特倫斯·謝諾夫斯基（Terrence Sejnowski）是人工智能領(lǐng)域的一位重要人物，他是世界十大人工智能科學(xué)家之一，深度學(xué)習(xí)的奠基人，還同時兼任NIPS（全球人工智能頂級會議）主席。他剛出版了一本新書，名叫《深度學(xué)習(xí)：智能時代的核心驅(qū)動力量》。特倫斯在這本書里展望人工智能未來的時候提出，人工智能受到了腦科學(xué)的啟發(fā)，越來越像人的大腦。當(dāng)人工智能得到發(fā)展后，腦科學(xué)也可以受益。因?yàn)樵跈C(jī)器學(xué)習(xí)中開發(fā)的這些工具和技術(shù)，將可以用來解釋大腦。所以，這兩個領(lǐng)域之間有著很好的互動。

　　在接受媒體采訪時，特倫斯被問到一個有意思的問題，那就是為什么人類只需要一兩個杯子的樣本，就能認(rèn)出其他杯子，而AI可能需要上千個杯子的樣本才能識別出杯子。

　　特倫斯用人腦作為例子回答了這個問題。他說，雖然我們大腦皮層有很多特殊區(qū)域，負(fù)責(zé)一些特殊的事情，但這些區(qū)域?qū)儆谕粋€操作系統(tǒng)，只不過是不同的部分在進(jìn)行協(xié)作，信息在系統(tǒng)的不同部分之間流動。這就是涉及到“意識”的問題。換句話說，這些特殊的系統(tǒng)之上，肯定還有一個層級。特倫斯說：“你并不會意識到你的視覺，你也沒有語言意識。但不知為什么，我就是可以看到你，可以聽到你，可以觸摸到你。當(dāng)把你放到一個背景中，我就可以認(rèn)出你臉上的表情。這些在我大腦的不同部位發(fā)生著，是一個協(xié)調(diào)的過程。”

　　而對于目前的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)來說，每個網(wǎng)絡(luò)可能都解決了一個問題，比如，我們已經(jīng)有一個視覺網(wǎng)絡(luò)、一個語音網(wǎng)絡(luò)，還有一個語言網(wǎng)絡(luò)，以及一個運(yùn)動系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)。但我們真正要做的是，“想出一種全局的方法，來組織協(xié)調(diào)所有這些網(wǎng)絡(luò)”。這是深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)缺少的東西，也是未來的發(fā)展方向。

　　大數(shù)據(jù)處理信息服務(wù)商金盛網(wǎng)聚WJFabric認(rèn)為，依特倫斯的觀點(diǎn)，腦科學(xué)的原理可以幫助人工智能發(fā)展，人工智能在未來會越來越像人類大腦。搞明白人腦工作的機(jī)理，對于發(fā)展人工智能十分重要。因?yàn)橐匀四X的運(yùn)行方式可以解決現(xiàn)階段的很多問題。同時也能夠促進(jìn)大腦運(yùn)行的升級，因?yàn)榇竽X有更多機(jī)會解決更復(fù)雜的問題。由此可見，AI與人類大腦不是非此即彼的關(guān)系，構(gòu)建二者的深度良性互動是新價(jià)值創(chuàng)造的基礎(chǔ)。

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