美研制超越人脑的超级机器人

 

       哈佛大学一支研究小组通过识别人类大脑进程，设计出具有学习能力的计算机系统，他们最终目的是研制适用于更加聪明的人工智能机器人的计算机系统。人类擅长识别图案，仅需要几次观看目标便能识别，然而对于计算机来讲，图案识别是它们的弱点，需要展示数千次才能使计算机系统识别出图案。

 

       受人类大脑灵感设计的智能计算机可用于探测网络入侵，读取核磁共振图像，甚至是驾驶汽车。为了理解人类和其它哺乳动物如何识别图案，研究人员记录了大脑视觉皮质的活动性，并使用创新技术绘制出视觉皮质的连接性。之后对这些观察数据进行还原工程，并将它应用于研发高智能计算机程序算法。

 

       仅记录一些大脑神经细胞活跃性的科学价值以及绘制它们之间的关联性的工作就非常庞大复杂，但这仅是该项目的很小一部分，当我们计算出大脑学习能力的基本原理，便不难想像我们能最终设计匹配的计算机系统，甚至超越人类。

 

       这项研究的第一阶段，老鼠被训练识别计算机屏幕上的物体，同时，研究小组使用高级激光显微镜记录了视觉神经细胞的活动性。在记录活动性之后，研究人员交提取部分老鼠大脑，大约1立方毫米，在实验室切成超薄裂片。他们使用世界上首个多光束扫描电子显微镜对大脑样本进行拍照。美国哈佛大学神经学家杰夫-李奇曼(Jeff Lichtman)指出，这是一个非常独特的机会，使我们能够观察到大脑皮质样本的详细结构。

 

       大约1拍字节以上的数据发送至哈佛大学计算机科学部汉斯佩特·普菲斯特(Hanspeter Pfister)教授，他使用计算机算法重建了细胞界限、神经突触和连接状况。这将使研究小组能够建立该数据的三维图像。

 

       研究小组使用这些三维图像确定大脑如何使用视皮质神经细胞建立连接，识别和解释图像，通过应用这些发现至计算机程序算法，研究小组计划研制出智能化程度更高的机器人，它拥有比当前计算机处理能力和智能等级更高的计算系统。这将使计算机系统能够进行数据推论，研制出具有灵敏视觉能力和导航技术的机器人。