脑科学与人工智能结合,云市镇的下一步

原标题:云市场的下一步:上传你的大脑

马徐骏:《彭博商业周刊》| 人工智能宝宝即将到来


看似没有什么用的软技能,可以让你比别人更领先一步

乔布斯学习美术字体

本文作者 马克·赛格尔
母亲就是个画家,他曾经给别人画肖像画,为自己环游世界赚路费,做过电影的CG,对人物面部表情的掌握非常精确,是他在多个领域的成就,促成了这个科技上的创新。

When scientists see the world and artists see the world, they are
looking at the same thing, using a different language and viewpoint to
describe it . But it’s true. Everything is interconnected.


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《彭博商业周刊》I人工智能宝宝即将到来
丨朗读:马徐骏丨
新西兰一家公司制造的人工智能宝宝,具备了人类的外观,和人类极其相似的大脑和神经构造,而且还能像人类一样主动探索、学习。这是怎么做到的呢?

在今天的内容中,你会了解:

  • 什么是人工智能宝宝?
  • 为什么要做出一个虚拟的人工智能宝宝?
  • 拥有什么样的技能才能实现这一创新型突破?

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  为了让人工智能接近人类掌握的知识,科学家需要创建出人类如何思考的模型,这就需要人们自愿地将虚拟大脑上传到一些平台上。虽然这种技术可被用于广告的精准投放,但也有担心隐私被侵犯:“他们比我们自己更了解我们。”

知识清单:

童教HSP导读:据悉,大脑内有860亿个神经元,结构极为复杂;另一方面,对大脑的研究方法囿于技术限制,在绝大部分时间里,科学家都难以对大脑的活动进行精确、直观的实时观测。人类已然制造出了战胜地球上最强围棋选手的AlphaGo,面对自身的大脑时却依旧如雾里看花。

为了让人工智能接近人类掌握的知识技能,科学家需要创建出人类如何思考的模型,相当于模拟的人类大脑——而这,正是麻烦的开始。

今曰关键词

humanize : human我们者认识,”人类”的意思,后面加上-ize就变成动
词,“使……具有人性”的意思,比如”让人工智能人性化’’就是humanize
AI。这个词还有”使……有人情味”的意思,比如说”让城市
生活更有人情味”就是humanize city。

lifelike :栩栩如生的、逼真的。

脑科学与人工智能 蓬勃发展

美国Axios报道称,科学家们设想了这样一个未来:人们自愿地将虚拟大脑上传到一些平台上,以供后者对大脑开展实验。不过,当他们这么做的时候,这只不过是从真正的人类大脑弄出来的一小部分。

人工智能宝宝即将到来

今天的内容来自于《彭博商业周刊》的封面文章《人工智能宝宝即将到来》,作者阿什利•范斯是一名商业专栏作者。
斯皮格伯格曾经拍过一部电影《人工智能》,讲是一个拥有人类外表的机器人男孩大卫,如何学习跟人类相处,融入人类社会,寻找爱的故事。
我们一般会觉得,现实生活中的人工智能,像苹果手机的siri、亚马逊的echo智能音箱,还是简单而且机械的,跟真人差得很远。不过这篇文章告诉我们,随着人工智能的不断发展,电影中的场景已经离我们不远了。

有人做出了一种人工智能宝宝,它在形象上已经具备了人类的外观,而且拥有和人类极其相似的大脑及神经构造,还能像人类一样主动探索、学习,简直可以说是人类的数码版。

当某一天,材料科学足够发达时,人工智能宝宝的系统就可以直接嵌入和人类外形
一样的机器人的身体里,那些电影中的场景,什么机器人管家、机器孩子就都实现了。

随着科技的飞速发展,研究大脑的技术手段也越来越趋向多样化。现代脑科学作为一门年轻的学科,在短时间内得到了蓬勃发展。专家纷纷表示,脑科学与人工智能的交叉融合势必引发新的科技革命和产业革命,在可预见的未来深刻影响人类的思维范式和生活方式,成为人类认识世界的全新视角。

大脑上传,或者全脑仿真(whole-brain
emulation),是模拟智力的一种形式。即使并没有对大脑进行100%的精准复制,科学家也都在努力尝试设计出一套能够试着模仿人类如何做出决定的计算机系统。

这个技术究竟是怎么回事?又是怎么做到的呢?

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全脑仿真技术是从根本上突破自身局限:位于人类经验核心的复杂信息处理过程,没有理由继续只能以生物学的方式得以实现。将意识功能从脑转移到其他类型的材料中,或者说其他基质上。人工智能系统由此成为一个智能的载体。

像人类一样思考的人工智能

上面提到的人工智能宝宝就是BabyX
,它是新西兰一家叫做”灵魂机器”的公司推出的3D虚拟化身,主导者是这个公司的创始人马克•赛格尔(Mark
Sagar)。Baby X的形象来自赛格尔的女儿,非常漂亮可爱,
和真人婴儿没什么差别。

它可不是一个简单的虚拟形象,在精致的面孔背后,是灵魂机器公司开发出的前所未有的虚拟神经系统。Baby
X的大脑结构和运作方式完全仿照人类,包括大脑神经
对外部刺激的反应。比如说,如果BabyX的虚拟大脑在受到外界刺激时释放了虚拟的多巴胺、内啡肽和血清素,她就会微笑。
这个过程和人类大脑的运转过程极其相似。

现在,BabyX已经升级到了第五个版本,
和人类的距离又近了一步。如果在她的面前放一个玻璃做成的虚拟屏,在这个屏上投射一个钢琴键盘,你就会看到,BabyX
的反应和真人小孩是一样的,它会用手在钢琴键上乱弹。注意,这可是它自己主动
做出的行为,没有人给它下这个指令。

当Baby X的手指按下钢琴键时,软件会把产生的声波传送到Baby
X的生物模拟器里,触发它听觉系统里的听觉信号。这样,
当它按钢琴键时,它的模拟大脑就会释放出一些虚拟多巴胺,让它感到快乐,继续进行这种行为。这些过程结合到一块儿,
就为它带来了人类发现新事物,探索学习时的感受。
这个意义特别重大,赛格尔的目标就是让Baby X无限贴近人类。

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前普林斯顿大学、现任耶鲁大学心理学系教授,认知神经科学专家Nicholas
Turk-Browne,围绕实时脑成像技术,为我们解读了意识、思维、注意力等大脑的种种奇妙“密码”,展现了人类大脑思维优化的无限可能。

多数科技的最终目标是商业化
,全脑仿真技术是被用于更好地提供个性化商业产品和服务。当一个人在大脑中想到他所希望的具体物品时,公司会通过理解你所上传的虚拟大脑对你进行精准的广告投放。

为什么要做虚拟的人工智能宝宝?

赛格尔这么做有两个目的,

  • 一是希望通过研究人工智能,弄清楚人类的大脑是如何运转的,找到人类产生的情绪、欲望和思想的根源;
  • 二是把这些原理传授给电脑和机器人,让它们更像人类。

赛格尔认为,人类和机器应该是一个合作共生的状态,如果真的想要利用人工智能,就得学会去和机器合作。

这一切的缔造者马克•赛格尔,他不是第一个研究人工智能的人,但他确实在人工智能领域前沿做出了巨大的贡献,那他是怎么做到的呢?

这主要得益于他对交叉技能的使用。

注意力是Turk-Browne教授一直以来的研究重心。从学习到工作,注意力在人类社会的各个领域中都扮演着至关重要的角色。遗憾的是,我们往往很难对自己的注意力进行把控。往往是课堂上被老师点名批评、或者直到与周围的车辆发生碰撞,人们方才意识到自己的心不在焉。能够及时发现走神,将注意力进行调整,对个人及社会都有着莫大的意义。Turk-Browne教授称,以往对注意力开展研究的方式是对研究对象进行fMRI(功能性磁共振成像)扫描,进而对数据进行分析。

尽管这件事听起来非常具有科幻色彩,但人工智能先驱、谷歌工程部门经理Ray
Kurzweil认为,未来几十年内,这样一个目标是有可能实现的。

交叉技能与创新

赛格尔的父亲是一名铁路系统分析师,母亲是一名画家。他的母亲非常擅长画人物肖像,赛格尔在他的母亲身边耳濡目染,
对一个人面部五官的特性认识很深。他自己在上学期间,为了环游世界,也曾经通过给别人画人物肖像来挣路费,这就为他后面的事业埋下了伏笔,让他对人物面部的表情有着非常精准的把握和理解。

赛格尔先是在奥克兰大学读了一个工程学博士,之后又去了麻省理工读了一个博士后。他在麻省理工的时候就和同事一起创建了人类眼球的数码模型,这个模型精细到什么程度呢?外科医生可以用这个模型来练习做眼球手术。

这个阶段里,赛格尔学到的是在电脑上模拟人类的技术,这也为未来打好了基础。
1998年的时候,好菜坞就找到他做人物合成特效,要求是最好看不出这些人物是电脑合成的。之后,赛格尔在这个行业做了十多年,其间他还凭借两部我们非常熟悉的电影《金刚》和《阿凡达》两度获得奥斯卡奖。

所以说,赛格尔绝对可以算是人类面部表情的专家了。他既有艺术家的敏锐和对人
物面部的深刻理解,也有工程师的技术,
还有人物合成特效的行业经验。下一步,
赛格尔要做的就是把这些技能组合到一起。

2011,塞林格回到奥克兰大学创立了动画技术实验室,致力于做出像人类一样主动
学习、探索,和人类互动的人工智能。

之前的任何一段经历对于塞林格来说都是非常必要的。假如他不会画画,那他对人脸就不会有那么深的理解;如果说他没有读工程学,那他对技术就一无所知;而在电影特效行业的工作经历,给了他充足的机会去实践。即使是BabyX,其实也是他在好菜坞工作的升级版,给那些虚拟的人物装上人类的大脑。

所以,从塞林格的例子,你也能看到,把自己独特经历,进行跨界结合,就会创造出独一无二的技能和优势。乔布斯对于美学和产品的跨界追求,其实也是运用交叉技能的结果。

总结一下,人工智能的下一步,也许就是向人类无限贴近。促成人工智能巨大进步的马克•赛格尔,充分整合了他不同的技能,最终实现了非凡的结果。对于这件事,
他是这么说的:科学家和艺术家看到的是
相同的世界,但是他们却使用了不同的语
言和视角来描述它,他们说的都是对的,
万物之间皆有联系。他的这句话也给了我 们关于创新的1个新的思路。

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本期金句:
科学家和艺术家看的都是相同的世界,
但是他们却使用了不同的语言和视角来描述它,他们说的都是对的,万物之间皆有联系。
—-《彭博商业周刊》
When scientists see the world and artists see the world, they are
looking at the same thing, using a different language and viewpoint to
describe it. But it’s all true. Everything is interconnected.
—- Bloomberg Businessweek

本期杂志:《彭博商业周刊》
世界顶尖商业杂志之一,报道美国和国际
商业界重要新闻,分析与评价管理、销售、 金融、政策和商业趋势。

下期预告:《BBC历史》
十字军东征是著名的历史事件,是西方世界和伊斯兰文明的第一次大冲突。今天回
看十字军圣殿骑士团的兴衰,我们又能从 中学到什么?

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与医院常见的MRI的结构性成像不同,新兴的fMRI是利用磁振造影来测量神经元活动所引发的血液动力的改变,且对人体不造成任何损伤。然而,fMRI需要专业人员在实验室中耗费数月乃至一年的时间来分析数据。

诸如Facebook等社交网络公司赖以为生的重要技术之一就是基本行为建模。他们用这种技术来提升广告业务的效果。不过,社交网络公司通过用户浏览习惯创建出的一套文档资料实际上与全脑仿真技术相去甚远。

对于科学家们来说,这般漫长的过程无疑是不利于研究进行的。而通过实时fMRI,Turk-Browne教授指出,科学家们得以在短短数秒之内展开数据分析。这就形成了一个闭环结构,科学家们可以了解到人们大脑的实时活动,进而通过反馈影响实验对象的大脑,而实验对象最终的数据自然也会影响到科学家的分析结果。

相比于从人们的喜好和分享行为中得出的推断,直接从人类大脑中读取的数据更多地与人有关。

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巨大争议

微软亚洲研究院副院长、美国麻省理工学院电气工程和计算机科学博士张益肇从跨学科领域的角度阐述了人工智能与脑科学之间的联系。

正如绝大多数科技一样,全脑仿真技术在尚未实现之时已经引发了争议。有人认为,它具有令人难以置信的侵入性。

张益肇博士从跨学科领域的角度阐述了人工智能与脑科学之间千丝万缕的联系。通过计算机视觉技术,人工智能得以通过一个人的动作来了解对方,通过互动引导自闭人群与外界的交流。

AI Now执行总经理、纽约大学研究科学家Meredith
Whittaker上周四在旧金山举行的人工智能会议上表达了自己的担忧:

人工智能还可以在婴幼儿时期对孩子的大脑进行扫描,配合数据分析,得出罹患自闭症的概率,从而尽早对自闭症进行治疗,收到更好的预后效果。除了计算机视觉,人工智能的另一大领域就是自然语言理解。

我们会冒着少数私营企业通过拥有我们的生活、充分了解我们的感受,并随时随地感受到我们的想法来从我们身上赚取利润的风险。
他们比我们自己更了解我们。返回搜狐,查看更多

现在,人工智能已经可以通过对话交流,对抑郁症患者的效治疗起到积极作用。人工智能大显身手的另一脑科学领域则是老年痴呆症。无论是app上的测试还是MRI脑部扫描,都可以对老年人群进行未雨绸缪的关怀,尽可能降低老年痴呆症对老年人生活质量乃至寿命长度的危害。

责任编辑:

脑科学+人工智能:开启无限可能

近日,在中科院学术会堂召开的“脑科学与人工智能”科学与技术前沿论坛上,中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅作了《自驾驶认知》报告。他认为,基于驾驶的图灵测试可大大推动我国类脑研究和无人车的产业化发展。事实上,对脑认知的度量和测试一直是人工智能关注的焦点。

那么,为什么聚焦人的大脑?在会上,中科院外籍院士、中科院神经科学研究所所长蒲慕明介绍说,人类大脑有1000亿个神经细胞,彼此之间由大量的神经纤维连接成极为复杂的神经网络。目前,脑科学最有待突破的就是理解人脑高级认知功能的神经网路基础,也是今后人工智能模拟人的发展方向。

显然,对大脑的恰当模拟是制造出人工智能的关键。然而,直到现在我们对人脑工作原理的了解仍然十分粗浅,更谈不上对它的精确模拟。蒲慕明表示,脑科学是人类理解自然界现象和人类本身的“最终疆域”,是本世纪最重要的前沿科学之一。当条件成熟时,脑科学同计算机科学的融合发展能够更加紧密,没有人能想象出它将会爆发出多大的能量。

脑科学能为人工智能带来什么?专家介绍,脑科学可以为人工智能提供生理学原理、数据、机制等,并启发更具通用性和自主性的人工智能新模态。“就像知识迁移是人类天生的技能,机器模仿生物从熟悉领域到未知领域的学习方法,构建跨领域、跨模态迁移学习模型,充分利用大量旧的已标注样本和当前少量标记数据,训练新模型,解决新问题。”中科院院士、中科院自动化研究所研究员谭铁牛认为,只有充分借鉴脑科学、认知科学乃至心理学的先进成果,突破现有理论与方法固有的局限性,才能够实现人工智能模式识别理论与方法的创新。

谭铁牛介绍,近几十年人工智能的快速发展具体表现在一些智能算法,如深度学习的成功应用,其秘诀在于,构建一个大型的数据库及大规模计算能力的提高。如今,深度学习在人脸识别、语音识别上的精度甚至超过了人类。数据显示,微软、谷歌、百度的语音识别错误率已经低于人类的5%,人工智能将继续在语言、图像和视频处理等方面取得更大的进展。

反过来,人工智能能否启发脑科学研究?在蒲慕明看来,答案是肯定的。人工智能可以为脑科学提供仿真模拟手段、系统与平台,支持科学假设的验证,并为其提供广泛的应用前景。“脑科学与人工智能的进一步交叉融合,有望在若干特色方向上取得突破,对探索人类的智能本质、提升人类的智能极限、推动社会的智能化水平具有重要研究价值和应用前景。”蒲慕明说。

人类大脑的复杂与奇妙令人着迷,关于未来的展望则激动人心。在科学家的努力之下,科学之光照亮大脑的幽深角落将只是时间问题。在科技创新的助力下,这一天已不再遥不可及。

结束语:童教,童年必须的教育。帮助您了解6~15岁儿童素质教育的思想和方法,培育面向21世纪的人才。广东童教HSP教育法师资班培训主要课程有《右脑潜能开发》《禅书班》《童教思维课》《间脑开发》《HSP师资班》波动速度;高效成效记忆;灵感写作;高等感知思维课程等等