AlphaGo赢了，但其实它远不及人脑

范琼+吴长锋

5月23日，AlphaGo与顶级围棋大师柯洁上演巅峰对决，许多看客认为，柯洁也许可以拿下这一局，但落败还是不可避免地发生了。

时至今日，人工智能的应用方向层出不穷、饱受期待。欧盟启动了投资十亿欧元的“人类脑计划”，美国启动了“美国脑计划”；今年，人工智能首次被写入我国政府工作报告，我国也即将启动“中国脑计划”，发展脑科学与类脑人工智能。

“人工智能”目前还远不及人脑

什么是类脑人工智能？它与深度学习人工智能有什么不同？为什么要发展类脑人工智能？带着好奇，我们走进了刚刚在安徽合肥成立的“类脑智能技术及应用国家工程实验室”。

“虽然AlphaGo屡次战胜围棋大师，但目前深度学习人工智能技术还远不能与人脑相比。”实验室主任、中国科大信息学院执行院长吴枫表示，现有的科研水平对人大脑的认识只有百分之几。人脑经过几亿年进化，具有超强的智能和超高的稳定性。如果能够探明并掌握人脑运行的机理与规律，对人工智能的发展有极大的推动作用。

“现在的深度学习人工智能是人工智能的一个重要发展方向。”吴枫教授介绍，近年来，深度学习人工智能取得了很多的成就，但也具有很多局限性—深度学习需要大量的数据和限定应用场景的学习，一旦数据量不够充分或者应用场景变数太多，就无法表现出令人满意的性能。

“比如，在《星际争霸》游戏比赛中，人工智能至今无法达到最低级别的专业选手水平。”吴枫说，相比于“完全信息博弈”的围棋，《星际争霸》作为一款实时类策略类游戏，玩家要根据不完全的信息评估并及时作出一系列策略实施。

“能耗过高也是一个重大缺陷。”吴枫解释，人脑是自然界几亿年进化的高级智能产物，具有强大的新环境适应能力、新信息与新技能自动获取能力、复杂环境下稳定有效的决策能力和低功耗的复杂任务处理能力等。“虽然大脑每时每刻要处理大量的问题，但能耗只有25瓦，人工智能采用的主流GPU服务器能耗通常则高达几千瓦。”

“类脑人工智能要充分学习和借鉴人脑的优点，从机制和机理上让人工智能可以像人脑一样运作。”吴枫介绍，具有相同运算能力水平的神经网络，最新的寒武纪深度学习芯片能耗比传统GPU低1—2个数量级，而类脑智能技术及应用国家工程实验室正在研制的神经形态芯片，预期能耗比寒武纪还要再低1—2个数量级。

多学科交叉探寻人脑奥秘

据了解，“类脑智能技术及应用国家工程实验室”交叉融合了中科大多个学科的力量，同时联合复旦大学、中科院沈阳自动化研究所、中科院微电子所、中科院电子学研究所、中科院神经科学所以及百度公司、科大讯飞、微软亚洲研究院等单位共建。

類脑智能国家工程实验室理事会理事长、中国科学技术大学校长万立骏院士表示，“类脑是人工智能发展的重要途径，通过发展类脑智能可以揭示人脑信息处理的途径，有利于完备智能技术体系，推动我国智能产业发展。”在多学科先进研究力量的合作之下，实验室计划通过基础研究，大规模获取脑成像数据、各种微观层面的脑数据，用人工智能技术进行分析。

“这是一个浩大工程，比如，小鼠脑的分析数据就有几百个G。我们分析之后，运用多学科交叉的研究手段，来了解脑的工作机理。”吴枫说，在此基础上，实验室将发展更好的神经网络模型和方法，开发具有适应性更强、具有小样本迁移学习能力的人工智能技术；根据大脑的计算机理来发展神经形态芯片和并行计算系统，开发低功耗、低发热、高性能的新型计算芯片。

实验室将建立类脑智能的全链条技术体系：脑认知与神经计算平台、类脑感知与信息处理平台、类脑芯片研发平台、类脑智能计算平台、量子人工智能科研平台、类脑智能机器人平台等，并完成类脑感知与信息处理、类脑芯片、人工智能量子模拟器、类脑智能机器人等方面的原型产品，为我国智能技术与产业的跨越发展提供创新源动力。

实验室实行一对一的合作机制：企业通过工程实验室了解更新的技术，将相关技术通过应用推动；高校和研究院所则在共同的研究兴趣上进行科研合作。

“类脑智能”有望撬动千亿市场

“实验室具有灵活产学研推动机制。”吴枫解释，实验室将充分利用各级政府的投资，建设定位于人工智能的大科学装置，建立公益性平台“合肥市类脑智能计算中心”。建设智能技术及产业所需的计算资源和数据资源，并将智能技术进行封装，面向科研和企业用户提供云服务。

“我们还要建立一家商业化的运营公司，并针对性地提供定制服务。”吴枫说，如此可以实现持续稳定的收入，对有效支撑计算中心的运行和智能技术的迅速迭代“非常有意义”。

事实上，这种政府投资，大学负责管理，事业单位负责公益运营，加上企业市场化运作的新型运行模式，同时保障了基础科研的持续性和对应用需求的迅速反应，能够迅速抓住热点，使成果迅速产业化。

类脑技术可分支为类脑视觉、类脑听觉、类脑芯片和类脑机器人等，其中我们熟悉的应用分别有虚拟现实、智能语音、类脑芯片、量子计算机、类脑机器人等领域。作为智能时代的共性核心技术，类脑智能技术能够与社会各行业相结合，具有极强的产业带动性，对信息处理、芯片、机器人、物联网、高性能计算等相关产业的快速发展和升级将起到有效的推动作用。

权威数据表明，到2018年中国人工智能市场将逼近1000亿元。类脑人工智能技术处于产业的核心，也将在以上相关领域直接或间接撬动巨大的产业市场。

（本文转自《科技日报》）