在上周剛剛結束的全國高考，人工智能機器人AI-Maths解答今年數學科目試卷，分別花瞭22分鐘和10分鐘，完成北京文科卷和全國Ⅱ卷，得瞭105分和100分。閱卷老師認為AI-Maths許多失分主要在於概率統計題等文字表述較為復雜的題目，它無法正確理雞精何時喝解。用參與閱卷的數學老師的話說，AI-Maths要考好數學，還得先學好語文。
人工智能台中滴雞精推薦機器人AI-Maths（圖片源於網絡）
AI-MATHS是我國原863計劃中的“超腦計劃”牽頭研制的機器人，成都準星雲學科技公司核心團隊參與並主導瞭國傢863課題《基於大數據的類人智能關鍵技術與系統》中的子課題《初等數學問題求解關鍵技術系統》（即數學高考機器人），這次“高考”是人工智能第一次在斷網斷庫的情況下完成自動解題。與AlphaGo相比，AlphaGo更多地屬於計算智能的范疇，AI-Maths要解決的是認知智能層面的問題，也是目前人工智能與人類差距最大的領域。腦科學與類腦智能是國際科技前沿的熱點領域，已成為世界主要發達國傢必爭的重大戰略領域。
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腦科學與類腦智能發展國際現狀
發達國傢在腦研究上起步早、基礎好、積累多。美國是世界上最早啟動腦研究計劃的國傢，在1989年即批準瞭“腦的十年”計劃。歐洲、日本推出瞭“歐洲腦十年”、二十年“腦科學時代”等計劃。在這一階段，各國研究主要以大腦活動、疾病和醫療方向為主。2013年，美國又再一次推出“推進創新神經技術腦研究計劃”，總投入約30億美元，除瞭由國立衛生研究院承擔的傳統腦疾病和醫學研究之外，還新增瞭由能源部承擔的新型檢測成像方法研究（發揮大科學裝置優勢）、國防部高級研究項目局承擔的類腦智能研究方向等。歐盟也於2013年推出瞭以“模擬腦”為中心的腦計劃，擬將成果用於腦部疾病治療和人工智能開發。
需要指出的是，作為國傢實力的代言人，企業正成為該領域發展的重要推手。近年來國際上的IT巨頭企業積極推進類腦“強人工智能”領域的研發和應用，並將此作為企業未來發展的戰略方向。例如，在算法方面，谷歌組建瞭谷歌大腦團隊，其AlphaGo系統第一次戰勝人類頂級圍棋棋手，加快研制無人駕駛技術。在芯片方面，IBM從“服務咨詢公司”轉型為“認知解決方案雲平臺公司”，發佈類腦智能芯片和人造神經元，推動Watson人工智能系統廣泛應用於制藥、健康、機器人、氣象、材料制造等十餘個領域。Intel、高通、斯坦福大學等也都在加快各自的類腦芯片研制。
此外，發達國傢還非常重視腦庫建設，在美國、加拿大、英國、荷蘭、日本等許多國傢均已建立其相應的腦庫，具體工作包括：采集、處理人腦樣本/人腦樣本的評估和診斷/人腦樣本的存儲和分析/人腦樣本的使用。在美國，幾乎每個州都設立有一定規模人腦標本庫。美國哈佛人腦庫（Harvard Brain Bank），擁有6000多位捐獻者的腦標本，每年向全球各領域腦科學研究人員提供2000到3000份人腦組織樣本。
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我國在腦科學與類腦研究中的現狀
以近年來發展迅速的深度學習領域為例，我國已經形成瞭具備參與國際競爭實力的隊伍和平臺，在圖像、語音識別、芯片開發等部分方向湧現出一批有影響力的研究成果和有競爭力的企業，“百度大腦”可以做到4歲兒童的智力水平、“寒武紀”芯片成為國際神經網絡芯片的代表成果、“訊飛超腦”的翻譯能力達到高考入門水平。但同時也必須清醒看到，與發達國傢相比，我國仍存在研究隊伍體量較小、國際影響力有限、缺乏整體系統性謀劃等問題，特別是基於多學科交叉、多領域跨界的融合性研究不夠，制約瞭該領域的重大攻關和成果突破。
另外，2007年中國人腦庫中心（Chinese Brain Bank Center, CBBC）在華中地區武漢市啟動，其目標是在國內建立一個達到國際標準人腦庫，負責收集死亡後的人腦組織並提供給研究人員進行人腦研究工作。2016年5月，由安徽醫科大學、浙江大學醫學院、中南大學湘雅醫學院、中國醫學科學院北京協和醫學院、首都醫科大學附屬北京天壇醫院、北京大學人口研究所、河北醫科大學、復旦大學上海醫學院、北京大學醫學部人腦組織庫及中國科學技術大學腦資源庫共10傢單位共同組建的“中國人腦組織庫協作網絡”在北京成立。中國的腦庫建設已經起步，但與國際一流腦庫的工作相比，現有的國內腦庫成效不足，主要表現為規模小、地區覆蓋面有限、樣本種類單一、捐獻者數量不足，利用率低，無法支撐基於大數據的腦疾病研究。這就迫切需要建立符合國際一流滴雞精標準的的腦庫，作為中國“腦計劃”研究的重要基石。
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腦科學與類腦研究任重而道遠
腦科學與類腦研究是未來科技領域的制高點。當前，在整體機理上，世界腦科學與類腦研究醞釀著重大革命性的突破，未來發展具有巨大的潛在空間。雖然在基本認知功能領域，已經依靠神經科學揭示瞭一批基本原理和標志性發現。例如對於空間的感知，大腦主要借助視覺、聽覺系統、前庭平衡系統等多種感覺系統得以實現。近年來發現一些重要部位的神經元具有顯著的與空間感知相關的放電特征，被廣泛認為是大腦中負責空間定位導航的神經細胞，無人機領域和業界已有相關類腦感知系統。但是，這些進展距離高級認知功能尚有很長的路要走，如意識、思維、心理、語言、運動控制等，全球科學研究仍然停留在假說層面，很難找到神經生物學上的驗證。與此同時，人腦還有很強的低功耗、穩定性、魯棒性（Robust）特點，業界專傢指出“沒有任何系統能夠滴雞精哪家好在多處損傷的情況下保持像人腦一樣好的魯棒性，在處理同樣復雜的任務時，沒有任何人工系統能夠媲美人腦的低能耗性”。可以說，能夠率先揭開上述科學奧秘、取得技術突破的國傢，將牢牢占據未來科技發展的制高點。
我國在發展人工智能技術方面還面臨著許多問題，例如核心技術創新能力比較薄弱、高端智能技術研究瓶頸突出等。該領域能否在未來一段時期內出現爆發性增長，關鍵還是取決於類腦智能研究等關鍵核心技術的進展。腦科學與類腦研究應用水平還將直接影響到國傢安全。美國、德國、日本等軍事強國已經在研發類腦處理器、憶阻器與類腦計算芯片、腦機接口裝置、仿生肢體與類肌肉器件等方向取得瞭初步進展，逐步形成以加速發展智能化武器裝備為核心的競爭態勢。假以時日，將重新定義全球軍事格局和未來戰爭形態。
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結束語
相信AI-MATHS的研究隻是我國腦科學和類腦研究計劃的一個階段，可以預見，類腦智能研究蘊藏著重大機遇，一旦突破可能將顛覆傳統的醫療、消費、城市管理、工業制造等各行各業，催生新的產業爆發點，產生巨大的經濟效益和社會效應。以制造業為例，智能化浪潮正在加快全球制造業的變革，突出代表為德國的工業4.0，通過智能算法、芯片設備的介入，推動整個生產制造過程具備自我感知、自我學習、自我優化能力，日趨開放協同、柔性化、個性化。從2014年開始，人工智能領域投資金額、數量、參與投資機構數量均大幅增加。BBC預測，到2020年，全球人工智能市場規模將達到1190億人民幣。如今借助類腦智能研究、人工智能和深度學習發展的東風，我國是否能在人工智能領域加速發展實現彎道超車？這是當前既誘人的機遇，同時又是極大的挑戰。
作者簡介
瞿敏明，上海市納米科技與產業發展促進中心工程師。
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