一項名為「千腦計劃」（Thousand Brains Project）的宏偉新計劃正式啟動，其目標是開發一種全新的人工智慧框架。
加州人工智慧公司 Numenta 的聯合創始人 Jeff Hawkins 表示，該框架將按照與人腦相同的原理執行，但與當今主導人工智慧的深度神經網路的原理有著根本的不同。在蓋茨基金會的資助下，這項開源計劃旨在與電子公司、政府機構和大學研究人員合作，探索其新平臺的潛在應用。
20 世紀 90 年代，Jeff Hawkins 共同發明了掌上電腦（Palm Pilo）。該公司於 6 月 5 日在史丹佛大學以人為本的人工智慧（Human-Centered Artificial Intelligence）會議上啟動了「千腦計劃」。
在當今的人工神經網路中，被稱為神經元的元件被輸入資料並協作解決問題，例如識別影像或預測序列中的下一個單詞。如果神經網路擁有多層神經元，則被稱為「深度」神經網路。
目前，深度神經網路在許多測試中的表現與人類相當或超過人類，例如識別皮膚癌和玩複雜遊戲，但它們受到許多問題的困擾。例如，隨著規模和能力的增長，它們變得越來越耗能。為了訓練 GPT-3，OpenAI 花費 460 萬美元執行 9,200 個 GPU 兩週。神經網路也經常不穩定，它們收到的資料稍有變化就會導致結果發生巨大變化。例如，之前的研究發現，改變影像上的一個畫素可以讓人工智慧認為馬是青蛙。
為了克服這些挑戰，「千腦計劃」旨在透過逆向工程大腦皮層來開發一個新的人工智慧平臺，大腦皮層約佔人類大腦質量的 80%。
「今天的神經網路是基於 80 年前的基礎神經科學。從那時起，我們學到了很多關於神經科學的知識，我們希望利用這些知識來推動人工智慧的發展。」Hawkins 說。
「千腦計劃」的目標
「千腦計劃」的名稱靈感來自大腦皮層的結構；它由數千個所謂的皮質柱組成，每個皮質柱又分為多層神經元。Hawkins 說：「人類大腦有大約 150,000 個皮質柱，每個皮質柱本質上都是自己的學習機器。」
Numenta 研究人員認為，深度網路本質上會生成一個單一的世界模型，逐步處理從簡單特徵到複雜物件的資料。相比之下，該公司的「千腦智慧理論」提出，大腦的許多皮質柱會生成多個世界地圖，就好像每個人的大腦實際上是數千個大腦同時並行工作一樣。
「一旦我們學會了如何構建一個皮質柱，我們就可以構建任意數量的皮質柱。」Hawkins 說。
該專案旨在透過許多皮質柱狀單元在人工智慧中模擬這種神經科學結構，每個單元都可以執行感覺運動任務，例如操作機器人手指。然後，這些單元可以使用類似於大腦皮層中的長距離連線的連結相互通訊。Hawkins 認為，這種模組化結構將使他的方法易於擴充套件。
「人類大腦在進化過程中透過多次複製皮質柱而迅速變大，我們希望我們也能做到這一點。」Hawkins 說。
感覺運動學習的作用
該專案還基於大腦皮層在感覺運動學習中的作用。雖然深度神經網路目前從巨大的靜態資料庫中學習，但大腦皮層以動態方式學習：它使用感官感知周圍環境，利用身體運動探索事物的運作方式，並從這種感覺和運動反饋中構建世界模型。
Hawkins 認為，人工智慧策略之間的這種差異是深刻的。建立和標記深度網路學習所需的資料集是一項成本高昂且費力的工作，而且這些系統無法從新資料中持續學習；相反，它們必須在整個資料庫上重新訓練。相比之下，大腦皮層能夠以主動的方式學習，並能快速適應新資料。
「我們可以製造出在感覺運動學習方面像大腦皮層一樣工作的機器，它們本質上就是機器人，」Hawkins 說。「我認為我們的工作不僅關乎人工智慧的未來，也關乎機器人技術的未來。」
此外，該專案正在開發基於大腦皮層對參考框架依賴的人工智慧。在哺乳動物的大腦中，所謂的位置細胞有助於編碼位置記憶，網格細胞有助於繪製空間中的位置。大腦皮層使用這些參考框架來儲存和理解它接收到的持續不斷的感覺運動資料流。
「大腦構建資料的方式——在二維和三維參考框架中——複製了現實世界中物體的結構，」Hawkins 說。「當你觀察深度網路時，它們並不從根本上理解世界，這就是為什麼如果你只是改變影像的一個微小特徵，它們往往無法識別它。相比之下，參考框架可以幫助大腦理解其物體模型在不同條件下可能會如何變化。」
Hawkins 說，這種新人工智慧平臺的潛在應用可能包括複雜的計算機視覺系統，該系統可以使用多個攝像頭來了解場景中發生的事情，或者先進的觸控系統來幫助機器人操縱物體。「蓋茨基金會對全球健康的感覺運動學習很感興趣。想想超聲波，它透過移動感測器來構建模型，例如對胎兒進行成像。這本質上是一個感覺運動問題。」
開源的千腦計劃正在開發一個軟體開發工具包，以便其他人可以借鑑其工作。該計劃還承諾不主張與千腦方法相關的專利。
蓋茨基金會的資助
蓋茨基金會將在兩年內為千腦計劃提供至少 269 萬美元。「我們也希望儘快與世界各地的政府機構達成協。」Hawkins 說。
該專案旨在建立皮質柱的完整軟體版本。然後它將連線多個單元以進行復雜的過程，例如視覺或聽覺。「然後我們希望跨越模態——比如，將視覺和觸覺結合起來——並最終建立層次結構，形成一個由物體組成的世界模型，物體又由物體組成，依此類推。」Hawkins 說。
儘管千腦計劃專注於開發軟體，但它正在與卡內基梅隆大學電氣與計算機工程教授 John Shen 等研究人員合作，他正在根據「千腦計劃」的概念設計硬體。
「自從第一個模擬大腦的神經形態硬體誕生以來，神經科學研究在理解大腦如何工作和如何構造方面取得了重大進展，」Shen 說。「我們想做的是充分利用我們目前對神經科學的瞭解，並將其與最好的矽相結合，製造出一種新型計算機。我們真的接受了千腦理論，今年夏天我們正在與晶片公司洽談，看看是否有人有興趣與我們合作。」
參考內容：https://spectrum.ieee.org/jeff-hawkins