¿Es cierto que la neurociencia será la clave de la "superevolución" de la inteligencia artificial?
¿Cuál es la relación entre la IA y la neurociencia? ¿Cómo puede la neurociencia promover aún más el desarrollo de la inteligencia artificial? ¿Qué transformación producirá la integración estrecha de la inteligencia artificial con la neurociencia?
Neurociencia e inteligencia artificial tienen el mismo origen
En cuanto a la conexión entre inteligencia artificial y neurociencia, podemos resumirla en pocas palabras: homología y divergencia, disciplinas independientes ; integración cruzada, después de una larga separación, deben reunirse.
Al principio, la inteligencia artificial y la neurociencia eran dos disciplinas independientes, con diferentes objetos de investigación y sistemas de ideas de investigación. A juzgar por el origen de la disciplina, la disciplina de la inteligencia artificial se originó en el seminario de verano en la Escuela de Dartmouth en los Estados Unidos en 1956 y el nacimiento de la neurociencia se remonta a la teoría de las neuronas en 1891; Visto de esta manera, la neurociencia puede considerarse como la "veterana" de la disciplina de la inteligencia artificial.
La neurociencia se centra más en la regularidad de las actividades del sistema nervioso en el sentido biológico molecular, analizando el sistema de generación de las actividades del centro nervioso, incluido el pensamiento, las emociones, la inteligencia, etc., mientras que los conceptos El problema del origen es el objetivo final. de la neurociencia En términos de ideas de investigación, la neurociencia es una "investigación científica experimental" dirigida a clasificar los fenómenos meteorológicos. La inteligencia artificial es una nueva ciencia técnica que estudia y desarrolla teorías, métodos, tecnologías y sistemas de software que pueden simular, expandir y expandir la inteligencia humana. El objeto de la investigación no es la inteligencia sino el control inteligente. La idea es centrarse en la "investigación del cálculo". " que simula situaciones complejas.
“Pero la relación entre la neurociencia y la inteligencia artificial puede entenderse simplemente como fuente y flujo”. La popularidad y el desarrollo de la inteligencia artificial son inseparables de los logros de la neurociencia.
Como se menciona en el artículo de Simon Ullman, los biólogos de la temprana industria de la inteligencia artificial utilizaron el sistema nervioso central microbiano como objetivo de referencia, creando la iluminación cerebral de "Internet profunda" que ha sido popular en los últimos años. Este es un ejemplo único de "fuente de flujo" y siempre ha sido elogiado por neurocientíficos y biólogos de la industria de la inteligencia artificial. Sin embargo, algunos expertos en la industria de la inteligencia artificial creen que la Internet profunda se simuló en los primeros días y desarrolló un método independiente en el período posterior. Por lo tanto, creen que la inteligencia artificial tiene su propio sistema de métodos y básicamente puede ignorar la neurociencia. En realidad, vale la pena explorar en profundidad ese tipo de conocimiento.
El progreso del cerebro, la neurociencia y las ciencias del cerebro nos han permitido obtener información sobre diversas tareas cognitivas que se observan en diferentes escalas, como regiones del cerebro, microcirculaciones del sistema nervioso y parte de los datos de la actividad cerebral. Se ha vuelto posible comprender el proceso de gestión de la información del cerebro ya no es solo una cuestión de adivinar. El plan de trabajo del cerebro obtenido a través de investigaciones interdisciplinarias y experimentales es más estable. Por lo tanto, se espera que la neurociencia sirva de referencia para la mejora del aprendizaje profundo y la computación similar al cerebro.
Sin embargo, el fomento o retroalimentación de la inteligencia artificial en el desarrollo de la neurociencia también es objetivo y realista. En la investigación de neurociencia, la inteligencia artificial puede ayudar a los investigadores a analizar señales complejas del sistema nervioso central, datos de pruebas de mapas del sistema nervioso central y construir y simular sistemas modelo del cerebro humano. En el proceso de conversión y aplicación, la inteligencia artificial también puede acelerar la aplicación de los resultados de la neurociencia, como la conversión médica clínica de los resultados del diagnóstico y tratamiento de enfermedades del cerebro humano.
Abrir varios canales para la "caja negra" de la inteligencia artificial
De hecho, sin la mejora de las teorías básicas en neurociencia y la comprensión del origen de los microorganismos inteligentes, los problemas en Inteligencia artificial Es probable que la definición de "inteligente" siga siendo una "caja negra", mientras que la simulación y expansión inteligentes probablemente permanezcan en el "campo exterior". Por ejemplo, el informe "14 grandes desafíos científicos y tecnológicos que enfrenta la humanidad en el siglo XXI" de la Academia China de Ingeniería cree que parte de los problemas actuales con la inteligencia artificial se deben a que no se considera la condición real del cerebro humano en el diseño. Mediante ingeniería inversa del cerebro humano para revelar los secretos del cerebro humano, podemos diseñar mejor equipos informáticos que puedan manejar una variedad de anuncios de flujo de información al mismo tiempo.
En esta etapa, la neurociencia tiene varios canales para impulsar el desarrollo de la inteligencia artificial. En el camino práctico, es posible continuar la dirección del desarrollo de la inteligencia artificial basada en el concepto pragmático de capacidad cognitiva. Por ejemplo, en el caso de la inteligencia artificial, actualmente se la entrena con una tarea específica, mientras se ignora el proceso de tocar otras cosas. Si a un agente se le da un entorno de desarrollo y una etapa de crecimiento similares, ¿lo hará más inteligente? La inteligencia humana se basa en la comunicación. En la actualidad, los agentes de inteligencia artificial no tienen la capacidad de comunicarse de forma independiente. Esta es también la diferencia entre el nivel actual de inteligencia artificial y la inteligencia artificial fuerte, y también es la dirección del desarrollo futuro.
Pero también es posible que el sistema que hace referencia a las capacidades cognitivas innatas humanas propuesto por Simon Ullman tenga un significado más práctico. Comprender en profundidad las capacidades iniciales del cerebro humano y luego lograr capacidades lógicas avanzadas del dispositivo. Los seres humanos tienen la capacidad de aprender a aprender. Si a un agente se le permite aprender a aprender, entonces esta relación de aprendizaje de segundo orden puede permitirle aprender rápidamente. Si el agente vivo inteligente tiene imaginación y capacidades de planificación, entonces puede hacerlo. Ser capaz de crear algo que a nosotros, los humanos, nos resulta difícil crear.
Además, la neurociencia promueve la inteligencia artificial y tiene varias vertientes en los principales campos técnicos de la inteligencia artificial. Por ejemplo, construir una nueva teoría del aprendizaje que combine estrechamente las relaciones de análisis estadístico con las relaciones de características para unificar la relación entre "promoción del conocimiento profesional" y "promoción del significado de las palabras"; construir una biónica que integre redes neuronales profundas con aprendizaje mejorado, cálculos evolutivos y aprendizaje independiente; y aprendizaje y formación permanente. Un nuevo marco teórico para la tecnología y la teoría de la computación natural; la realización de procesamiento paralelo a gran escala de redes neuronales, algoritmos evolutivos y otros cálculos teóricos complejos con la capacidad de aprendizaje independiente de los estudiantes; .
En el futuro, habrá grandes logros en la estrecha integración de ambas.
Entonces, ¿qué cambios puede producir una inteligencia artificial que esté estrechamente integrada con la neurociencia?
La integración actual de la neurociencia y la inteligencia artificial sólo representa la punta del iceberg de los principios básicos de la medición del cerebro humano. Es difícil predecir con precisión cómo se desarrollará la inteligencia artificial en el futuro, pero si tenemos una idea de los patrones de desarrollo de las disciplinas de la neurociencia y la inteligencia artificial y las nuevas tendencias en el desarrollo social y económico humano, tal vez sea posible delinear a grandes rasgos el etapas de desarrollo futuras, lo cual es útil para elegir la innovación adecuada. Es muy importante establecer puntos de avance y establecer la dirección principal de la innovación independiente. Esta es también una de las intenciones originales de realizar análisis predictivos de neurociencia y previsión tecnológica en nuestro país.
De aquí a 2025, la neurociencia volverá a mantener una tendencia de rápido desarrollo, pero los resultados teóricos básicos de la innovación disruptiva son todavía muy pocos. Durante este período, la inteligencia artificial y la tecnología de computación en la nube son el "primer paso". "en el desarrollo de la neurociencia. Network Accelerator". Para 2030-2035, la neurociencia entrará en la primera ronda de grandes avances, produciendo resultados de innovación disruptiva en la comprensión de la cognición del sistema nervioso y las capacidades cognitivas del sistema nervioso, cultivando e innovando la base del algoritmo de optimización original y la electrónica de la inteligencia artificial. equipo, la sociedad humana ha entrado en la etapa de investigación práctica de inteligencia inspirada en el cerebro.
Para 2050, la neurociencia entrará en la segunda ronda de grandes avances, producirá innovaciones disruptivas en la comprensión de emociones y conceptos y desarrollará un modelo multiescala, integrado y verificado del cerebro humano. En teoría básica, la inteligencia similar al cerebro ha entrado en una nueva actualización y promoverá la evolución de la supervida del cerebro humano. Se integrarán las disciplinas de la neurociencia y la inteligencia similar al cerebro, y la sociedad humana se convertirá en una era de fuerte inteligencia artificial en todos. aspectos. Por supuesto, también hay muchas cuestiones científicas, sociales y éticas en torno a la neurociencia y la inteligencia artificial, especialmente la inteligencia artificial fuerte.
“Creemos firmemente que la industria de la neurociencia logrará grandes logros en el futuro, y la integración de la neurociencia y la inteligencia artificial logrará grandes logros en el futuro”. La inteligencia artificial son dos caras de una misma moneda, aunque no tienen relación entre sí, pero todas tienen la misma dirección: proporcionar nuevas posibilidades para la supervivencia humana y la evolución conceptual.