PK人類：AI向動物找靈感

新華社上海8月31日電（記者杜康、吳寶澍）從對生物原型的原始模仿，到融合結構和生物特性的類生命系統，“人工智能”距離真正的生命還有多遠？業內人士認為，如今的人工智能尚處在“幼兒”階段，只能簡單的“聽”和“看”，人類功能的複雜度、認知的抽象性是其巨大挑戰。

“生物”無疑為“人工智能”提供了足夠的靈感。

曾是“蛟龍”號第一副總設計師的崔維成有一顆“深淵夢”。隨著“蛟龍”號完成7000米級海試，崔維成計劃向更深的海底進發。“大海夢”不止於此，他如今開始了一個新課題——仿生智能機器魚。

“針對仿生魚有各種不同的需求。有些需要速度快；有些需要續航性好，能夠遊得足夠遠；有些則需要靈活性好，對於懸停、轉彎都能很好地勝任。”崔維成說。

一名工作人員（右）在2019世界人工智能大會上演示一款基於5G網絡實現遠程控制的機器人（8月29日攝）。新華社記者 方喆 攝

“需要哪些特性的仿生智能機器魚，我們就觀察大自然中相應種類的魚，包括它們的生理結構、運動方式，尋找靈感。億萬年的自然選擇後，魚類的游泳技巧遠高於人類現有的航海科技，為仿生魚的設計提供很多靈感。”崔維成說。

南京航空航天大學仿生所教授戴振東團隊研發的“壁虎機器人”在關鍵技術上有了突破，利用壁虎黏附機制做成的仿生腳爪，可以隨意抓取雞蛋、藥盒，以及非規則形狀物品。“我們對壁虎運動過程中‘力’的變化進行觀測，得到的運動模型可以很好適用於機器人抓握，相關的多維力傳感器已經實現批量生產。”

“目前來看，實現人工智能有兩條技術路徑。一類是基於神經科學，在了解生物構造和神經信息作用規律後，運用計算神經學和神經系統建模方法，實現人工智能。‘壁虎機器人’便是這種方式。”戴振東介紹，“另一類則是在大數據的基礎上，利用深度學習算法，不斷完善模型。”

基於深度學習算法的人工智能近幾年發展迅速，並在多個領域落地應用。以人臉識別為例，已經廣泛應用在安檢、解鎖以及支付等場景中。隨著語音、語義識別技術成熟，智能音箱走進越來越多的家庭中。此外，不少產品提供的“語音轉文字”功能，準確率已經達到一定要求，節省了不少錄音整理的時間。

但業內人士認為，與生物能夠實現的複雜功能相比，目前的人工智能還是“狹隘”的人工智能，功能完成相對單一。“‘通用的’人工智能不會那麽快的發生。”曾參加開發AlphaGo項目的牛津大學計算機科學系主任邁克爾·伍爾德裡奇教授說。

一名參觀者在2019世界人工智能大會上拍攝一款自主互動中醫四診機器人的“看病”過程（8月29日攝）。新華社記者 方喆 攝

“有些人工智能只能做人臉識別；有些聚焦於語音識別。雖然在各自的領域表現都不錯，但距離人所完成的‘綜合性功能’還相差甚遠。”中科院上海微系統所仿生視覺系統實驗室主任張曉林說。

張曉林舉例了一個場景，“耳朵裡聽到‘我要杯子’這句話，機器能夠進行語音和語義識別；然後對周邊環境進行探索，通過圖像識別尋找杯子，然後做邏輯決策，進而做運動規劃，然後控制手腳做動作。當所有環路打通的時候，機器人距離真正的‘智能’就更近了一步。”

“這個過程中，需要多個傳感器進行多模態的融合，把眼睛看的、耳朵聽的，甚至舌頭嘗的信息進行初期處理，並將視覺的三維重建、聽覺的語音語義識別結果等相互連接。”張曉林介紹，其課題組正在搭建一個具備完整“五識”功能的系統，“先具備完整的功能板塊，再不斷修改完善。”

張曉林表示，系統“智能”程度的提高，要伴隨更多人體，尤其是大腦奧秘的揭示，才能更好幫助模型的建立。

“現在的人工智能像是人類的‘幼兒’時期，處於只是簡單‘聽’和‘看’的階段。”上海交通大學致遠講席教授徐雷說。但特斯拉首席執行官埃隆·馬斯克顯然更樂觀，“一般來說電腦進步的速度是驚人的，我覺得未來科技發展的速度變化會非常快，超越我們理解的能力。大家一般都會低估人工智能的能力，覺得可能就像是聰明的人而已。實際上，人工智能可能比最聰明的人還要聰明。”