人工智能深度学习的原理(人工智能的深度学习算法里)
人工智能深度学习的原理(人工智能的深度学习算法里)
2024-11-21 11:00:21  作者:瞅你那熊样  网址:https://m.xinb2b.cn/know/odc331907.html

马修·科布×仇子龙大脑被称为“已知宇宙中最复杂的物体”,吸引了人类历史上无数最聪颖的头脑去破解它的秘密从认为思想和情感来自心脏,到进入脑中心观,再到用各种隐喻来帮助认识脑,人类在认识大脑上走过了一条漫长的路英国曼彻斯特大学动物学教授、神经科学家马修·科布在《大脑传》中,为我们展现了一部脑科学全史,还讲述了脑科学研究对计算机、人工智能、脑机接口等领域的诞生和发展产生的深远影响,今天小编就来说说关于人工智能深度学习的原理?下面更多详细答案一起来看看吧!


人工智能深度学习的原理

马修·科布×仇子龙

大脑被称为“已知宇宙中最复杂的物体”,吸引了人类历史上无数最聪颖的头脑去破解它的秘密。从认为思想和情感来自心脏,到进入脑中心观,再到用各种隐喻来帮助认识脑,人类在认识大脑上走过了一条漫长的路。英国曼彻斯特大学动物学教授、神经科学家马修·科布在《大脑传》中,为我们展现了一部脑科学全史,还讲述了脑科学研究对计算机、人工智能、脑机接口等领域的诞生和发展产生的深远影响。

7月14日晚,中信出版集团特邀《大脑传》作者马修·科布和中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心高级研究员仇子龙,进行了主题为“揭秘大脑的奇迹:幸福力、创造力与脑机融合的未来”的对谈。

其实我们不知道

马修·科布谈到写作《大脑传》时坚持对我们不知道的事情保持坦诚和开放的。他的编辑曾发邮件问他,大脑到底是怎么工作的?科布说:“其实我们不知道。”编辑说:“咱们不能这样讲,每本关于大脑的书都对此有个说法。要么是跟量子力学有关,要么是跟化学物质有关,你懂的,总归要有个说法。”但科布认为:“在这方面,科学家没有达成共识,我们不知道。”科布想传达的是,人类不断加深对大脑的理解,但与此同时,我们仍然面临着巨大的鸿沟和知识匮乏。

仇子龙研究员表示非常认同科布教授的观点。科布教授研究的是嗅觉系统,仇子龙研究的是基因与蛋白质,所有从事大脑相关研究的人,都会思考大脑是如何工作的。以仇教授为例,他会思考脑疾病是如何产生的,正常的大脑如何一点点变得与其他大脑不一样。

《大脑传》里谈到了大脑的工作方式。大脑有两个主要驱动力来源——电和化学。这就是为什么对于特定的脑疾病,一些药物化合物能起作用的原因,以及抗抑郁药和增强大脑某部分能够产生效果的原因。仇子龙说,这就是为什么必须要搞懂大脑的化学,尽管实际上已经停滞了许多年,现在几乎所有治疗主要精神疾病的药物都是在半个世纪前研发出来的,目前没有什么实质性的进步。

科布教授也说,这是现在面临的主要挑战。他认为全世界的人都正在遭受这方面的痛苦,因为现在大家都更能认识到精神健康的问题。当你或你的家人有精神健康问题时,你想到的第一件事是去看医生,拿到药物进行治疗。但对于大多数精神疾病来说,并没有可用药物,这是非常非常令人担忧的。大脑是非常非常复杂的,因此开发治疗手段十分艰难。

能从某个特定的方面判断一个人有多聪明吗?

关联到大脑功能的另一个大众话题是,能从某个特定的方面判断一个人有多聪明吗?对此,仇子龙提到了一项研究。英国生物样本库有50万个基因组,把人们的DNA序列与他们的医疗记录和他们的生命历程关联在一起,所以研究人员现在可以发现各种情况与基因序列之间的相关性。2018年,研究者试图找出基因特征与人们是否能获得学士学位、从大学毕业的联系。他们发现大约2000个基因特征可以用来做出一些预测,例如某个人从基因评分上看似乎挺聪明,更有可能从大学毕业,而另外一个人则可能性小很多。从他们发现的基因评分上,能预测5倍的个体间差异。如果搞懂更多基因的话,也许在基因特征中的某些部分可以预测一些东西。但这就引出一个悖论,一方面我们想要搞清楚大脑如何工作,另一方面我们不想制造社会不平等。有的孩子有很大可能性考上大学,另一些孩子则希望不大,但是他们也应该被鼓励成为更好的自己。对此,科布教授认为,关于基因序列,大家要记住的关键点是,很多很多的基因,其实影响非常非常小。人类大约有20000个蛋白质编码基因,还有很多其他的基因可以调节这些基因的活动。你也许可以预测一些事情,但这都是概率性的,不是决断性的预测。即使非常简单的特征,事实上也是非常复杂的。在学校里我们都学过,如果父母的眼睛都是蓝色的,那么他们的孩子也是蓝色的眼睛。因为父母都是蓝眼睛,这意味着孩子获得了两个蓝眼睛基因,所以孩子只能是蓝眼睛。但实际上并非如此。关于眼睛颜色的最新研究表明,有超过60个基因参与决定我们眼睛的颜色,所以基本上可以说,任何眼睛颜色的人,他孩子的眼睛都有可能是任何颜色,这取决于那60多个基因的变化。

所以科布教授认为确实存在道德难题,所有这些信息非常有力量,但很明显,有些方面是令人不安的,比如造成潜在的不平等,给个人贴上拥有特定潜力的标签。而事实上,这只能在他们生命进程中通过努力得以证实。来自父母的遗传和我们自己的境遇让我们成为了我们,有些时候,事不由人,我们无法发挥自身的潜力。

大脑功能是存在定位的,但这也可能改变

19世纪的人都相信颅相学。所有欧洲作家、知识分子,都相信这个,甚至包括维多利亚女王。这种思想背后的概念是,功能是有定位的,你大脑的某一个部位负责某种功能。当时所有的科学家都倾向于认为这是正确的,公众对此也相当确信。

科布教授说:“当我们谈论人类与其他灵长类动物的关系时,关于功能定位的一个最好例子就是我现在正在做的事:说话。”

说话是由一块区域专门控制的,这是非常具体的位置,就在大脑的左前侧,并且仅仅是在大脑的一侧。当法国科学家在19世纪中期发现这一点时,他们非常不高兴,因为他们读过笛卡儿。笛卡儿说心智是一个整体,因此大脑也必须是一个整体。法国脑科学家、解剖学家也说过,身体是对称的,大脑看起来也是对称的。这种想法可能是因为从外在看不见这个区域,不能从解剖学上观察到这种差别,就认为大脑这边跟那边看起来是一样的。但很明显,大脑的这一侧是负责控制语言的,左脑中风的人会失去他们的说话能力。

但还需要注意的是,大脑具有惊人的可塑性,它是可变的。

有一篇令人震惊的论文,讲的是一位四十多岁的美国女性的事。他们在1998年对她做了扫描检查,当时她25岁。他们发现她的大脑实际上连一半都没有。她的左脑完全缺失了。如果你看扫描结果,只有一团黑,因为那里什么都没有,是空的。但是她正常从大学毕业了,直到现在,她完全正常。她的案例令人惊讶,研究者认为发生了这样的事:在她还在母亲子宫里的时候,发生了一次中风,使她大脑的这一部分严重受损,坏死掉了。但是到她成为一个婴儿时,她的大脑以某种方式进行了重新构建。不仅仅是基因问题,这也跟我们如何与他人互动有关,语言功能尤其如此。

这是18世纪的人们非常感兴趣的东西。如果让孩子自己生活,那么孩子会说什么语言呢?人们相信如果一个孩子被放在没有人说话的地方,会出现亚当和夏娃的语言。然而,结果是这个孩子不会说话。当你年轻的时候,学习语言是很容易的,而当你上了年纪,学习语言变得很困难,因为大脑已经变化了。可塑性这个概念很吸引人,常常与非常具体的临床案例有关,就比如这位女士的情况,或者那些从中风中惊人地恢复过来的人。中风本来应该使他们完全瘫痪,但他们最终过上了正常的生活。

科布教授认为可塑性这个概念是非常重要的。人脑不是简单地依靠固定连接,有些功能是存在定位的,但这也可以改变。而且功能也可以是分散式存在的。他认为功能之间是有细微区别的,也受到大脑的其他部分调节。仇子龙表示,也听中国的神经外科医生讲过一些奇迹故事。有患者为了治疗癫痫,半个大脑被切除掉了。之后虽然没有能够完全恢复,但是有些功能从受损那部分大脑转移到了未受损的大脑那边。对此,科布教授不得不提醒,当谈论这些惊人的案例时,有些人的家人曾经遭受中风,他们会就此多想。但这没有定数。所以对这些告诉我们一切皆有可能的例子,我们不能太过兴奋。

人类的大脑跟其他物种相比有什么特别之处?

对于仇子龙抛出的问题:人类的大脑,跟其他物种的大脑比起来,有什么特别之处?

科布教授说,在写这本书的过程中,各种令人惊奇的事情中,有一件是当他读达尔文时发现的。

理解人类大脑的重要议题之一就是意识,意识从何而来。现在这仍然是一个重大问题,哲学家们操心这个问题的时间比科学家长得多。达尔文也思考过。那是在19世纪30年代,达尔文在环球航行回来之后,开始思考自然选择。他对想法和思想从何而来这个问题很感兴趣。他意识到如果他只是想了解进化是如何运作的,不是一个很难的问题。关键点在于琢磨进化是以解剖学为基础的,然而如果将人类与其他动物进行比较,人类所做的事情都是依靠我们的大脑的。

达尔文认识到只要他假设行为、思想、道德这些东西有一个物理上的基础,那么如果自然选择可以改变结构——很明显它可以的,比如说长颈鹿有个超长的脖子,又比如我们的面部失去毛发遮盖,于是我们的脸露了出来——那么自然选择也可以通过改变大脑的结构来改变行为。达尔文意识到不仅仅人类是这样的,所有动物都是这样的。所有的动物都有大脑,这些大脑进化成能够应对特定的环境压力,这就使动物——无论是昆虫还是人类——在各自的生存环境中能够做出特定的行为。因此他需要了解人类的大脑解剖知识。这不是他的专业领域,所以他请他的朋友赫胥黎研究了不同灵长类动物大脑的比较解剖学。

这些事情都发生在1871年,那年他出版了两本书。一本是《物种起源》,里面基本没提过关于人类进化,只有大概半句话,因为这方面存在很大的争议。如果人类是进化来的,那就会引发各种宗教问题,这在19世纪可是个大问题。另一本是《人类的由来》,这本书里他展示了各种灵长类动物的大脑结构对比。很明显可以在大的解剖层面看出不同物种大脑的各个部分之间的关系。

但是问题来了,回到最开始强调的部分——语言,掌管语言的是布罗卡区。在解剖学的书里,人脑的这块区域看起来跟猴子大脑的这块区域差不多。两者有非常明显的相似之处,然后达尔文可以说:看,我们可以观察到这种缓慢的变化。他说从这方面来看,人类的大脑并没有质的差别。人脑是在数量层面有所不同,而不是在种类上的不同。这是量变而不是质变。

正如大家都知道的,量变到一定程度就会引发质变。科布教授认为人类在进化中发生了一些事情,这使我们可以做谈话这样的事,而猴子和类人猿,比如大猩猩、黑猩猩,虽然是令人惊奇的了不起的动物,但他们并不能像人类这样说话。

说话,能够把自己代入别人的想法中,叫做心智理论。人类自然而然会做这件事,假设其他人也能感受到我们感受的,我们可以理解他们脑子里在想什么,我们可以试着把我们的想法给到别人。人们会谈论心灵感应和意识转移,但当你向人们解释某事时,你干的就是这样的事儿,你就是在把你的想法放进他们的脑袋里。是语言让我们能够做到这一点。所以可能在大约一百万年前,人类进化过程中发生了很多事情——不只是一件事——这导致一群猿不仅能表达他们头脑中的想法,而且实际上他们心智上也发生了质变。

人们针对类人猿做了很多研究,比如在大猩猩、黑猩猩和红毛猩猩上,试图了解它们是否有心智理论、它们能站在别人的角度思考吗?一些证据表明它们可以做到。人类儿童最早没有能力通过测试,但随着他们逐步发育,会变得能够通过这些测试。但是一些患有严重自闭症的人就很难通过这些测试。

科布教授认为我们与猿类有质的不同。很明显,人造出了飞机、造出了互联网,大猩猩就没有。这不仅仅是因为人类几乎消灭了它们中的一半,更是因为它们不会对这些感兴趣的。

人工智能的深度学习算法里,缺的是语境

对于人工智能话题,两位嘉宾均表示自己不是人工智能方面的专家。而科布教授提到,最近出现了一个新的深度学习程序,如果你给他们一个提示,程序就会把你所说的内容画成一幅图画。这是非常了不起的,但这本质上就是一个巨大的电子表格而已。这些机器就只是在互联网上搜索了一下,看看图像是如何被描述的,然后对人们想要的东西做出了很好的猜测。

如果你输入“一位骑马的宇航员”,然后你就能得到一个穿着宇航服的人骑着马的神奇图片。但是如果你输入“一匹马骑着宇航员”,它就不知道你在说什么了,因为它其实不懂语言。你跟它说宇航员上要有匹马,但这不是它学习过的两者的关系。即使你给它一串指令,比如一个黄色方块上有一个蓝色方块上有一个红色方块,或者类似的东西,它也并不总是能理解得那么到位。科布教授认为计算机科学和神经科学之间的这种相互作用是双向的,已经持续了70年之久,这是特别有趣的。

这种改变开始于1950年左右。今天使用的所有计算机都是基于同一种架构,那是由约翰·冯·诺伊曼提出的一个想法。他是一位匈牙利裔美国人,一位非常聪明的数学家。当时非数字的、也就是模拟计算机已经被制造出来了,在冯·诺伊曼研发数字计算机的时候,有一项重大的科学突破。

沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨两位研究者写的一篇文章让冯·诺伊曼印象深刻。他们的论文讨论的是神经系统的连接方式。他们认为,突触,也就是两个神经元发生交流的那个点,是在逻辑的基础上工作的。如果一个神经元对两个信号都有反应,需要这两个发出信号的神经元同时被激活,这就相当于一个“与”门控。因此他们相信人是逻辑生物,所有动物都是逻辑生物。冯·诺伊曼对此感到非常兴奋。所以当美国政府问他“你能给我们造一台计算机吗?”他说:“好的,我要把它建成像大脑一样的东西。”所以最开始的时候,与其说大脑就像计算机,倒不如说计算机就像大脑。然而人们后来发现大脑并不是这样连接的。麦卡洛克和皮茨的思想在计算机科学界的影响很大,但它在神经科学里的影响并不是很大。

科布教授认为在人工智能和大脑的互动中,这些具有非凡能力的深度学习算法里,缺少了一个东西,缺的是语境,缺的是涵义,计算机搞不懂这个,计算机只是非常非常擅长找到模式。

责任编辑:方晓燕

校对:栾梦

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