人工智能時代探討腦認知形式化

1、人工智能時代討論腦認知形式化人工智能時代討論腦認知形式化在1956年第一次大會會議上，一批青年人討論腦認知，有神經(jīng)科學家，還有腦學家。很多人拿了圖靈獎，有些人拿了諾貝爾獎，60年過去了，今天大家考慮腦認知情況，應(yīng)該叫腦認知形式化，從腦認知到人的智能，顯然就是評估。如今是人工智能的時代。這個報告還有個副標題叫從研發(fā)機器駕駛腦袋。跟Ggle一樣研究無人駕駛，是使用機器人還是輪式機器人來隱性地幫著人們開車，或者利用一個雙駕雙控的輪式機器人，讓人和機器人和諧相處，這里涉及到人和機器人如何打交道的問題。解釋腦認知之謎從目前人們最關(guān)心的各個學科穿插點談，我認為可從兩個方面來解釋腦認知之謎，一是腦認知的神經(jīng)

2、學方法，這個如今非?；穑确綂W巴馬的腦方案，東盟、日本以及中國的腦方案，還有李彥宏的中國大腦方案等；二是腦認知能不能從生理或者身體上找到原因。IT人士有一個正常的本能遺忘、排擠和回絕承受，這是人腦的本能。當一個人對一個事情認識了，對另外一個事情的認知度就不夠了。講到生理和身體學，人的意識、性格和思維，能不能在人腦中找到定義，用什么樣的尺度去刻劃特定記憶，這就變成了一個根本問題，就是腦認知的形式化。腦認知有多大尺度？北京大學院長曾提到過腦組織機構(gòu)圖，我說過無人駕駛腦可以畫一個功能機構(gòu)圖，他說一個腦認知圖花一百年時間也畫不出來，到底該分多少塊去畫？18世紀最早的顱相學把顱骨中的26個骨和認知建立一

3、一對應(yīng)關(guān)系，后來被認知為偽科學。大腦神經(jīng)區(qū)域與認知行為相關(guān)性研究，起源于癲癇病人腦手術(shù)，不同區(qū)域不同頻率的腦電波涌現(xiàn)為整個大腦服從同一振蕩，病人表現(xiàn)為抽搐。這是認知神經(jīng)學的起點。當今有人通過FRI觀察，將人腦分為116和252個功能區(qū)加以研究。人腦大約2千克，其中有一小半在小腦內(nèi)，以不同拓撲形態(tài)分布在不同區(qū)域，每個神經(jīng)元平均和7千多個神經(jīng)元一起構(gòu)建成人腦中最復(fù)雜的圖。我們這個圖有一個缺點，不同的顏色代表不同的神經(jīng)組，這是對的，它起碼畫著紅顏色、白顏色、藍顏色，但是它的拓撲構(gòu)造沒有多樣性。這個多樣性指的是人腦有的地方是不同的網(wǎng)，是不同的拓撲形態(tài)。世界上沒有微觀組織完全一樣的兩個人腦，生來就可以控

4、制你的功能核磁共振圖。腦認知是對感知和記憶的編碼表達以及對感知的理解和想象，它和腦成長史相關(guān)。大家說看到一個人和認出一個人，可能代表不同的腦神經(jīng)功能回路，大腦中很多部位可能都參與了對絨毛影響性格的信息處理，成人腦中有記憶功能的大腦皮層大約有22平方厘米。世界上專門有人研究愛因斯坦腦，那么腦子大就聰明嗎？不一定。研究腦認知形式化的方法神經(jīng)生物學家試圖用精神病患者細胞在培養(yǎng)皿中種出一個大腦皮層，器官在培養(yǎng)皿中被誘導(dǎo)成為可以長成任何細胞的多能干細胞，又進而通過干細胞誘導(dǎo)技術(shù)使其成為腦細胞，同時造出神經(jīng)元和膠質(zhì)細胞，這個方法極具挑戰(zhàn)性本文由論文聯(lián)盟搜集整理，當時生物神經(jīng)回路和大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為腦認知神

5、經(jīng)學研究的熱點，所以我認為研究腦認知形式化的第一個方法就是認知神經(jīng)學。學科在什么尺度上形式化才是至關(guān)重要的。尺度越細，構(gòu)造越復(fù)雜，形式化越難。例如生命科學在胰島素和消化酶的程度上用數(shù)百萬細胞來研究胰島素的運作過程，其難度遠遠小于研究單一胰島素細胞尺度的運作過程。這個世界宏觀更宏觀，微觀更微觀，尺度可以說相當大，怎么把這個尺度畫出來？我自己畫了一個臺階，底下是基因，比基因大一點的是分子大圖，有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、腦區(qū)域圖、認知行為、基因等，從微觀、介觀或者宏觀程度上研究神經(jīng)元。研究腦認知形式化的第二個方法是腦認知物理學方法。人的想法和智慧導(dǎo)帶從何而來？是天生就有還是后來的學習積累？我們經(jīng)常把人腦比成一個小

6、塊，為什么不基于物理學的研究方法研究腦認知？因為我們把它叫做群眾的物理學，人腦中的物理學。幾乎都是是從物理學而來？電子學會、計算機學會以及后來產(chǎn)生的人工智能學會，歸根到底還是物理世界。舉一個典型的案例，1920年在印度米德納波效果城附近人們在狼窩里發(fā)現(xiàn)兩個女孩，大的約七八歲，小的約兩歲，分別被取名Kaala和Aaala，送到孤兒院撫養(yǎng)，小的第二年就死了，大的兩年后才會直立，也只活到16歲，4年學會6個單詞，智力相當于三四歲的孩子。所以我建議年輕的父母們回家一定要做兒童腦成長例如，比方狼孩在狼群里長大，無法具有人的心理，錯過了大腦學習語言和文字的最正確生長發(fā)育期。因此我們研究人腦成長和認知的群居

7、性和社會性，研究人腦社會學，目前只研究了一半。腦認知的社會屬性腦認知是生物屬性、社會屬性以及先天屬性、后天屬性互相結(jié)合而產(chǎn)生的整合行認知過程。研究生物腦叫形式化，腦認知的形式化可以先關(guān)注腦認知的社會屬性，那么人腦是如何反響客觀物理世界的？人腦是如何從外部環(huán)境中獲得知識和技能的？人腦又是如何根據(jù)解決未知的？人腦的想象力如何形成創(chuàng)新？我們想方法把腦認知形式化，腦認知物理學習法是以物理學為根底的神經(jīng)成像技術(shù)，如核磁共振、掃描、電位變化、信號分析等使得人類不再需要開顱就能認識大腦。講到語言概念、語義或行為級，我是把物理學也畫了一張圖，那就是信號級別、符號級別、語義級別、行為級別。FIR這個設(shè)備叫做宏觀

8、設(shè)備，或者叫微觀設(shè)備，或者我們所理解的語義編碼就是符號級別。我有一本書叫?不確定性人工智能?，解決的就是數(shù)據(jù)和語義之間的才能。我們希望用定型概念和定量數(shù)據(jù)之間的等量關(guān)系，發(fā)現(xiàn)云模型、云推理、云數(shù)據(jù)、云變化等。腦認知的物理學方法是將客觀世界的認知延伸到主觀世界，將物理學中的場引入到認知空間，填補數(shù)據(jù)模型和認知模型之間的鴻溝，用數(shù)據(jù)場描繪個體、神經(jīng)元或者智能體之間的互相作用。大腦成像技術(shù)、人腦數(shù)據(jù)搜集、知識傳播與培訓(xùn)，這三塊是奧巴馬講的。認知神經(jīng)學和認知物理學的研究方法有不同的側(cè)重點。腦認知的主要外在表現(xiàn)是聽、說、看。因此我們要研究語言認知、圖像認知。當然語言也是一種特殊的圖像。說到腦認知的內(nèi)涵有三個，第一是記憶力，第二是計算認知，第三是交互認知。我把記憶放在認知之前，這是我主要表達的觀點，我認為計算固然重要，記憶更重要。腦認知的本質(zhì)是統(tǒng)計對于世界的認知不是一次完成，需要屢次反復(fù)，在不停的感知、認知行動過程中形成不確定性。因此動態(tài)演化過程從時間上看是積分，就變成記憶。核心是記憶認知，記憶是腦認知的核心，是人類智能的顯著表現(xiàn)，記憶力強、記憶力大是認知。圖靈科學家說腦認知的核心是記憶認知。IT人士與生命科學家的共識是，腦認知是核心，是人