基于大数据的人工智能技术不仅为大家带来生活上的便利,更在重大事件中起到了重要的预测作用,比如2020新冠疫情。如今,技术界正处于从弱人工智能走向强人工智能的过渡期。后者指利用脑科学/认知神经科学技术解决人工智能模拟人类思维的问题。具体而言,随着年龄的增长,人类的思维发展是一个从简单到复杂、从单一到多维、从具体到抽象的过程。相对于成年人而言,0-6岁婴幼儿思维发展既是一个高速时期,又是思维发展的最初阶段。如果能够将这个思维过程研究清楚,进而通过算法模拟各个不同思维过程,将是人工智能走出瓶颈的一条出路。
学术界已经开展了相关工作,比如加州伯克利大学Alison教授的“理论理论”(The Theory Theory)指出婴儿一出生就具备简单的问题解决能力。这对传统的婴儿思维“白板说”提出了挑战。举例来说,当大人拿一个玩具给一岁大的婴儿时,婴儿能够进行简单和基本的评估,比如玩具与自己的距离、玩具是否见过、玩具颜色和形状等,然后婴儿便会伸手去抓玩具。整个过程包含了评估-计划-实践-反馈等步骤,这实际上就是一个问题解决的过程。当人工智能算法能够模拟婴幼儿从咿呀学语到联想学习、单一维度到多维度归类、复述故事到讲故事等活动,那么无疑将推动整个行业达到新的层次。
二十一世纪是脑科学时代,大脑是一个神经网络,就像我们社会的社交网络一样,并不是杂乱无章,毫无规律可循。只要我们抓住关键方向,就能有所突破。作者是认知神经科学博士和博士后,目前从事托幼教育与智能增强(IA)技术开发。本文初衷是将作者自己的个人经验与理解分享给大家,希望对大家有所启发!