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像人脑一样感知
其实计算机还远没有人们想象的那样强大。
自从1997年IBM超级计算机“深蓝”(Deep Blue)击败国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)以来,几次著名的“人机对抗”似乎都在一定程度上证实计算机可以比人脑更聪明。尤其在2011年,另一台IBM超级计算机“沃森”(Watson)参加美国智力竞猜节目《危险边缘》,不但听懂了主持人的问题,而且以三倍得分击败两位往期成绩最好的人类冠军。
像沃森这样的超级计算机一定会越来越强大—事情似乎在沿着这个既定的轨道前进。不过就在最近,变化发生了。
IBM的研究人员认为,计算机需要从头开始。
这是真正的从“头”开始。2013年8月初,IBM研究院公布了效仿人脑的TrueNorth计算机系统架构和编程语言,希望在某些应用场景下取代今天的计算机。
“简单说,计算机还是一个又快、又笨的东西。事先编好程序,它能每秒完成数亿次计算。但它想不出任何聪明的解题方法。”在解释人脑与计算机的差异时,Wolfram|Alpha搜索引擎的首席科学家迈克尔·特罗特(Michael Trott)对《第一财经周刊》说。
就像我们曾经报道过的那样,“深蓝”和“沃森”确实战胜了人脑,但它依靠的并非智力,而是速度和存储空间。“沃森”参加比赛时存储着4TB的文本数据库,等互联网资料库。
“深蓝”在下国际象棋时能够每秒分析两亿种走法的后果,从中选出最合适的那个。即便如此,它在面对卡斯帕罗夫时还是只能以一局的优势获胜。而且计算机的效率并不高,90台服务器组成的“沃森”,成人大脑的功耗只有20瓦左右。
Wolfram|Alpha这样的搜索引擎也同样如此。它是由数学家Stephen Wolfram创办的,很早就加入了自然语义识别,可以处理如“现在离圣诞节还有几天”这种问题,给用户答案而非一排网页搜索结果。苹果的Siri、微软的Bing,都将部分搜索交给Wolfram|Alpha实现。
它擅长数学计算,不过在面对语音识别、人脸识别等场景时的表现远远逊于人类。Google旗下的YouTube视频网站现在能够调用Google的语音识别技术,自动给视频加字幕。不过一旦视频里出现背景音乐或稍复杂的口音,弹出来的文字就会变得难以理解。电影院里的人类观众却从不觉得这是问题。
为了在保持低功耗的同时带来更好的认知能力,负责TrueNorth系统研发的达门德拉·莫达博士(Dharmendra Modha)计划效仿经过千万年进化的人脑,构建新的计算机系统。
人类的思维来自大脑上部薄薄的一层神经网络,这是一个由数百亿个神经元组成的复杂网络,每个神经元又与其它数千个神经元相连。伯克利大学生物解剖学家玛莉安·戴蒙(Marian C. Diamond)在自己的著作《人脑彩书》中将其称为“整个地球,或许整个银河系最复杂的物体”,我们的感知、记忆、推理都在这个网络里实现。
这不是人类第一次试图仿造大脑设计计算机。早在1940年代,美国著名神经生物学家沃伦·麦卡洛克(Warren McCulloch)就曾在论文里提出类似构想,IBM在1956年就尝试过开发人工神经网络。但当时的科学家并不清楚神经网络的运作原理。直到2000年之后,随着神经生物学研究的进展和超级计算机性能的提升,模拟人脑规模的神