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“强人工智能”的秘密：向人类大脑学习
Numenta联合创始人Jeff Hawkins最近写了一篇文章，名为“强人工智能的秘密”。他认为，目前的AI技术存在限制，如果想开发通用AI，我们必须寻找新方法，而向大脑学习是最好的捷径。
在图像识别、自动驾驶汽车及其它难以征服的领域，深度学习、卷积神经网络等AI技术取得了相当大的突破。无数AI公司破土而出，它们也在追赶潮流，因为融资、收购速度正在加快。
尽管如此，一些顶尖AI研究人员已经意识到，事情似乎有些不对头。虽然进步惊人，但是目前的AI技术仍然存在许多局限。例如，深度学习网络需要几百万个训练案例，然后才能正确运行，人类不一样，很快就能学会。正是因为存在这种限制，所以深度学习网络的应用范围很小。虽然平均精准率很高，但是也会出现严重的失败。
例如，即使图像只是稍作更改，AI系统也会犯错，将牙刷当成棒球棒。在某些应用中，这类错误可能会引发大灾难，致人死亡或者受伤。因为存在这样和那样的限制，AI领袖们认为应该寻找不同的方案。Geoff Hinton是最著名的AI科学家之一，他最近就说自己对当前的AI技术“深表怀疑”，我们需要重新开始。Francois Chollet是深度学习网络的知名专家，他也说：“我认为应该完全抛弃，然后重新开始。如果只是增强今天的深度学习技术，不可能达到一般智力的水平。”
Chollet认为，人类智力并无限制，而深度学习存在基本限制。事实上，人类大脑相当有弹性。人类不只会驾驶汽车，还能建造摩天楼，管理农场，给计算机编程。我们可以轻松拿起东西，比如咖啡杯，用手指灵活操纵它们，但是AI系统做不到。每一个人都学会了几百项复杂技能，可以混合，快速完成。
从另一方面看，深度学习系统只能完成少量任务，一次只能做一件事。如果需要完成新任务，必须重新训练。人类相当于通用学习机器，AI系统可不是这样的。如果AI想持续取得成功，必须打破之前的限制，成为更具通用性的AI。
近来，AI科学家已经开始向人类大脑学习。谷歌DeepMind的联合创始人Demis Hassibis说：“我们想开发‘一般智力’，真的可能吗?人类大脑是目前存在的唯一证明，为什么人类有这样的能力，是如何做到的，值得我们花时间研究理解。”
我很赞同。在过去30年里，我一直在研究人脑。2004年，我曾写过一本书，名叫“On Intelligence”，我在书中指出AI的发展需要人脑理论支持。2005年，我曾与人联合创办Numenta公司，这是一家专注脑皮质逆向工程的公司，而脑皮质是人类大脑最大的部分，也是与智力关系最密切的部分。
我们想搞清一些问题，比如人脑细胞是如何协作的，从而形成认知和行为能力。人脑与当前的AI技术有许多相似点，这说明AI正在沿着正确的方向发展。不过二者也有明显的不同。大脑的能力不只比当前AI系统强很多，而且人脑的物理架构也比AI人工神经网络的架构复杂很多。大脑能做的事AI系统做不到。
Numenta的研究告诉我们人脑的运行遵循一些重要原则，最终我们认为AI也会遵循同样的原则。例如，人脑的每一个神经元有几千个突触(也就是神经元之间的连接点)。我们仍然不知道大部分突触是如何工作的。我们发现神经元用大部分突触进行预测。
预测是在细胞内进行的，当我展望未来时，这些预测扮演了重要角色。AI人工神经元没有这样的能力，预测能力没有大脑那么强。为什么大脑通过形成新突触来学习新东西?我们还对原因有了深入的理解。深度学习依靠修改连接来学习，而人脑的学习方式更强大。为什么我们可以快速学习新东西，不会影响之前学到的内容?可能就是这个原因吧。
我们还有其它一些发现，这些发现对于智力来说至关重要，我想介绍一下最近的重要发现。人类是如何通过触摸识别对象的?我们正在研究。以此作为基础，我们发现脑皮质有一个新属性，触摸体现了这样的属性，视觉也体验了这样的属性，凡是脑皮质所做的一切都体现出来。有时我会将这种属性称为“失去的部分”，或者正如本文标题所说的，找到了“强大AI的秘密”。最近，我们发表论文，介绍这一发现，今天我来简要介绍一下。
