智源研究院发布“人工智能的认知神经基础”重大研究方向

Posted 2021-04-26 全国科技创新中心

2020年8月24日，北京智源人工智能研究院（以下简称“智源研究院”）在清华智源中心举行了“人工智能的认知神经基础”（以下简称“认知神经基础”）重大研究方向发布会。智源研究院院长黄铁军，智源“认知神经基础”重大研究方向首席科学家刘嘉，该方向候选学者陈良怡、方方、余山、吴思、宋森等，以及北京人工智能领域的高校、科研院所和企业代表出席了本次发布会。

一、人工智能需要认知神经作为基础

“认知神经基础”重大研究方向发布会现场

人工智能的未来之路会是什么？黄铁军在报告中提出这个问题。当前人工智能的发展主要以大数据、深度学习、大算力三驾马车拉动，然而更大的数据、更有效的深度学习以及更大的算力不可能解决当前人工智能所面临的感知、可解释性、鲁棒性等问题。黄铁军从“智能”本质的视角入手，重新探讨了人工智能的发展，认为生物大脑是亿万年进化的产物，是我们已经拥有的最好的先验结构；更为强大的智能必须依托复杂结构，让生物智能与机器智能进行结合。

认知神经和数理基础是通用人工智能的两大基石

智源研究院在2019年已经发布了五个重大研究方向，“人工智能的认知神经基础”作为2020年首个智源重大研究方向，旨在将神经科学、认知科学和信息科学进行交叉融合，加强人工智能和脑科学的双向互动和螺旋发展，揭示生物智能系统的精细结构和工作机理，构建功能类脑、性能超脑的智能系统，以视觉等功能和典型模式动物作为参照物测试智能水平，为人工智能未来发展探索可行道路。

黄铁军表示，为了探究强人工智能的可能，智源研究院将相继研发神机1号（高精度精细神经网络仿真系统）、神机2号（大规模脉冲神经网络系统）和神机3号（高精度大规模通用智能模拟系统）等仿真平台；此外，针对强人工智能的发展，智源研究院将开放并提供一个通用智能训练和测评系统——“广义图灵测试”。

二、智源“认知神经基础”重大研究方向学者候选人发布

 

黄铁军宣布了“认知神经基础”重大研究方向学者候选人名单。其中，首席科学家（CS）由清华大学刘嘉教授担任。

5位智源研究员（PI）候选人由来自北大、清华、中科院等单位的杰出中青年学者担任。他们均是所在研究领域具有国际影响力的中青年学术带头人，其中杰青3 人，长江学者2人。六位学者中学科背景为认知神经科学的有2人，系统神经科学1 人，计算神经科学3人。他们将尝试从认知和神经的各个层次研究人工智能，为走向强人工智能提供基础理论。具体名单如下：

        

 “认知神经基础”重大研究方向学者候选人名单

三、暴力美学无法实现真正的智能，通用智能还需看生物智能

 

会上，智源首席科学家刘嘉作了题为“ABC：AI of Brain & Cognition”的主题报告。刘嘉提到最近比较火热的生成式语言模型GPT-3通过对大量书面材料集与长篇连载文本的预训练，获取关于世界的知识，将“暴力美学”发挥到极致，然而却无法做到理解、共情、推理等对于人类极为容易的事情。“认知神经基础”重大研究方向则希望能够探索生物智能，将生物智能与人工智能进行融合。为此，刘嘉表示整个“认知神经基础”课题团队，将致力于将神经科学、认知科学和计算科学进行交叉融合，从三个方向向通用人工智能靠近。

        

ABC：生物智能与人工智能的融合

刘嘉表示，从认知神经的角度考虑，理解智能有三个层级，硬件层面、表示与算法层面以及计算理论层面；对应到生物智能中，分别是脑神经结构、生物神经网络模型以及认知模型。课题组将分别从三个层面进行研究：生物基础、网络模型、生物视觉。其中，陈良怡、方方将围绕“生物视觉认知的神经基础”，用多种脑成像的方法，探究大脑的精细结构、阐明生物视觉的认知功能和计算架构；刘嘉将进行“AI的脑解析”，利用认知神经科学的研究方法打开人工智能（深度学习网络）的黑盒子；吴思、余山和宋森将探索“类脑的AI”，基于生物视觉认知的研究成果，构建类脑视觉信息处理的模型与算法。同时课题组也将构建一个多尺度、多精度、多模态、多认知任何和多模型的生物智能开源开放平台。

刘嘉从理论研究和应用研究两个方面展望了“认知神经基础”的研究意义。从理论方面，刘嘉指出历史中技术的进步往往会带来伟大的理论突破，AI的爆发也预示着一个能够媲美于“牛顿力学”的通用“智能理论”可能诞生。刘嘉认为，将生物智能与人工智能进行结合，从而提出一个独立于物理实现层的表征与算法是实现“智能理论”的正确道路。另一方面，当前的弱人工智能的测试主要基于图灵测试，但图灵测试本身是基于行为主义，不可能做到可解释、可信赖；为了定量探究强人工智能，“认知神经科学”课题组将致力于探索开发“通用智能的广义图灵测试”。

 

圆桌讨论

本次发布会最后，由刘嘉主持，各位学者围绕“如何为AI提供一个可量化的测试平台”，以及“如何对生物智能开展研究以启发人工智能”等话题，提供了自己的研究视野和专业性意见。

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