“智源研究院发布“人工智能的认识神经基础”重大研究方向”

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黄铁军表示，为了探索强人工智能的可能性，智源研究院将推出神机1号(高精度精细神经网络模拟系统)、神机2号(大规模脉冲神经网络系统)、神机3号(高精度大规模通用智能模拟) 此外，针对强人工智能的快速发展，智源研究院将开放并提供通用智能培训与评估系统“广义图灵测试”。

随后，黄铁军公布了“了解神经基础”的重大研究方向学者候选人名单。 其中，首席科学家( cs )由清华大学的刘嘉教授担任。

据悉，5名智源研究员( pi )候选人由来自北大、清华、中科院等机构的优秀中青年学者担任。 他们都是所在研究行业受国际影响较大的中青年学术带头人，其中杰青3人，长江学者2人。 6名学者中，学科背景认识神经科学的有2人，系统神经科学1人，计算神经科学3人。 他们试图从认识和神经的各个层面研究人工智能，为走向强人工智能提供基础理论。

刘嘉说，从认识神经的角度来看，理解智能有三个层面:硬件层面、显示和算法层面、计算理论层面。 与生物智能相对应的有脑神经结构、生物神经互联网模型和识别模型。 课题组分别从生物基础、网络模型、生物视觉三个层面进行研究。 其中，陈良怡、方方围绕“生物视觉识别的神经基础”，以多种脑图像的做法，探索大脑的微观结构，明确生物视觉的识别功能和计算结构。 刘嘉将进行“ai的大脑分析”，利用认识神经科学的研究方法打开人工智能(深度学习互联网)的黑匣子。 吴思、余山、宋森探索“类脑的ai”，基于生物视觉识别的研究成果，构建类脑视觉新闻解决的模型和算法。 另外，课题组将搭建多尺度、多精度、多模式、多识别、多模型的生物智能开源开放平台。

刘嘉从理论研究和应用研究两方面展望了“认识神经基础”的研究意义。 理论上，刘嘉指出，历史中技术进步往往带来伟大的理论突破，ai的爆发也表明了可以与“牛顿力学”相媲美的共同“智能理论”有可能诞生。 刘嘉认为，生物智能与人工智能相结合，提出独立于物理实现层的特征和算法，是实现“智能理论”的正确途径。 另一方面，现在的弱人工智能测试基于图灵测试，但图灵测试本身基于行为主义，不能解释和可靠。 为了定量探索强大的人工智能，“认知神经科学”课题组致力于“通用智能广义图灵测试”的探索开发。