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刘凯教授:通用人工智能的类脑认知模型及其应用

  1. AGI
  2. Narrow AI
  3. 类脑认知模型

来源:本站原创 2018-08-26 00:18

上海2018年8月24日讯 /生物谷BIOON/——8月24日由生物谷、上海交通大学人工智能研究院主办,上海市卫生和健康发展研究中心联合主办的“2018未来医疗科技大会”在复旦大学枫林校区隆重开幕,在分会场--脑科学与类脑智能学术研讨会上,来自华中师范大学的心理学博士后,中国通用人工智能协会筹办人刘凯教授给我们带来了别开生面的关于通用人工智能的类脑认知模型及其应用的精彩报告。  

上海2018824日讯 /生物谷BIOON/——824日由生物谷、上海交通大学人工智能研究院主办,上海市卫生和健康发展研究中心联合主办的“2018未来医疗科技大会”在复旦大学枫林校区隆重开幕,在分会场--脑科学与类脑智能学术研讨会上,来自华中师范大学的心理学博士后,中国通用人工智能协会筹办人刘凯教授给我们带来了别开生面的关于通用人工智能的类脑认知模型及其应用的精彩报告。

  人工智能分为专用(弱)人工智能和通用(强)人工智能两大分支,二者技术路线完全不同。专用人工智能侧重对“智能”行为外在的模拟,通用人工智能则致力实现机器内在的思维和情感,认为智能是一个系统在知识和资源相对不足情况下的适应能力,强调自身经验对个体塑造的决定性作用。“弱人工智能”侧重于智能的用途,以计算为核心,借助算法“智能”地解决现实问题。因而,此类智能具有相对性,表现为这种“智能”一旦为人们所习以为常,那么它看上去便不再那么智能;“强人工智能”关注智能的本质,致力于对思维机器的理论建构及实现,其智能具有绝对性。依照通常用法,弱人工智能也被称为专用人工智能(Special-purpose AINarrow AI),强人工智能则被称为通用人工智會旨(Artificial General Intelligence,简称AGI)。

在通用人工智能理论体系框架内,本报告首先反思对智能这一根本性问题的理解差异,然后介绍基于此定义所提出基于经验的语义学理论,并给出实际软件系统NARS---拥有感知,思维,推理,决策,情绪,直觉,创新乃至自我意识等认知活动的一款类脑系统,继而总结类脑系统认知模型的基本理论,该理论模型不仅能够对一般意义的认知活动予以解释,也有助于加深对精神病学的理解。从生理,思维,到行为,刘凯讲述了看似天马行空的人工智能生理与数据实现,最后,通过讲述一例真实的抑郁者患者治愈过程,说明了上述理论模型的实用性与适用性。

“智能”不是解决具体问题的能力,而是习得这些能力的元能力,即是否智能不在于能做什么,而在于在何种条件下做到。所以,“智能”本质上是一个系统在知识和资源相对不足情况下的适应能力。这种“相对不足”表现在三个方面:1)有限性。智能系统只能依赖于有限的信息加工资源,比如处理器数目和速度以及存储空间容量。对于智能机器人而言,有限性也包括能量储备和直接感知运动能力;2)实时性。智能系统必须实时工作,新任务可能在任意时刻到来且有时限要求,因此多个任务会竞相争夺系统资源;3)开放性。智能系统必须对未来经验持开放态度,新知识可能和已有知识相冲突,新问题也亦可超出系统的知识范围,但均不应导致系统瘫痪。而通用人工智能的目标就是开发像人脑一样思考的机器或系统,这也是直接在心智层面进行模拟,观察和测试的绝佳工具,我们共同期待着它的进展与突破。

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