声音

• 作者: 丁奎岭 聂祚仁 郑南宁 黄维
• 来源期刊: 科学中国人
• 学科: 教育
• 关键词: 人工智能系统 学习算法 神经科学 脑力劳动 无人驾驶 适应性能力 逻辑推理 科学研究
• 年，卷（期）: kxzgr_2018,（21）
• 页码范围: 8-9
• 页数: 2页
• 分类号: G633.6

摘要

下围棋属于逻辑推理脑力劳动,而驾驶汽车却是感知、运动等结合的脑力劳动。人类经过驾校训练,相对容易就可以掌握这个技能,但是用机器实现它却遇到了艰难挑战。那么,最终有没有可能找到一种终极算法,能使某种智能不仅能完成单一的任务,还能具有非常强大的普遍适应性能力,来解决无人驾驶等任务呢?在我看来,我们需要从脑认知和神经科学研究中得到启发,发展一种新的学习机器。众所周知,将神经科学和脑认知作为新的机器学习算法和架构的灵感来源,使用这些知识来帮助我们思考在人工智能系统中如何实现同样的功能,是未来人工智能发展重要的研究方向之一。未来,我们需要更多时间来发现受脑认知和神经学科启发的人工智能突破点在哪里,也需要多学科的实验科学家和理论科学家的合作。