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AI控制大脑的原理、实用性、伦理问题探讨

2020-01-11 13:45:44  来源:大河网   阅读:2

    5月2日,美国麻省理工学院的三位科学家在《科学》(Science)发表文章称,他们首次用AI软件大脑视觉神经网络模型,实现了控制动物(猴子)大脑的神经元活动。这是使用人工神经网络来理解真实神经网络的一大突破。


    控制大脑的思维好像天方夜谭,但是不断有研究人员尝试突破。


    AI控制大脑的原理


    较早的研究是脑机接口,让计算机AI软件来读懂大脑的生物电流所传递的电讯号,然后把这些神经信号转换为行动指令,以帮助残疾人使用机械臂或下肢,让他们重新拥有生活能力,并且脑机接口有植入式(侵入式)和感应式(非植入式或非侵入式)两种。


    现在,新的控制大脑的方式出炉了,是用深度学习的方式让AI模拟人工神经网格(ANN)掌握对图像的识别,然后通过操控人工神经网络,达到对大脑的控制。


    具体而言,即研究人员建立一个基于人工神经网络的视觉系统模型,每个网络都以一个由模型神经元或节点(类似于真实神经系统中的突触)组成的任意架构开始,这些神经元或节点可以以不同的强度(权重)相互连接。然后,用一个包含超过100万张图像的图库来训练这些模型。当研究人员向模型展示每张图像,以及图像中最突出的物体(比如飞机或椅子)的标签时,模型通过改变连接的强度来学习识别物体。

    AI控制大脑的原理、实用性、伦理问题探讨

    随后把这些图像呈现给猴子来测试AI模型控制猴子神经元的情况,结果表明,AI模型可以强烈激活所选定的大脑神经元,甚至可以精确控制单个神经元和位于网络中间的神经元群。因此,未来可能只要能操控视觉神经网络模型AI,就可以控制大脑。


    由于人和非人灵长类动物的解剖和生理都相似,这一研究结果似乎也可以推论到人,也就是未来如果采用某种AI模型,就可以控制人的大脑。


    但这种控制显然是初步的和局部的。实际上,准确地说,这种情况并非控制大脑,而是吸引猴子或人的大脑更多关注某一物体和事物。


    AI控制大脑可用于治病和提升人的智能


    由于这种基于图像训练的AI能激活一些神经元和神经网络,未来确实可能有一定的实用性,无论是对正常人还是介入临床进行疾病治疗。


    对于正常人,这种AI软件可能做到控制或吸引部分大脑的神经元,让不同的大脑功能区发挥作用。例如,如果能通过操控AI刺激大脑的海马回,就可能催生学霸,因为海马回的主要功能是记忆和认知。


    对于疾病的治疗,可能更多的是介入神经精神疾病,如抑郁症、癫痫,甚至精神分裂症,这些疾病是因为大脑不同皮层区的不同功能处于变异和失常,或亢奋,或减弱而引发的病症。但是,这得明确哪些是对应的神经元,以及中间通过哪些神经回路起作用。


    利用视觉神经网络模型AI控制大脑的这些作用还只是推测,是否能做到,情况极为复杂。首先是,尽管可以知晓一些大脑功能区的神经元,而且也能通过AI软件来控制,但它们发挥作用也有一套精密程序,主要是通过功能神经元与相邻的神经元组成神经网络,即大脑回路,让大脑多部位的神经元都参与其中。实际上,大脑的所有功能都由许多不同皮层区的神经元共同、协同,以及制约来完成的。


    现在已知的是,人脑中大约有1000亿个神经元(神经细胞),每个神经元又通过突触(神经元与神经元之间的接头)与多个神经元联系,是通过神经元上的称为轴突和树突的分支来建立联系的。


    但是,这些联系是如何形成并且有多少种联系方式,迄今人们知道的并不多。现在有新的研究发现,神经递质也决定突触联系方式,从而形成了不同的神经回路。


    实际上,这也证明了过去的研究结果,神经递质(通过突触在神经元之间传递信息的特定化学物质)也参与了神经回路的建立和功能。因此,利用视觉神经网络模型AI控制大脑不只是要准确定位神经元和神经回路(神经网络),还要定位是哪些神经递质发挥了作用。或许,这是后期需要解决的问题。


    AI控制大脑的伦理问题不容忽视


    但即便解决了所有的问题,也明确了用图像控制大脑不同部位的神经元(激活并传导到特定的神经网络),未必就能真的实现控制大脑,因为这涉及太多的伦理问题。


    在治疗疾病上,此举伦理上的争议或许相对较小——毕竟只是为了治疗疾病,而且保证不会对病人造成伤害,也不会在治愈后还持续不断地控制病人的大脑,大概是可以通过伦理委员会的批准。

    AI控制大脑的原理、实用性、伦理问题探讨

    但对于正常人而言,通过这样的AI软件来控制大脑就有比较大的伦理问题。


    即便是应用于提高记忆力和增强学习能力,都有可能造成不对等竞争的后果,也会产生不公正。


    更重要的是,如果这类AI软件进一步发展到可以随时控制正常人的大脑,就违背和超越了人工智能的一个极大的伦理原则,即AI不应用来收集或使用信息,以监视人和控制人。


    因此,AI大脑视觉神经网络模型最大的用处,应当是用来诊治疾病及研究生命现象和机理,当然这应是在技术成熟并有了规范而具体的伦理原则之后。


    人工智能已是机器人的核心技术


    “想让机器人弹出优美的钢琴曲,拟人机器人、机械臂不是最佳方案,对钢琴进行AI改造即可。”5月9日,在2019第六届中国机器人峰会上,中国工程院院士潘云鹤表示,人工智能已是机器人的核心技术,对机器人的概念认识,也发展为了对现有机械进行自主化、智能化的改造升级。


    机器人产能过剩、国产品牌市场占比较低等,是我国机器人产业亟待突破的问题。潘云鹤则认为,当前国内紧扣人工智能发展趋势,加强研发投入,未来机器人的概念、结构、方法、技术都将与人工智能的发展紧密相连,随着它的深入而深入,国产机器人行业需要把握这个机遇,开拓机器人发展新的空间。


    深化人机交互


    若将机器人概念的变化予以放大,就能看到机器人技术无处不在,通过对传统机械的改造,赋能制造业的转型升级。不难理解,机器人越发智慧,对人机交融也越有裨益。


    “人机融合是机器人发展历程中的一次崛起,”潘云鹤表示,近年来人机交互技术越来越丰富,图形交互,可视化技术,有语音识别、动作捕捉等,也催生了机器人发展的重要方向——加强人机交互。其催生的传感器的大量携化,便为机器人深化人机交互提供了便利。


    对此,来自日本首都大学的久保田直行教授颇为赞同。他介绍道,当前日本老龄化严重,为帮助老年人更好地连接社区和家人,团队研发的认知机器人正作用于此。


    “其中传感器至关重要,”久保田直行表示,让机器人和老年人完成高质量的人机交互,我们需要建立起更加丰富的感知机制,使机器人能够理解这是一个老人,提取其属性和特征建立参考数值进行判断,实现一场高难度的人机交互。“这对机器人与传感器的技术提升很有参考价值。”


    提升算法赋予其直觉


    “深度学习给人工智能带来了春天,但这个春天‘未尽善焉\\’。”中国工程院院士郑南宁表示,当前的人工智能系统或者算法对每个任务进行编程,就会带来指数级的复杂性,具体延伸出泛化能力差,缺乏基于推理和因果关系的表达能力等问题。深度学习现有的种种局限,使新一代人工智能面临巨大挑战。

    AI控制大脑的原理、实用性、伦理问题探讨

    众所周知,人类可通过大脑中储存的信息,发挥直觉的作用,对即时接受的信息快速决策、采取行动。相比较而言,当前的人工智能依赖符号等形式化的描述,可在语义上解释人类的思维,但直觉不能仅使用语义进行表达。如何将人类直觉发挥这一行为,变成机器人也可实现的功能,成了人工智能与机器人发展的一大方向。


    “实际上,人类的大脑对世界的印象也是不完整事件的描述,但这恰恰是人类直觉判断和逻辑思维的基础,和人工智能与复杂算法的关系相似。”郑南宁认为,如果能够将直觉和知识经验与以数学为基础的演绎归纳结合,就能进一步发挥人工智能的作用,创造出有“直觉”的机器人。


    怎样让机器像人一样对物理世界进行直观的理解?与会专家们表示,需要让机器对对象进行特征识别,形成记忆,并对物体之间相互的关系形成概念,基于模式匹配和想象力决策或行为模型的产生,遵循有序的指令级,在有限的步骤中完成决策。


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