生物啟發(fā)的人工智能與未來機(jī)器人

朱世強(qiáng)

（浙江大學(xué)，杭州，310058）

一、生物啟發(fā)的人工智能及其演變

人工智能是受生物行為、大腦工作機(jī)理等啟發(fā)逐步發(fā)展而來，但是現(xiàn)在的人工智能已經(jīng)發(fā)展成為一種人造智能，形成一門獨(dú)立的學(xué)科和一種獨(dú)立的發(fā)展思路，并且與生物智能漸行漸遠(yuǎn)。現(xiàn)在，我們重新強(qiáng)調(diào)生物啟發(fā)，是因?yàn)槲艺J(rèn)為這對(duì)未來人工智能的正確發(fā)展有很好的啟迪作用。

1） 人工智能的發(fā)展歷程

西班牙科學(xué)家、現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)之父、諾貝爾獎(jiǎng)得主Santiago Ram ó n y Cajal在18世紀(jì)發(fā)現(xiàn)了神經(jīng)細(xì)胞的結(jié)構(gòu)，即神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，并且手繪出神經(jīng)元結(jié)構(gòu)圖。由此，人們受神經(jīng)元啟發(fā)，形成人工智能的一些基本結(jié)構(gòu)，比如第一代人工智能就是以感知為基礎(chǔ)。但人們隨后發(fā)現(xiàn)，第一代感知機(jī)能不夠靈敏，于是形成了第二代人工智能——BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能算法，即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。雖然BP算法相比第一代有很大的進(jìn)步，但是同時(shí)也有很大的局限性。另外，人們發(fā)現(xiàn)貓的視覺中樞里存在感受野（Receptive Field），通過研究貓?jiān)诓煌曈X刺激情況下，其大腦對(duì)于不同區(qū)域的反映，由此形成一個(gè)新的技術(shù)——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），也就是深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這在解決視覺識(shí)別問題方面取得重大突破?，F(xiàn)在，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)已經(jīng)發(fā)展成為非常完備的體系。

2） 人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系

目前，人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系主要有4部分組成，一是基礎(chǔ)支撐體系，二是技術(shù)支撐體系，三是應(yīng)用服務(wù)體系，四是標(biāo)準(zhǔn)規(guī)則體系。其中，基礎(chǔ)支持體系包括傳感器、芯片、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)、云平臺(tái)；技術(shù)支撐體系有著豐富的內(nèi)容，包括深度學(xué)習(xí)算法、語音處理、機(jī)器視覺、人機(jī)接口、無障礙感知、邊緣計(jì)算；應(yīng)用服務(wù)體系包括制造、教育、安全、健康、居家、城市管理等；標(biāo)準(zhǔn)規(guī)則體系包括法律、標(biāo)準(zhǔn)、倫理、評(píng)估以及測(cè)試等。不同的國家對(duì)于人工智能有不同的反饋體系，這就形成了非常龐大的人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系。

3） 人工智能VS生物智能

人工智能目前成為世界各國研究的熱點(diǎn)，發(fā)展前景看好。在某些領(lǐng)域，人工智能強(qiáng)大到超過人類的智能，比如下圍棋。但是，面對(duì)一些非常局部的環(huán)境，有時(shí)我們感覺人工智能是很無助的，比如，一只小螞蟻在一個(gè)非常局部的環(huán)境中，它要對(duì)外部的刺激做出一些反應(yīng)，如果換成人工智能也許就處理不了。在這種時(shí)候，人們發(fā)現(xiàn)，強(qiáng)大的人工智能與弱小的生物沒有可比性。

再比如，人工智能在物體識(shí)別方面有一些很好的計(jì)算方法，人們拍一張小花、小草的照片，人工智能很快就能辨別出來，但是其泛化能力和通用性較弱。就目前而言，人工智能解決一些局部單一的問題可能比人類要強(qiáng)，但是一旦泛化成普通問題，人工智能就變?nèi)趿恕Ｓ纱宋覀兊贸?，?dāng)前人工智能有幾個(gè)明顯的特征：主要依賴于大數(shù)據(jù)、數(shù)學(xué)模型，具備超強(qiáng)的計(jì)算能力，但同時(shí)也存在信息安全、末端低能化、高能耗等問題。

簡(jiǎn)單總結(jié)一下：現(xiàn)在的人工智能已經(jīng)變成人造智能，成為一門獨(dú)立的學(xué)科，幫助人們解決了很多問題，未來前景非常好，但是人工智能離真正的生物智能越來越遠(yuǎn)。例如，當(dāng)一個(gè)人或者一只螞蟻在解決實(shí)際問題的時(shí)候，不會(huì)想到找大數(shù)據(jù)和數(shù)學(xué)模型等，而人工智能則會(huì)考慮到這些問題，這就是區(qū)別。

二、機(jī)器人發(fā)展面臨的困境

現(xiàn)在的機(jī)器人技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到一定水平，從機(jī)器人的構(gòu)成角度來看，機(jī)器人擁有很好的結(jié)構(gòu)、傳感器、控制系統(tǒng)和執(zhí)行器件等。然而，即使目前機(jī)器人的傳感很豐富，控制很靈活，結(jié)構(gòu)很完美，執(zhí)行能力超越人類，但是仍然解決不了或者說不能很好地解決非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下的自主作業(yè)問題。比如，一個(gè)小小的攝像頭，就其分辨率和對(duì)環(huán)境適應(yīng)性而言，已經(jīng)超過了人眼，但是這個(gè)攝像頭攝取的信息并不能變成機(jī)器人的智能，為什么？這是因?yàn)闄C(jī)器人的智能依然不夠，甚至說遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

人們目前想到一個(gè)非常好的解決辦法，就是做加法，即“機(jī)器人+人工智能”，現(xiàn)在的人工智能已經(jīng)發(fā)展到很高水準(zhǔn)，按照這個(gè)思路，我們一定能夠解決很多重要的問題，生產(chǎn)出一些很好的產(chǎn)品?，F(xiàn)在好多看上去很乖巧的機(jī)器人，實(shí)際上其智能在云端，用云端的大智慧，可以很好地解決末端低智能的一些機(jī)器人作業(yè)問題，但是，這并不能解決所有問題，如果我們把所有機(jī)器人的智能全部放在云端，未必能把所有的云端智能都濃縮在一起，就目前技術(shù)而言也根本做不到。

為了解決某些技術(shù)和作業(yè)問題，我們考慮把云端的智能縮小成為一個(gè)小智能包，然后把這個(gè)小智能包放到一個(gè)智能單元里，最后把智能單元植入到機(jī)器人中，即從云端智能到在體智能。然而，要實(shí)現(xiàn)這一技術(shù)，我們需要解決很多基礎(chǔ)性問題，比如我們需要解決生物腦工作機(jī)理、解析腦信號(hào)、開發(fā)類腦計(jì)算方法、研究低功耗高效率的類腦計(jì)算芯片等技術(shù)問題。

如果說算法是人工智能的“靈魂”，那么芯片就是人工智能的“載體”。目前，傳統(tǒng)芯片有一個(gè)致命的缺陷：耗時(shí)耗能，于是，生物啟發(fā)式芯片的研究引發(fā)人們的關(guān)注。生物啟發(fā)式人工智能芯片研究以大腦皮層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)作為基礎(chǔ)體系結(jié)構(gòu)，采用微納器件模擬生物神經(jīng)元和突觸結(jié)構(gòu)，制造出具有腦神經(jīng)形態(tài)的人工智能芯片。該芯片結(jié)構(gòu)層次模仿腦、器件層次接近腦，智能層次超越腦，與傳統(tǒng)芯片相比，其具有低功耗、高性能、自適應(yīng)等優(yōu)勢(shì)。

眾所周知，我國已經(jīng)部署腦計(jì)劃“一體兩翼”，并全面開展相關(guān)研究工作，“一體兩翼”即以研究腦認(rèn)知的神經(jīng)原理為“主體”，研發(fā)腦重大疾病診治新手段和腦機(jī)智能新技術(shù)為“兩翼”。國內(nèi)許多研究機(jī)構(gòu)將沿著中國腦計(jì)劃“一體兩翼”的基本思路，進(jìn)行未來機(jī)器人的一些研究工作。

三、未來機(jī)器人：智能在體機(jī)器人的發(fā)展方向

第五屆中國機(jī)器人峰會(huì)主席、國家科技部高技術(shù)研究中心研究員劉進(jìn)長曾說過一句話：“在中國的機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域里面，我們需要解決今天的問題，研究明天的問題，同時(shí)要謀劃后天的問題，形成中國機(jī)器人核心技術(shù)?！?/p>

智能在體機(jī)器人是之江實(shí)驗(yàn)室規(guī)劃的未來機(jī)器人發(fā)展的方向，也是之江實(shí)驗(yàn)室圍繞機(jī)器人前沿技術(shù)研究和機(jī)器人核心技術(shù)布局開發(fā)的一個(gè)項(xiàng)目體系。之江實(shí)驗(yàn)室計(jì)劃用2-3年的時(shí)間完成，希望未來能夠做出具有本地化特色的超級(jí)智能機(jī)器人。

之江實(shí)驗(yàn)室計(jì)劃以大腦觀測(cè)與腦機(jī)融合、智能無障感知芯片與系統(tǒng)、先進(jìn)人工智能算法三方面的重大研究作為基礎(chǔ)，以機(jī)器人作為載體，構(gòu)建未來的機(jī)器人。具體研究工作如下。

1） 大腦觀測(cè)與腦機(jī)融合

這個(gè)項(xiàng)目的研究目標(biāo)是：研制首個(gè)集成“光、電、磁、聲”傳感與作用、在體腦行為觀測(cè)與調(diào)控、腦機(jī)智能融合與增強(qiáng)的核心裝備，為腦認(rèn)知和類腦智能研究提供全新的綜合信息手段與工具，外圍配上一些產(chǎn)品形成一個(gè)大的裝置，在大裝置基礎(chǔ)上再建腦機(jī)融合計(jì)算平臺(tái)和腦機(jī) I/O平臺(tái)，同時(shí)要做一個(gè)腦機(jī)融合的多元信息融合平臺(tái)，從腦到機(jī)，從機(jī)到腦。

2） 智能無障感知芯片與系統(tǒng)

之江實(shí)驗(yàn)室大概投入5000萬元的資金用于該項(xiàng)目的研發(fā)工作，項(xiàng)目整體規(guī)劃是：首先研發(fā)出一個(gè)無障感知芯片系統(tǒng)，同時(shí)設(shè)計(jì)一套智能決策芯片系統(tǒng)，然后再實(shí)現(xiàn)智能機(jī)器人應(yīng)用示范。

該項(xiàng)目的主要研究目標(biāo)與內(nèi)容包括3個(gè)方面：高精度、高可靠性的主被動(dòng)成像結(jié)合的毫米波/太赫茲MIMO傳感器芯片系統(tǒng)；基于多維感知信息融合的智能決策算法與人工智能芯片系統(tǒng)，并探索基于存算一體化的下一代人工智能芯片技術(shù)；集成智能無障感知系統(tǒng)與機(jī)器人，進(jìn)行智能引導(dǎo)和智能安檢機(jī)器人應(yīng)用示范。

3） 先進(jìn)人工智能算法

該項(xiàng)目的研究基于腦啟發(fā)計(jì)算下的人工智能學(xué)習(xí)與推理：記憶、注意力下的直覺涌現(xiàn)與頓悟，比如工作記憶、瞬時(shí)記憶、長期記憶，來實(shí)現(xiàn)類腦的推理決策。

該項(xiàng)目的核心技術(shù)包括算法革新、算法加速和即能服務(wù)3方面。算法革新是指在完全信息條件下計(jì)算到非完全信息條件下策略學(xué)習(xí)，建立起較為完善的“人工智能+博弈論”算法框架；算法加速是指高效的深度學(xué)習(xí)機(jī)制和更廣泛支撐的人工智能計(jì)算框架；即能服務(wù)是指提供人工智能的即能服務(wù)能力，促進(jìn)人工智能的民主化。

四、之江實(shí)驗(yàn)室介紹

之江實(shí)驗(yàn)室是浙江省重點(diǎn)打造的重大科技創(chuàng)新平臺(tái)，以創(chuàng)建國家實(shí)驗(yàn)室為發(fā)展目標(biāo)，依托浙江大學(xué)和阿里巴巴集團(tuán)為主要研究力量。該實(shí)驗(yàn)室采取一體兩核多點(diǎn)的模式，一體是之江實(shí)驗(yàn)室本身，兩核是浙江大學(xué)和阿里巴巴集團(tuán)。

之江實(shí)驗(yàn)室瞄準(zhǔn)國家目標(biāo)和戰(zhàn)略需求，立足浙江科技發(fā)展優(yōu)勢(shì)，聚焦產(chǎn)業(yè)全面升級(jí)轉(zhuǎn)型需要，以無障感知互聯(lián)、未來網(wǎng)絡(luò)計(jì)算、泛化人工智能、泛在信息安全以及智能制造與機(jī)器人為方向，開展人工智能和網(wǎng)絡(luò)信息兩方面的重點(diǎn)研究。

與其他研究機(jī)構(gòu)不同，之江實(shí)驗(yàn)室不僅專注做前沿技術(shù)研究，而且還是一個(gè)開放平臺(tái)，計(jì)劃凝聚全球科學(xué)家的力量，圍繞人類問題和科學(xué)界需要解決的問題展開研究。該實(shí)驗(yàn)室在機(jī)器人領(lǐng)域設(shè)立開放基金，基金數(shù)額從幾百萬元到幾千萬元不等。