大腦建模師：不要相信深度學(xué)習(xí)

斯蒂芬?格羅斯伯格認(rèn)為他的智能實(shí)現(xiàn)方法更好。

過(guò)去20年間，深度學(xué)習(xí)通過(guò)一系列有效的商業(yè)應(yīng)用在人工智能研究和項(xiàng)目中占有優(yōu)勢(shì)。但光彩背后，一些根深蒂固的問(wèn)題威脅著技術(shù)的提升。舉例來(lái)說(shuō)，典型的深度學(xué)習(xí)程序無(wú)法很好地執(zhí)行一項(xiàng)以上的任務(wù)，嚴(yán)重限制了該技術(shù)在嚴(yán)格控制環(huán)境下特定任務(wù)的應(yīng)用。更嚴(yán)重的是，有人稱(chēng)深度學(xué)習(xí)不可信，因?yàn)槠錈o(wú)法解釋?zhuān)宜贿m合某些應(yīng)用程序，可能出現(xiàn)的遺忘可導(dǎo)致災(zāi)難性后果。說(shuō)得更直白一點(diǎn)，即使算法確實(shí)有效，也不能完全了解為什么有效。雖然深度學(xué)習(xí)工具正在慢慢學(xué)習(xí)新的數(shù)據(jù)庫(kù)，但其學(xué)習(xí)記憶的任意部分都可能會(huì)突然發(fā)生崩潰。因此，在生死攸關(guān)的應(yīng)用上（如醫(yī)療應(yīng)用），使用深度學(xué)習(xí)可能存在風(fēng)險(xiǎn)。IEEE會(huì)士斯蒂芬?格羅斯伯格（Stephen Grossberg）在其新書(shū)《意識(shí)思維、共振大腦：大腦如何形成思維》（Conscious Mind, Resonant Brain: How Each Brain Makes a Mind）中表示，需要一種完全不同的方法。該書(shū)以格羅斯伯格數(shù)十年來(lái)在認(rèn)知和神經(jīng)領(lǐng)域的研究為基礎(chǔ)，描述了生物智能和人工智能的替代模型。格羅斯伯格將自己的模型稱(chēng)為自適應(yīng)共振理論（ART）。作為波士頓大學(xué)認(rèn)知和神經(jīng)系統(tǒng)、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)、心理和腦科學(xué)以及生物醫(yī)學(xué)工程的知名教授，格羅斯伯格的ART是關(guān)于大腦如何處理信息的基礎(chǔ)理論。“在充滿(mǎn)突發(fā)事件、不斷變化的世界中，我們的大腦通過(guò)學(xué)習(xí)來(lái)識(shí)別并預(yù)測(cè)物體和事件?！彼@樣說(shuō)。基于這個(gè)動(dòng)態(tài)過(guò)程，ART使用監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法來(lái)解決模式識(shí)別、預(yù)測(cè)等問(wèn)題。使用該理論的算法已得到大規(guī)模應(yīng)用，例如聲納和雷達(dá)信號(hào)分類(lèi)、睡眠呼吸暫停檢測(cè)、電影推薦和基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的輔助駕駛軟件。格羅斯伯格表示，可以放心使用ART，因?yàn)樗强山忉尩?，且不?huì)發(fā)生災(zāi)難性遺忘。他補(bǔ)充說(shuō)，ART解決了所謂的穩(wěn)定性-可塑性困境：大腦或其他學(xué)習(xí)系統(tǒng)如何能夠自主快速學(xué)習(xí)（可塑性）而不發(fā)生災(zāi)難性遺忘（穩(wěn)定性）。格羅斯伯格于1976年提出ART理論，是大腦智能建模的先驅(qū)。他是波士頓大學(xué)自適應(yīng)系統(tǒng)中心的創(chuàng)始人和主任，同時(shí)兼任教育、科學(xué)和技術(shù)學(xué)習(xí)重點(diǎn)基地的創(chuàng)始主任。這兩個(gè)中心致力于探索和了解大腦是如何適應(yīng)和學(xué)習(xí)的，并根據(jù)他們的發(fā)現(xiàn)開(kāi)發(fā)技術(shù)應(yīng)用。在這本近800頁(yè)的書(shū)中，格羅斯伯格試圖解釋“我們稱(chēng)為大腦的這一小疙瘩肉”如何產(chǎn)生思想、感覺(jué)、希望、感知和計(jì)劃。特別是，他描述的生物神經(jīng)模型試圖解釋該過(guò)程是如何發(fā)生的。此書(shū)還涉及一些疾病的根本原因，例如阿爾茨海默癥、自閉癥、健忘癥、創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙等。“了解大腦如何產(chǎn)生思維對(duì)設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī)科學(xué)、工程和技術(shù)領(lǐng)域的智能系統(tǒng)（包括人工智能和智能機(jī)器人）也很重要?！彼麑?xiě)道，“多家公司已經(jīng)在多項(xiàng)工程和技術(shù)應(yīng)用中運(yùn)用書(shū)中總結(jié)的受生物學(xué)啟發(fā)的算法?！?/span>

他稱(chēng)，書(shū)中的理論不僅有助于理解大腦，亦可用于設(shè)計(jì)智能系統(tǒng)，自主適應(yīng)不斷變化的世界。總而言之，該書(shū)描述的基本過(guò)程使人變得聰明、自主、多才多藝。

ART之美

格羅斯伯格寫(xiě)道，大腦通過(guò)進(jìn)化適應(yīng)新的挑戰(zhàn)。大腦有一套通用機(jī)制可控制人如何保留信息，不遺忘已經(jīng)學(xué)到東西。“我們保留對(duì)過(guò)去經(jīng)歷的穩(wěn)定記憶，這些事件序列存儲(chǔ)在我們的工作記憶中，幫助預(yù)測(cè)我們未來(lái)的行為。”他說(shuō)，“人有能力在一生中持續(xù)學(xué)習(xí)，而新的學(xué)習(xí)不會(huì)沖刷之前所學(xué)的重要信息的記憶?！?/span>他稱(chēng)，傳統(tǒng)的人工智能面臨的一個(gè)問(wèn)題在于，經(jīng)常使用源自?xún)?nèi)省和常識(shí)的概念和操作，建立大腦可能如何工作的模型。“這種方法假設(shè)你可用人們描述日常生活的物體和行為的概念與詞語(yǔ)來(lái)內(nèi)省大腦的內(nèi)部狀態(tài)。”他寫(xiě)道，“這個(gè)方法很吸引人，但其結(jié)果往往不足以建立生物大腦如何真正運(yùn)作的模型?！?/span>格羅斯伯格表示，當(dāng)今人工智能的問(wèn)題在于試圖模仿大腦處理的結(jié)果，而非探索產(chǎn)生結(jié)果的機(jī)制。大腦中有特殊的電路，可使人的行為“即時(shí)”感知和適應(yīng)新的情境。他補(bǔ)充說(shuō)，人可以從新情境中學(xué)習(xí)，將突發(fā)事件整合到所收集的知識(shí)和對(duì)世界的預(yù)期中。ART的網(wǎng)絡(luò)源自人和動(dòng)物與環(huán)境互動(dòng)的思想實(shí)驗(yàn)，他補(bǔ)充稱(chēng)：“ART電路是人類(lèi)和其他陸生動(dòng)物已成功適應(yīng)的多種環(huán)境限制的計(jì)算解決方案。”事實(shí)表明，ART設(shè)計(jì)可能以某種形式嵌入未來(lái)的自適應(yīng)自主智能設(shè)備，無(wú)論是生物的還是人工的。“未來(lái)的技術(shù)和人工智能將越來(lái)越依賴(lài)于這類(lèi)自我調(diào)節(jié)系統(tǒng)。”格羅斯伯格總結(jié)道，“在自動(dòng)駕駛汽車(chē)和飛機(jī)等的設(shè)計(jì)中，這類(lèi)情形已經(jīng)發(fā)生。當(dāng)大腦設(shè)計(jì)的深入見(jiàn)解融入到資金雄厚的工業(yè)研究和應(yīng)用中，想想將能夠取得多少成果，真是令人興奮?！?/span>