先研究大腦再創(chuàng)造AI,這個人的思想連DeepMind都沒懂

先理解大腦再創(chuàng)造AI,這個人的想法連DeepMind都沒懂

圖示:霍金斯說,在世界能夠開發(fā)真正的人工智能之前,它必須能夠先解釋人類智能,這樣它才能創(chuàng)造出真正像人類大腦一樣工作的機器。

網(wǎng)易科技訊 11月24日消息,據(jù)國外媒體報道,杰夫·霍金斯(Jeff Hawkins)曾是移動電腦公司Palm和Handspring的創(chuàng)始人,而揭示大腦工作機理是他長久以來的夢想。作為一名硅谷資深研究員,霍金斯反其道而行之,自籌經(jīng)費對大腦新皮質(zhì)進行了數(shù)十年的研究。這位自學成才的神經(jīng)科學家指出,皮層柱捕捉到的不僅僅是感覺,還捕捉到了那些感覺的位置。其以三維而非二維的方式捕捉外部世界的信息,一切都與周圍的事物相聯(lián)系。他認為DeepMind的研究人員也沒人能理解他的工作。

以下是翻譯內(nèi)容:

在全球競相開發(fā)人工智能的炙熱競賽中,這或許是一個錯失的機會。

杰夫·霍金斯(Jeff Hawkins)是硅谷的一名資深研究員,他曾經(jīng)花了10年時間探索人類大腦的奧秘。今年上半年,他曾經(jīng)安排了一次公司與世界領先人工智能實驗室DeepMind的會面。

谷歌母公司Alphabet旗下的DeepMind公司科學家們希望開發(fā)出能夠完成所有人類大腦功能的機器。相比之下,霍金斯只是經(jīng)營著一家小公司,其目標只有一個:弄清楚大腦是如何工作的,然后對其進行反向工程。

先理解大腦再創(chuàng)造AI,這個人的想法連DeepMind都沒懂

圖示:霍金斯認為他的研究能夠解釋大腦內(nèi)部的運行機制

會議定于4月在DeepMind位于倫敦的辦公室舉行,但未能成行。雖然DeepMind雇傭了數(shù)百名人工智能研究人員和一批經(jīng)驗豐富的神經(jīng)科學家,但當霍金斯在訪問前與DeepMind創(chuàng)始人之一杰米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)聊天時,他們一致認為,倫敦實驗室里幾乎沒有人會理解霍金斯的工作。

霍金斯說,在世界能夠開發(fā)真正的人工智能之前,它必須能夠先解釋人類智能,這樣它才能創(chuàng)造出真正像人類大腦一樣工作的機器。“你不必模仿整個大腦,”他說,“但你必須了解大腦是如何工作的,并模仿其中的重要部分。”

這是霍金斯希望通過自己的公司Numenta做到的?,F(xiàn)年61歲的霍金斯曾是一名工程師,創(chuàng)建過兩家經(jīng)典的移動電腦公司Palm和Handspring,并在此過程中自學了神經(jīng)科學。

現(xiàn)在,霍金斯在Numenta安靜地工作十多年之后,他認為自己以及合作的幾位研究人員正在很好地解決這個問題。本周一在荷蘭舉行的一次會議上,霍金斯稱將公布最新研究成果。他說,這項研究解釋了大腦皮層柱的內(nèi)部運作機理,而皮層柱正是大腦功能的基本組成部分。

很難說整個神經(jīng)科學界會對霍金斯的工作有何反應:他們會認為霍金斯的研究值得深入探索嗎?或者他們會認為霍金斯的方法太不正統(tǒng),過于自信嗎?

在神經(jīng)科學研究方面,霍金斯一直在遵循自己的想法。比如在理解果蠅的大腦或者探索人類視覺的細節(jié)方面,霍金斯比大多數(shù)神經(jīng)科學家的研究項目要超前一步。

他的理論直接從皮層柱開始。皮層柱是大腦新皮質(zhì)的重要組成部分,是大腦中處理視覺、聽覺、語言和推理的功能區(qū)域。目前神經(jīng)科學家對大腦新皮質(zhì)的工作方式意見不一。

霍金斯指出,皮層柱以同樣的方式處理每一項任務,這是一種反復迭代的計算機算法。對于一個花了幾十年時間制造新型計算設備的人來說,這是一種合乎邏輯的大腦研究方法。

他要做的就是找到算法。

許多神經(jīng)科學家對這個想法很感興趣,有些人也在探索類似的想法。他們還稱贊霍金斯愿意進行如此寬泛的思考。要知道,在學術界和傳統(tǒng)研究領域做一個特立獨行的人并不容易。但如果你能像霍金斯那樣,有能力為自己的研究工作提供資金,那就容易得多了。

盡管如此,一些人懷疑自籌資金的研究是否是個不切實際的冒險。這些科學家一直在研究大腦,而每次對大腦進行一小塊一小塊的研究是有充分理由的:拼湊出大腦如何工作是一項龐大而難以理解的任務。

“很明顯,我們需要對智力有更好的了解,”麻省理工學院(MIT)神經(jīng)科學家托馬森·波吉奧(Tomaso Poggio)指出,“但杰夫正在這條路上艱難前行。”

如果霍金斯的研究能夠成功的話,這將有助于人工智能研究人員超越現(xiàn)有的技術。近年來,谷歌、蘋果和亞馬遜等公司已經(jīng)開發(fā)出了可以自動駕駛的汽車、能夠回答房間內(nèi)各種問題的設備,以及能夠即時翻譯語言的智能手機應用。

這些應用都依賴于“神經(jīng)網(wǎng)絡”。在某種程度上,“神經(jīng)網(wǎng)絡”是大腦神經(jīng)元網(wǎng)絡為模型的數(shù)學系統(tǒng)。由于只了解大腦運作的部分原理,科學家目前還無法重建整個大腦,當然也就無法復制大腦功能。

“從任何角度看,大腦都是已知宇宙中最復雜的高度敏感物質(zhì)。” 倫腦科學研究所首席科學家兼總裁克里斯托夫·科赫(Christof Koch)指出,“我們甚至不能理解蠕蟲的大腦。”

一個解釋大腦的夢想

1979年,因DNA研究而獲得諾貝爾獎的弗朗西斯·克里克(Francis Crick)在《科學美國人》(Scientific American)上發(fā)表了一篇文章,呼吁建立一種包羅萬象的大腦理論,從而能夠解釋這種“極其神秘”的人體器官。

霍金斯1979年從康奈爾大學畢業(yè),獲得了電氣工程學位。在接下來的幾年里,他在電腦芯片巨頭英特爾和早期的筆記本電腦公司Grid Systems工作。但讀了克里克發(fā)表在雜志上的那篇文章后,他認為研究大腦將是他一生的工作。

先理解大腦再創(chuàng)造AI,這個人的想法連DeepMind都沒懂

圖示:霍金斯和杜賓斯基以及一位名叫迪利普·喬治(Dileep George)的人工智能研究員一起創(chuàng)立了Numenta。

他提議在英特爾內(nèi)部建立一個神經(jīng)科學實驗室。這個想法被拒絕后,他進入了加州大學伯克利分校,但博士論文提案也被否決了。可以說,他是一個怪人。

1992年,霍金斯創(chuàng)辦了Palm Computing。在iPhone問世之前的15年里,他發(fā)明了一種手持電腦。當他聘請公司首席執(zhí)行官唐娜·杜賓斯基(Donna Dubinsky)時,霍金斯稱只要有可能,他就會放棄Palm的工作,回到神經(jīng)科學領域。杜賓斯基說,“那是一直存在的,只是在幕后慢慢醞釀。”

1996年,U.S. Robotics公司以4400萬美元收購了Palm。大約兩年后,霍金斯和杜賓斯基離職創(chuàng)辦了Handspring公司。Palm在2000年再次成為一家獨立公司,2003年以價值1.92億美元的股票收購了Handspring。

在第二次賣掉創(chuàng)辦的公司時,霍金斯建立了自己的神經(jīng)科學實驗室,但存續(xù)時間不長。他無法讓一個充斥著傳統(tǒng)學者的實驗室專注于他的新皮質(zhì)理論研究。因此,他和杜賓斯基以及一位名叫迪利普·喬治(Dileep George)的人工智能研究員后來一起創(chuàng)立了Numenta。

公司花了數(shù)年時間試圖開發(fā)和銷售軟件,但在喬治離開后,公司最終還是進入了關于神經(jīng)科學研究的一個單一項目。公司資金主要由霍金斯提供——他不愿透露自己在這上面花了多少錢——公司的唯一目的是解釋大腦新皮質(zhì)的工作原理,然后對其進行反向工程。

一杯清澈的咖啡

在Numenta內(nèi)部,霍金斯坐在一間小辦公室里。另外五名神經(jīng)科學家在他門外的一個房間里工作,他們大多是自學成才。

霍金斯說,大約兩年半前,當他坐在辦公室里盯著一個咖啡杯的時候,瞬間就茅塞頓開。

他碰了碰杯子,用手指劃過杯子邊緣。然后他跳起來,跑過門。

他一頭撞上了來訪吃午飯的妻子,跌跌撞撞地走向他最親密的合作伙伴、負責研究的副總裁速布臺·艾哈邁德(Subutai Ahmad)?;艚鹚拐f,“大腦新皮質(zhì)知道所有東西的位置。”艾哈邁德不知道他在說什么。

當霍金斯看著那只杯子時,他認為皮層柱捕捉到的不僅僅是感覺,還捕捉到了那些感覺的位置。其以三維而非二維的方式捕捉外部世界的信息,一切都與周圍的事物相聯(lián)系。

霍金斯認為,如果皮層柱能以這種方式處理視覺和觸覺,它們就能以類似的方式處理聽覺、語言甚至數(shù)學。從那以后,他一直致力于證實這一點。

霍金斯說,“當大腦構建了一個世界模型時,所有都有一個相對于其他東西的位置。這就是它了解一切的方式。”

先理解大腦再創(chuàng)造AI,這個人的想法連DeepMind都沒懂

圖示:霍金斯與負責研究的副總裁速布臺·艾哈邁德(Subutai Ahmad)以及杜賓斯基在一起。

霍金斯與其他大腦和人工智能研究人員之間關系緊張的根源,并不一定是他們認為他錯了。只是他們根本不知道霍金斯所做的是如此不同、如此雄心勃勃。

“為了推動科學進步,霍金斯一直在研究的東西不能停滯不前。他的想法可以從與其他神經(jīng)科學家的廣泛實驗中獲益,”專注于神經(jīng)科學研究的加利福尼亞研究實驗室主管尼爾森·斯普賴斯頓(Nelson Spruston)說,“持續(xù)不斷的測試和修正受生物學啟發(fā)的神經(jīng)計算模型是創(chuàng)造真正大腦理論的關鍵。”

換句話說,霍金斯還需要對他的工作進行嚴格測試,并找到一種與傳統(tǒng)研究人員互動的方式。

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