八个问题,看清马斯克“将大脑上传云端”的“真与伪”

划重点

●马斯克完全能做到“将大脑上传至云端”,但是早在2014年的巴西世界杯,脑机接口之父米格尔·尼科莱利斯已经做到。

●马斯克和纽约大学教授加里·马库斯(Gary Marcus)打了个赌,而按照目前的人工智能领域的主要研究方法,马斯克很可能会输。

●人类大脑有众多未解之谜,三类难题成为脑机接口获得突破性发展的重大障碍。

●人工智能的发展有明显的天花板,人类目前并没有很好的突破方法,发展速度可能远远低于大家想象。

●Neuralink有很多对手,有的公司已经进入到临床试验阶段,Neuralink也许并不是行业领先,但目前下定论为时尚早。

概述

近日,狗狗币创始人比利·马库斯在社交平台上询问马斯克关于“脑机接口”的研究进展,“是否已经将本身的大脑意识上传至云端,是否已经和虚拟版的本身扳谈过”?马斯克对此回应:“已经做到了”。这位远在大洋彼岸的科技狂人,靠着一句在社交平台上的简单评论,再次引发了科技行业对于“脑机接口”的激烈讨论。马斯克的“意识上传”真的能实现了吗?脑机接口的发展到底到了什么阶段?腾讯科技联合安信元宇宙研究院院长焦娟,推出“新硬件主义”系列直播,直指未来的各类智能交互硬件,其定义、范围、本质、内核,并关注全球相关科技巨头、以及中国企业优势、中国科技公司的打法。

7月27日19:00,“新硬件主义”系列直播第二期,特邀北京邮电大学人工智能学院研究员刘伟,深入解读“脑机接口真的有了新突破吗?”。刘伟同时也是剑桥大学拜候学者,清华大学战略与安全研究中心中美二轨AI谈判专家,媒体融合生产技术与系统国家重点实验室特聘研究员。研究领域为人机融合智能、认知工程、人机环境系统工程、未来态势感知模式与行为分析/预测技术等多方面等。至今颁发论文70多篇,出版专著6部,译著3部。

以下为文字实录精华版整理:

Q1: Neuralink现在有哪些竞争对手,究竟成色几何?

Neuralink创立于2016年,并于2017年4月首次吸引公众的注意力。当时,马斯克称,本身能够开发出一种可以治疗神经疾病的植入物,并能够将其植入人脑。在未来这个植入物的功能强于最为强大的超级计算机。2020年8月29日,马斯克在Neuralink年度发布会上展示了最新的脑机接口设备Link V0.9、手术机器人以及举世瞩目的小猪实验,马斯克表示,Neuralink有望在2022年底之前进行人体试验。Neuralink的宏图大志是让人类和AI融合,甚至让人类成为AI,后来,马斯克也表达过,通过研究帮手人类解决一些疾病。

这类公司必定不止Neuralink一家,比如有一家叫Synchron的公司,颁布颁发开始在美国进行名为“COMMAND研究”的首次人体临床试验。还有Facebook,现在叫Meta,也在涉足脑机接口领域。还有一些公众知名度不高,做得多说的少的低调公司。但是,目前行业比力新,各家公司都在起步阶段,不好说哪家成色更好,也不好说哪些是直接竞争对手,只能是说有待观察。

Q2: 马斯克声称本身把意识上传云端,可能实现吗?

脑机交互属于人机交互的一个分支。马斯克所说的意识上传,实际上只是做了一部分的工作,就是物理信号和人的神经元信号之间的通信,这种通信是客观存在的。但是,目前存在一个问题,人类有八百六十亿个神经元,它的发电机理和兴奋按捺情况,我们还没有研究清楚。

举个简单的例子,比如我最喜欢吃苹果,当我吃苹果的时候,大脑在特定区域里边就会产生兴奋信号。在这个区域里产生兴奋。但是它的逆过程,不必然是我不喜欢吃苹果,而有可能是我喜欢看电影、我喜欢吃梨。这是不成逆的,这种不成逆性就造成了人类大脑未解之谜。

马斯克所做的这件事,可以说只是一小步,就是实现了大脑信号的上传和控制,但是其实马斯克并不是第一个能实现这件事的。早在2014年,巴西世界杯的时候,有一个残疾的少年穿着盔甲,和机械外骨骼,踢出了第一个球。这个是脑机之父米格尔教授实现的,这件事已经实现了马斯克所说的大脑信号的上传和控制。

Q3: 马斯克声称和云端的本身扳谈过,是脑机接口有了新突破吗?

脑机交互的难点,主要有以下几点:第一个问题在输入端,输入的不仅仅是客观的数据,还有主观的意识——包罗经验、知识体系,甚至价值观的输入,不仅仅涉及到人的脑细胞,其实是人的身体各个部分对这个世界的感知。马斯克所说的“意识”,其实一直是研究中的一个难点,它不仅仅只和大脑有关。第二个问题是融合,就是处理输入的信息。马斯克即使把所有的大脑数据都上传,也很难实现非逻辑的融合。

人在处理信息的时候,经常是非公理性的。如何结合处理基于公理的数据的传输,和基于非公理的意识的作用,这是目前难以逾越的难点。第三点是输出,现在所有基于智能机器的输出,都是逻辑的输出。而人经常是非逻辑的输出,甚至是所谓依靠直觉的输出。逻辑的输出和直觉的输出怎么协调?这也是一个难题。最后一个问题就是反馈,人的自我反馈机制是反思,而机器是基于数据学习的反馈。反思和反馈是完全不同的机制,人的反思是基于大脑的先验经验的全面反映。

从以上来说马斯克这件事或许在一个环节的一种尝试,马斯克称已经“意识上传”,并进行了扳谈。这种感觉就像是,打个比方说,我跟我本身的数字人进行了扳谈。严格意义上说,马斯克是一个商人,也是一个非常会营销的企业创始人,但不是一个科学家。

Q4: 脑机接口目前的发展阶段,关键的应用领域?

脑机接口目前仍处于行业发展早期。目前主要的研究,大多集中于应用于一些疾病或者是损伤的治疗,比如说脑损伤或者是脊柱的损伤。未来有可能解决大部分神经退行性疾病,包罗老年痴呆、失明、瘫痪、抑郁、失眠、极度疼痛、中风、脑部损害等一系列问题。新技术刚开始的应用领域必然是一些迫切的、特定的领域,如果有了一些医学上的突破,后面再看可能产生什么其他应用。

Q5: Nerualink比来传出办理层支离破碎,这会不会影响它的进度?

Nerualink有这种变换或新闻,都算比力正常。每一个企业在发展过程傍边,必然会有发展的起伏、重要人员的变换。本色上没有任何人,甚至马斯克本身也无法预言说未来公司发展会如何。一方面,前沿科技的突破除了需要科研的努力,也确实需要一些因缘巧合。别的一方面,现在也难说目前的团队配置就是对公司未来最好的。塞翁失马,焉知非福。

Q6: 到2029年,人工智能的发展是否真的会像科幻照进现实?

从技术角度来说,人工智能没有上限。但是纽约大学教授马库斯和曾经和马斯克打了一个赌,就是2029年的时候,人工智能技术能否发展得像科幻小说。

打赌的具体问题如下:

●2029年,AI无法看懂电影然后准确告诉你正在发生的事情(人物是谁、他们的冲突和动机是什么等);

●2029年,AI无法阅读小说并可靠地回答有关情节、人物、冲突、动机等的问题;

● 2029年,AI无法在任何厨房中担任称职的厨师;

●2029年,AI无法通过自然语言规范或与非专家用户的交互可靠地构建超过10000行的无错误代码(将现有库中的代码粘合在一起不算数);

● 2029年,AI无法从以自然语言编写的数学文献中任意取证,并将其转换为适合符号验证的符号形式。他直接把问题抛出来给马斯克,别的连带两个很重要的图灵奖得主。一个叫做辛顿,别的一个是美国著名的深度学习大牛,马库斯他认为两个图灵奖得主的研究都是以深度学习为主,从他们的研究出发,人工智能是应该有天花板的,这个天花板就是深度神经网络,目前为止,它已经达到了极点,往后发展也很难再产生像以前巨大的进步。乐昆和辛顿不太喜欢这个说法,对他也进行了驳倒。

但是马库斯在20年前写了一本书,叫做《代数大脑》。我们把它翻译成中文以后进行了梳理,我发现马库斯教授对深度神经网络的缺点了如指掌。这个问题提出来以后,也就是说现在人工智能发展的局限就在于它的方法。人工智能有三个主义。第一个是连接主义,就是以深度神经网络为基础的,叫深度学习。第二个主义叫做符号主义,最重要的一个代表是专家系统。第三个主义叫做行为主义,最重要的一个突出代表叫强化学习,比如通过奖惩来获得学习的效果。到目前为止,这三个主义都遇到了本身的困难。尤其是强化学习,强化学习它的基础是通过奖惩来获得学习效果,但机器学习和人类学习的方法。

根本就是两条路,比如可能你训斥孩子贪玩,他就坐在桌子前学习了,但是他并不会真的就爱上学习。机器学习是一个隐喻,你惩罚它,它就表示得不高兴,奖励它,它就高兴,而人不一样,你奖励他,他可能并不高兴。我们看到,人工智能的发展确实没有科幻电影描述的那样炫酷,而是有时候我们会发现“人工智障”的出现。李飞飞老师曾经做了图像识别实验,机器需要学习几十万个图片,才能认识小猫;而小伴侣,看几张照片,再听听小猫叫,就认识了小猫。这也看出了人工智能深度学习和人类学习的本质不同:机器学习是大数据,而人类是小数据,但是是多模态的整合。

Q7: 人工智能是否有可能突然加速发展?

现在的人工智能发展遇到了瓶颈,就如马库斯所说,人工智能是应该有天花板的,这个天花板就是深度神经网络。这个现实也会慢慢蔓延到咱们的产业。因为现在大家感觉到人工智能产品和系统并没有像宣传的那样实现大家的期望。人工智能遇到了一些困难,这时候出现的一丝曙光,就是元宇宙。元宇宙为何能够取代人工智能和互联网,往前又迈了一步呢,是因为它不是一个单一技术,而是一个综合技术。比如说人工智能是它的一部分,互联网、虚拟现实等都是它的重要组成部分。刚才提到人类的学习不是大数据,而是小数据,是多模态的整合。元宇宙恰恰也有这个特点,从多个技术,多个角度看同一个事物,很快由表及底的得到对事物本质的认识,就是像人类一样去看去理解。

Q8: 人工智能未来有无清晰发展路径?

我们比来对人工智能进行了一个梳理,梳理它不同的技术途径,我认为大概是四个方面。首先第一个是计算智能,我们叫作按图索骥。就是用过去的数据来实现对未来的预测。当然它有它的不足,因为过去和现在不必然能充分预测未来的发展变化状况。第二个叫做感知智能,我们称它为盲人摸象。意思就是我感知到声音和图像,感知到触觉、味觉、嗅觉,但是没有整合。而人类恰恰相反,人类是多个感觉进行知觉关联。第三个标的目的叫认知智能,我们叫作曹冲称象。

其实就是简单的搬迁,我把石头搬到了这个船上来模拟大象的重量,就是比力简单的迁移,叫做认知智能。最后我们最关心的智能应该是洞察智能。洞察智能是通过现象看本质,这个是人类一个很重要的智慧。这个智慧要仔细深入思考一下,是有东方的思想融合其中——不以眼前利益作为一个判断依据,而是以未来发展的变化来辩证地思考。西方以计算为主的智能思想,这种人工智能有很大的局限性。现在西方的很多物理学家、数学家、甚至政治家、社会学家把目光暗暗地转移到了东方,试图从中国的传统思想里得到启发。东方思想不只是为个人而存在,还有组织群体。所以这种思想是综合起作用。

这样来看,未来的智能发展趋势,很可能把西方计算的精确客观和东方的系统观、整体观去结合在一起产生的一种新型智能形式,这个标的目的也就是我们说的天人合一,可以说是人、物、环境的整合,代表着整个人类发展的未来。

本文来自“腾讯科技”,经。

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