如果我們能夠搞清楚人類(lèi)大腦成千上萬(wàn)的神經(jīng)元如何互相連結(jié)以及中樞神經(jīng)系統(tǒng)存儲(chǔ)和處理信息的原理，那么像吳恩達(dá)這樣的工程師對(duì)于“人工大腦”的設(shè)想就能夠更加清晰，對(duì)于人腦的研究成果和數(shù)據(jù)將能購(gòu)幫助深度學(xué)習(xí)算法的研究，也能加速諸如計(jì)算機(jī)“視覺(jué)”、語(yǔ)言分析，以及蘋(píng)果和谷歌等公司為智能手機(jī)提供的語(yǔ)音識(shí)別等技術(shù)的發(fā)展。
“所以我們要學(xué)習(xí)生物生存使用的技巧，問(wèn)題的關(guān)鍵在于生物將秘密隱藏得太深了。”加州大學(xué)伯克利分校計(jì)算神經(jīng)科學(xué)家布魯諾·奧爾斯豪森（Bruno Olshausen）感慨道，“我們還沒(méi)有掌握這些秘密所需要的工具。”
未來(lái)：得人工智能者得天下
隨著移動(dòng)設(shè)備的崛起，“破解人類(lèi)神經(jīng)密碼”愈發(fā)迫在眉睫。由于設(shè)備越來(lái)越小，我們需要它們運(yùn)算更快、更準(zhǔn)確。然而，隨著電子設(shè)備的基礎(chǔ)元件晶體管的尺寸不斷縮小，將它們變得更精確更高效的難度也越來(lái)越大。比如，想要加快設(shè)備的運(yùn)算速度，需要給設(shè)備提供更多電能，但更多電能會(huì)讓設(shè)備的運(yùn)算系統(tǒng)更“嘈雜”，也就是說(shuō)，它得運(yùn)算精確度會(huì)下降。
奧爾斯豪森介紹，目前工程師們智能通過(guò)避開(kāi)問(wèn)題核心的方式來(lái)應(yīng)對(duì)上述問(wèn)題，力求在設(shè)備大孝運(yùn)算速度、能耗之間取得平衡，而人工智能技術(shù)對(duì)此則能提供更好的解決方案。“生物科學(xué)能讓我們直面問(wèn)題的根本所在，生物內(nèi)部的轉(zhuǎn)換機(jī)制也是天生‘嘈雜’的，但其找到了一個(gè)辦法來(lái)適應(yīng)和忍受這些干擾噪聲甚至對(duì)之加以利用。如果我們可以搞明白生物內(nèi)部應(yīng)對(duì)這些雜音的方法，我們就能開(kāi)創(chuàng)一套截然不同的計(jì)算模型”。
科學(xué)家的目標(biāo)并不是將計(jì)算設(shè)備變得更小，他們的目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)能夠做到的事情更多。不管背后的算法多么復(fù)雜，目前的計(jì)算機(jī)無(wú)法幫助人類(lèi)去雜貨店購(gòu)買(mǎi)物品，或者幫助人類(lèi)挑選適合的衣服、錢(qián)包，處理這樣的事情，計(jì)算機(jī)需要添加更高級(jí)的圖像智能識(shí)別技術(shù)以及像人類(lèi)一樣的注意力和記憶力，如果能夠?qū)崿F(xiàn)這一點(diǎn)，那么計(jì)算機(jī)能夠處理的事情的想象空間將變得無(wú)窮大。
“全世界都意識(shí)到，如果你可以解決這些問(wèn)題，人工智能領(lǐng)域存在的無(wú)限商機(jī)就會(huì)被打開(kāi)。” 奧爾斯豪森預(yù)測(cè)。
而驅(qū)使谷歌、IBM、微軟、蘋(píng)果、百度這些公司競(jìng)相開(kāi)發(fā)高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的原因，正是其背后蘊(yùn)藏的巨大商業(yè)潛力。紐約大學(xué)教授、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的專(zhuān)家燕樂(lè)存（Yann LeCun）教授預(yù)測(cè)，兩年內(nèi)，將出現(xiàn)大量的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的初創(chuàng)公司，其中很多可能會(huì)被大公司收購(gòu)。
雖然最優(yōu)秀的工程師一般不會(huì)同時(shí)是人類(lèi)大腦研究的專(zhuān)家，但如今對(duì)于計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的工程師來(lái)說(shuō)，掌握一些神經(jīng)科學(xué)的知識(shí)可能成為巨大的優(yōu)勢(shì)。“我們需要與神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的科學(xué)家更加緊密的合作，”百度的于凱（音譯）表示，于凱正在考慮招聘一名神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的科學(xué)家，“我們已經(jīng)在與他們合作，但是我們做得還不夠。”
吳恩達(dá)的夢(mèng)想正在照進(jìn)現(xiàn)實(shí)。“我有了希望，不只是希望，我們可能能夠?qū)崿F(xiàn)真正的人工智能，”他說(shuō)，“我們當(dāng)然還沒(méi)有找到正確的算法——這可能需要長(zhǎng)達(dá)幾十年的時(shí)間，要實(shí)現(xiàn)它很不容易，但我看到了希望。”
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