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什么是“人工腦連接體”?它是怎么被制造出來的?

mK5P_AItists ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-03-26 13:43 ? 次閱讀
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最近,Mindputer實驗室制造出世界首個“人工腦連接體”(True-Brain)的信息剛剛發(fā)布(詳見《會議通報:中國Mindputer實驗室首次造出人工腦連接體》。做為一個高前沿性的專業(yè)技術概念,許多業(yè)內人士都還不熟悉這個新事物。什么是“人工腦連接體”?它是怎么被制造出來的?它與生物腦的不同或相同?它與腦計劃的關系?它對人工智能和類腦人工智能的影響?等等。以下,我們就這幾個重點問題做一解說。

當今世界幾個主要技術大國都在展開自己的腦計劃,其首要目標是:希望通過發(fā)展高尖端技術工具,來實現(xiàn)對生物腦的全部微觀連接網絡及其內部功能過程的精密測量和全時記錄;在此基礎上,建立起生物腦連接組數據庫。這是歐-美-中等腦計劃所共同遵循的基本技術路徑。我們稱其為“摹寫-復制方法”。但是這個技術路徑的難度極高。

“人工腦連接體”是另一個新技術路徑,它不是對生物腦連接組的人工復制品或人工仿真品;而是使用深構造腦模型特有的專長——深構造網絡組裝——按照組裝規(guī)則和連接計算方法,從無到有,從小到大,從簡單到復雜,逐步地組裝出一個原生的人工腦皮層。

True-Brain的基本框架是這樣的,分為12個功能模塊(腦功能亞區(qū)),4個梯級(腦發(fā)育/進化層次),每個功能模塊設有36個多叢異分器(MCTP)。每個異分器的神經元承載量10-30個。神經元數量總計在4320個-12960個范圍內調動。實驗中,分許多個局部性的組裝任務,從最低層開始逐漸向較高層發(fā)展。

圖1 核心元件 多叢異分器(Multi-Clusters Transforming Processor MCTP)

圖2 True-Brain基本框架示意圖 12個功能模塊 X 36個多叢異分器

True-Brain是我們實驗室經過一年多制造出來的世界第一個高逼真性的人工腦連接體。一方面,這個人工腦連接體是以在Mindputer樣機中的數字信號形態(tài)而存在著的,不是以生物的肉體細胞狀態(tài)存在著的;因此,在外形上我們找不到腦的實體感覺。但是另一方面,實際的測試結果已經反復得到確認,這個機器中的“數字腦”在5個最基礎的結構-功能特征上,與實生物腦具有高度相近的可比較性。以下簡述之:

1/ True-Brain中的核心元件是多叢異分器(Multi-Clusters Transforming Processor)。

它可以使每一個神經元的樹突按照叢枝狀的結構建立連接。不同突觸之間在樹突上的位置和距離上的差異,可以建立起對不同突觸之間所產生的同時性信號的優(yōu)先讓步秩序的調制。這是深構造網絡內部形成各種信號競爭有序性的技術基礎。

2/ 在True-Brain中,所有的虛擬記憶單位間,不論其網絡規(guī)模有多大,也不論這些記憶單位形成深構造復合結構,它們都能夠保持清晰的邊界和單個記憶單位的可提取性。

任何一個神經元都可以分屬于不同記憶單位,以及可以被不同的工作流程所使用。由此,許多記憶單位或工作流程因它們共用神經元的載體方式而形成了“記憶的共融性存儲”,這種邊界清晰的“多記憶的共融性載體存儲構造”是又一個高逼真基本特征。

3/ 同一載體上不僅可以實現(xiàn)對許多記憶內容的存儲;

而且可以在載體上不斷增加新的記憶內容,而原有的記憶內容繼續(xù)保存且不需要抹除。新舊兩種記憶內容可以并存。這樣,深構造網絡有效地解決了現(xiàn)有人工神經網絡技術中難以解決的“災難性失憶”問題。

4/ 通過一年多的組裝實驗,我們總結出一個規(guī)律:

從低層向高層的每一次新的競爭調制,都意味著新的更高層的中樞分化。按照這種規(guī)律,可以預測組裝過程中的更高層級新功能區(qū)的形成趨勢;反之也可預測和解讀較高等級功能區(qū)對較低等級功能區(qū)的反饋回路的形成原因。

5/ 在對True-Brain的測試中,測定任何一個虛擬的工作任務,都可追蹤到與這個特定功能過程相對應的突觸連接路徑。

可以通過追蹤在腦中被激活的某些部位或某些局部來研究功能與結構的對應關系。在True-Brain實驗中,我們的追蹤可以落實到跨多個層次中的多個模塊區(qū)中的任何相關的單體網絡及其它們全部的回路上,可具體化到每一個相關細胞和每一根相關突觸上。

True-Brain做為一個人工腦連接體,與現(xiàn)在歐美中腦連接組計劃正在進行的實驗項目項目相比,在可以追蹤顯示的白質和灰質的細胞和突觸的細微程度上與全覆蓋范圍上都是最高的。

回過頭再來看歐美中各個腦計劃,可以凸顯出理想與現(xiàn)實的巨大差距。從理想的目標來看,各腦計劃都不約而同地采用了“自下而上”的逆向研究路徑。即從生物腦的微觀層面的實驗數據和知識入手,通過逐漸整合,向上尋找中觀和宏觀層面上的結構關系規(guī)律,最終希望建立起整體的結構-功能的腦連接組模型。但現(xiàn)實是,如此大規(guī)模的微觀海量的數據和碎片化的實驗知識的“拼圖工程”,需要消耗超長周期的時間和財力。而人工腦連接體方法與“摹寫-復制”技術相比,擁有兩個突出的優(yōu)勢:

1/ 生物腦連接組的技術創(chuàng)新是在挑戰(zhàn)物理和化學的極限。

在目前技術條件下,只能夠獲得大面積的白質粗纖維圖像,更無法對灰質纖維實行大面積的記錄。而人工腦連接體組裝卻能夠同時對白質和灰質纖維在神經元和突觸水平上進行大面積的網絡解析和追蹤。

2/ 現(xiàn)有技術水平下的腦連接組研究,只能在死亡的腦組織上進行較大規(guī)模突觸水平的連接網絡的記錄。

人工腦連接體方法卻能夠演示“活體”狀態(tài)下的全規(guī)模微觀突觸活動過程,可實現(xiàn)細胞和突觸水平上的大規(guī)模的動態(tài)網絡的追蹤,可以實時顯示在生物腦實驗中難以觀察到的活體細節(jié)過程。

談到這里,有讀者自然會問到:既然人工腦連接體已經能夠這么逼近于生物腦的結構和功能細節(jié),那么,是否意味著“類腦人工智能”或“人工思維”的夢想正在變?yōu)楝F(xiàn)實呢?我們的回答是:YES!任何一位腦科學的專業(yè)人士或人工智能的行內人士都能夠理性地做出這個推斷。

1/ 在True-Brain組裝實驗中,同一套神經元做為載體,可以實現(xiàn)對許多記憶內容的存儲;

且載體上可不斷增加新的記憶內容,同時原記憶內容不需要抹除。新舊兩種記憶并存,且不影響各自的獨立調用。進一步地觀察發(fā)現(xiàn),這些不同的記憶內容,不論它們屬于什么樣的信息類型,也不論它們是什么樣的環(huán)境對象,或者是什么樣的特定原有載體形式;True-Brain中的人工神經元都解決對它們的負載。

2/ 在True-Brain實驗中我們還發(fā)現(xiàn):

對已有的記憶網絡單位,可以按人的需要,任意選取其中的某個局部,然后將它們單獨摘取重組后形成一個新記憶內容。用這種方法,可以實現(xiàn)對任何已有的記憶內容進行任何重組,通過設定新的突觸連接而組裝成一個新內容網絡,而原各記憶網絡的工作流程可繼續(xù)保留。

上述兩項新的發(fā)現(xiàn),時間還不長,后續(xù)的實驗還在進行中。但已經足以說明人工腦連接體的出現(xiàn)標志著類腦人工智能這個夢想已經開始落地了,奇點時刻已經到來。

我們需要時間思考,需要認真思考霍金的預言,需要好好想想人類的命運問題!

未來智能實驗室是人工智能學家與科學院相關機構聯(lián)合成立的人工智能,互聯(lián)網和腦科學交叉研究機構。

未來智能實驗室的主要工作包括:建立AI智能系統(tǒng)智商評測體系,開展世界人工智能智商評測;開展互聯(lián)網(城市)云腦研究計劃,構建互聯(lián)網(城市)云腦技術和企業(yè)圖譜,為提升企業(yè),行業(yè)與城市的智能水平服務。

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原文標題:人工腦連接體:類腦人工智能的奇點時刻來臨

文章出處:【微信號:AItists,微信公眾號:人工智能學家】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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