(xiàn)怎樣的一個(gè)詞義。通過(guò)這樣一個(gè)模型的結(jié)構(gòu)，任何輸入都可以被研究。比如說(shuō)電話，首先這個(gè)模型產(chǎn)生一個(gè)代碼，用它預(yù)測(cè)大腦的神經(jīng)活動(dòng)，能預(yù)測(cè)出大腦中兩萬(wàn)多個(gè)不同的位置。進(jìn)一步通過(guò)矢量預(yù)測(cè)，比如這里是“芹菜”和“飛機(jī)”兩個(gè)矢量，兩個(gè)矢量的特征都和相應(yīng)的詞對(duì)應(yīng)，我們可以看到和芹菜相關(guān)聯(lián)的有“吃”，“味道”一類(lèi)，而對(duì)“飛機(jī)”來(lái)說(shuō)，相關(guān)聯(lián)的就出現(xiàn)很多動(dòng)詞，相關(guān)的一些詞就出現(xiàn)了。

通過(guò)這樣一些模型當(dāng)中的編碼，可以很好地反映出皮層中出現(xiàn)的詞，有助于我們對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。我們看到對(duì)任何詞的神經(jīng)活動(dòng)，比如“芹菜”，把這些語(yǔ)義的特征組合起來(lái)，通過(guò)模型分析，關(guān)聯(lián)這些特征，“吃”這個(gè)詞和“芹菜”這個(gè)詞是關(guān)聯(lián)度最高的，通過(guò)這樣的研究很有意義，給到一個(gè)新詞，比如說(shuō)之前沒(méi)有培訓(xùn)過(guò)。我們發(fā)現(xiàn)，在83%的情況下有兩個(gè)新的詞，哪個(gè)是第一個(gè)關(guān)聯(lián)，哪個(gè)是第二個(gè)關(guān)聯(lián)，有50%的可能性是正確的，有的詞從來(lái)沒(méi)有出現(xiàn)也是有很高的識(shí)別率。詞義的表達(dá)，是我們矢量表達(dá)法在詞義解釋上的應(yīng)用。

第三個(gè)例子是強(qiáng)化學(xué)習(xí)，這個(gè)是非常流行的，比如相關(guān)的訓(xùn)練當(dāng)中會(huì)出現(xiàn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)。很多時(shí)候?qū)?dòng)物的獎(jiǎng)勵(lì)是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一種很好的方式。

這里有張圖，底部有一些橫線，每一個(gè)點(diǎn)都是對(duì)應(yīng)到猴子一個(gè)正在放電的神經(jīng)元，在下面可以看到有時(shí)間的序列，給猴子一些糖，猴子的神經(jīng)元就有放電的現(xiàn)象。神經(jīng)元放電代表什么呢？可能是猴腦對(duì)這個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)，也就是這個(gè)糖有所感應(yīng)，所以放電了。

所以，實(shí)驗(yàn)的第二部分是，實(shí)驗(yàn)者培訓(xùn)這些猴子，讓它們知道給糖之后的1秒就會(huì)開(kāi)始閃光，這個(gè)圖就變了。我們可以看到的就是給猴子糖以后，猴子的神經(jīng)元沒(méi)有任何反應(yīng)，而是當(dāng)閃光以后，猴子的神經(jīng)元才放電，說(shuō)明并不是因?yàn)榻o了糖神經(jīng)元才反應(yīng)，而是對(duì)獎(jiǎng)勵(lì)這個(gè)事情本身放電，這是很酷的情況。

第三種情況，沒(méi)有給糖，只是閃光，猴子怎么反應(yīng)？沒(méi)有給糖，沒(méi)有任何獎(jiǎng)勵(lì)，這個(gè)神經(jīng)元就會(huì)怎么樣來(lái)表達(dá)呢？我們發(fā)現(xiàn)，閃光之后沒(méi)有給糖，是一種令猴子抑郁的舉動(dòng)。一些物質(zhì)是與強(qiáng)化學(xué)習(xí)直接相關(guān)的。在這樣的信號(hào)之下，我們可以看到的是能出現(xiàn)獎(jiǎng)勵(lì)和這個(gè)時(shí)間的方程式，在這樣的一個(gè)情況下，很好來(lái)解釋了我們能看到猴子神經(jīng)元的一個(gè)表現(xiàn)，因此在我們的人工智能的算法和我們?nèi)说拇竽X之間或者動(dòng)物的大腦之間，有這樣一種橋梁和關(guān)系。因此強(qiáng)化學(xué)習(xí)的算法對(duì)機(jī)器人的控制是可以用的，或者是可以用于打敗人類(lèi)冠軍的AlphaGo的訓(xùn)練。因此，這樣一些對(duì)大腦行為的觀測(cè)和檢測(cè)可以幫助我們進(jìn)行一些人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。

這就是我要講的三個(gè)例子， 一個(gè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)，一個(gè)是文本含義與預(yù)測(cè)，一個(gè)是通過(guò)獎(jiǎng)賞強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

人工智能和大腦是兩種研究智能的方式，二者發(fā)展都很迅速，現(xiàn)在到了二者融合的時(shí)間了。盡管人的大腦不是由硅組成的計(jì)算機(jī)，但是任何產(chǎn)生智能的物理的方式，它都是有一些信息的約束條件的，形成一種結(jié)構(gòu)，這樣的一種結(jié)構(gòu)可以深層次地學(xué)習(xí)。在人工智能和人腦之間的學(xué)習(xí)中，我們可以找到更多的答案幫助我們推進(jìn)科學(xué)的進(jìn)步。

制版編輯：鄧志英丨