哈佛研究新人工智能 速度媲美人类大脑

　　美国科学家近日获得了2800万美元（约合1.84亿人民币）的研究经费，用于设计一款能与人类识别图形速度相媲美的计算机系统。

　　情报机构要处理的数据越来越多，这些数据都必须进行迅速分析，但问题是，人类很难保持这样的工作速度，计算机的学习能力又很有限。哈佛大学的研究团队如今正着手解决这一问题。他们希望能弄清，是怎样的大脑活动过程赋予了人类识别图形的出色能力。他们的终极目标是，研发出仿生计算机系统，从而制造出更加聪明的人工智能系统。

　　人类天生就擅长识别图案，一个东西只需要看几次，再次见到的时候就能认出来了。计算机则不然，就算训练上千次，也很难培养出这样的能力。受人类大脑启发而研发出的智能计算机可以用来察觉网络入侵、读取核磁共振图像、甚至能驾驶汽车。

　　据哈佛大学工程与应用科学学院（SEAS）称，为了弄清为何人类和其它哺乳动物能够做到这一点，研究人员记录了大脑视觉皮层的活动情况，并使用创新技术将它们之间的联系绘制出来。　接下来，他们再使用逆向工程处理这些数据，并将其运用到高智能计算机算法的研发中去。

　　高级情报研究计划署（IARPA）将资金拨给了哈佛大学工程与应用科学学院（SEAS）、脑科学中心（CBS）、以及分子与细胞生物学系。“这是一个巨大的挑战，它的规模类似于人类基因组计划。”该项目的领导、分子与细胞生物学系和计算机科学系的助理教授戴维·考克斯（David Cox）说道。

　　“要记录这么多神经元的活动、并绘制出它们之间的联系，单是这一项工作就具有巨大的科学价值，但这只是我们项目的头一半而已。”“等我们弄清了大脑学习方法的基本准则之后，我们迟早会设计出一款能够媲美、甚至超越人类的计算机系统。”

　　在该研究的第一阶段，老鼠会接受训练，识别计算机屏幕上的物体。与此同时，考克斯的团队会使用洛克菲勒大学的高级激光显微镜记录视神经的活动情况。记录下这些活动之后，研究人员会从老鼠的大脑中抽取出一块约1立方毫米的脑组织，并在分子与细胞生物学教授杰夫·利奇曼（Jeff Lichtman）的实验室中切成超薄的切片。接下来，研究人员会使用脑科学中心的世上首台多波束扫描电子显微镜对这些切片进行扫描，并拍摄照片。

　　“这是一次绝妙的机会，我们得以看见一片完整的视觉皮层切片的全部细节。”利奇曼说道。“我们对开始研究感到十分激动，但绝不会幻想这是件容易的事情。”“这些数据超过了一个帕字节，相当于160万张光盘的容量。它们将被送到计算机科学系的汉斯皮特·菲斯特那里，然后他将使用一定的算法来重建细胞边界、突触和细胞之间的联系。”

　　利用这一方法，该团队便能够获得这些数据的三维图像。“本次项目不仅能拓宽脑科学的边界，还能为脑科学领域创造更多可能。”菲斯特说道。“我们将利用帕比特级的结构数据和功能数据重建神经回路，其规模之大是前所未有的。”“这需要我们在数据管理、高性能计算机、计算机视觉和网络分析领域取得新的进展。”

　　该团队将使用研究得到的图像，弄清大脑是如何利用视觉皮层的神经元联结来识别和解读图案的。通过将这些发现运用到计算机算法中，该团队立志研发出比现在的计算机更快、更智能的人工智能系统。这将帮助计算机利用数据进行推断，还将有助于机器人视觉和定位技术的研发。

　　“我们还有艰巨的任务要去完成，但这项研究将帮助我们弄清我们大脑中的特别之处。”考克斯说道。“本次项目最令人激动的一点是，我们正在研究人类大脑运作的基本方式。”